여행 및 물류를 위한 Lakehouse 비즈니스 데이터 모델

Databricks Lakehouse 비즈니스 데이터 모델

위치

Lakehouse 비즈니스 데이터 모델은 실버 레이어입니다. Bronze는 원시 데이터 수집(Lakeflow, Auto Loader)을 처리합니다. 실버는 모든 애널리스트, BI 도구, ML 워크로드가 읽는 정형화되고 정규화된 분석 모델입니다. 골드는 실버를 기반으로 계산된 인사이트(KPI 테이블, 피처 테이블, 집계)에서 파생됩니다.

각 모델의 포함 내역

각 모델은 완전한 번들로 게시됩니다.

`model.json` 은 모든 도메인, 하위 도메인, 제품, 속성, 외래 키, 분류 태그, 측정항목 뷰 정의를 캡처하는 논리적 모델입니다. 기준 단위입니다. git에 체크인하고 버전 간 차이를 비교하며 여러 환경에서 공유하세요.

A Unity Catalog deployment of schemas, Delta tables, 기본 키 제약 조건, 외래 키 제약 조건(정보용) 및 분류 태그입니다. 정확한 카탈로그 및 스키마 이름은 설치 중에 선택한 카탈로그 스타일에 따라 달라집니다.

메트릭 뷰 는 물리적 테이블 위에 설치되어 AI/BI 대시보드 및 AI/BI Genie에서 바로 사용할 수 있는 재사용 가능한 KPI 정의입니다.

RDFS 지식 그래프 (ontology/)는 시맨틱 도구 통합 및 AI 에이전트 그라운딩을 위해 동일한 모델을 시맨틱 그래프로 표현합니다.

dbdiagram.io 또는 DBML 호환 뷰어에서 시각적으로 탐색할 수 있는 DBML 다이어그램 (diagram/)

전체 배포를 위한 SQL DDL (schemas/), 스키마별로 정리됨

Excel 및 Markdown 문서 가 모델과 함께 생성되었습니다.

선택적 합성 샘플 데이터입니다. Pool 기반 행은 모든 외래 키, 정규식 제약 조건 및 분류 태그를 준수합니다.

계층 구조

모든 모델은 동일한 계층 구조를 따릅니다. 조직 은 전체 비즈니스입니다. 여기에는 운영(비즈니스가 물리적으로 수행하는 작업), 비즈니스(서비스 대상 및 수익 창출 방법), 기업(지원 백오피스)의 세 가지 부서가 포함됩니다. 각 디비전은 하나 이상의 도메인 (한 단어, 소문자, 단일 경계 컨텍스트)을 포함합니다. 각 도메인은 두 개 이상의 하위 도메인 (두 단어 시맨틱 그룹화)을 포함합니다. 각 하위 도메인은 제품 (Delta 테이블)을 포함합니다. 각 제품에는 데이터 유형 및 분류 태그가 미리 할당된 속성 (열)이 포함됩니다.

운영 및 비즈니스가 합쳐서 항상 도메인의 80% 이상을 차지하며 Corporate는 20%로 제한됩니다. 이 비율은 모든 모델이 관리 백오피스보다는 비즈니스를 실제로 운영하는 데에 집중하도록 합니다.

모든 모델은 또한 구성상 방향성 비순환 그래프 입니다. 외래 키는 항상 자식에서 부모를 가리킵니다(order.customer_id, 절대 customer.latest_order_id); 게시 전에 순환이 해결되고 모든 도메인이 외래 키를 통해 하나 이상의 다른 도메인에 연결되므로 도메인 간 분석이 항상 가능합니다.

두 가지 범위: MVM 및 ECM

MVM(최소 실행 가능 모델) 은 ECM 테이블 수의 30~50%를 차지하며 SMB 계약, 파일럿, 개발/테스트 환경에 적합한 크기로 필수적인 비즈니스 기능만 다룹니다.

ECM(확장된 커버리지 모델) 은 Fortune 100 기업 배포 규모에 맞춰진 전사적 범위이며 기업 도메인을 지원합니다. 속성 깊이는 두 범위 모두에서 동일합니다. MVM은 기본 골격이 아니라 적용 범위가 더 작을 뿐입니다.

MVM과 ECM을 더 자세히 비교해 보겠습니다.

여행 및 물류 산업에서 사용할 수 있는 것

시작점으로 현재 MVM 또는 ECM으로 4가지 모델을 사용할 수 있습니다. 이러한 모델은 다음과 같습니다.

여행 및 접객업 ~ 예시

리포지토리를 보면 MVM 및 ECM 모델 유형을 비교할 수 있으므로 관심 있는 모델 범위에 대해 올바른 결정을 내릴 수 있습니다.

여기에는 사용 가능한 도메인 및 제품에 대한 자세한 검토가 포함됩니다.

선택한 모델 범위에 포함된 항목을 자세히 확인할 수 있습니다. 여기에는 안내, 샘플, 문서, 릴리스 노트가 포함됩니다.

환경에 모델을 배포할 준비가 되셨다면 메인 리포의 readme를 확인하여 단계를 진행하세요. 개략적으로 설명하자면, 관심 있는 업계 및 모델 범위에 맞춰진 설치 프로그램 노트북을 실행하기만 하면 됩니다.

시작하기

라이브러리는 Industry 솔루션 리포지토리에 있습니다. https://github.com/databricks-industry-solutions/lakehouse-industry-data-models/tree/main 모델, 범위(MVM 또는 ECM), 카탈로그 스타일, 배포 카탈로그를 선택하고 설치 노트북을 실행하세요. 일반적인 MVM 설치는 2시간 미만이 소요되는 Databricks Serverless와 비교하여 수십 분 안에 완료됩니다. 두 가지 모두 AI/BI 대시보드 및 AI/BI Genie에 바로 사용할 수 있는 측정항목 뷰와 함께 Unity Catalog에 완전히 배포된 Silver 레이어를 생성합니다.

모든 모델은 시작점입니다. 조직에 맞게 모델을 조정해야 하는 고객(도메인 이름 변경, 제품 Merge 또는 분할, 누락된 도메인 추가, 이름 지정 규칙 변경)은 자연어 지시문을 통해 모델을 반복하는 Modeling Agent를 사용하여 이 작업을 수행할 수 있습니다.

관련 리소스

자세한 내용은 데이터 모델링 블로그 릴리스의 첫 번째 파트인 Databricks 산업 데이터 모델로 데이터 모델링 시작하기를 확인하세요.

GitHub에서 Databricks Lakehouse Industry Data Models를 받아보세요 ~ GitHub의 Lakehouse Industry Data Models