Data Dynamics
파트너

Databricks

Databricks 공식 딜리버리 파트너로서 Lakehouse·Mosaic AI 라이선스 판매부터 기술지원, 교육까지 데이터·AI 플랫폼의 전 주기를 지원합니다.

원천 데이터에서 분석·AI 데이터까지

데이터를 단계적으로 정제하고, 목적에 맞는 데이터셋을 분석과 AI에서 함께 활용합니다.

Bronze 원본을 Silver로 정제하고 Gold로 집계하는 레이크하우스. Gold는 SQL·BI로, Silver는 ML 피처 준비로 연결됩니다.
중복 주문을 정제해 매출을 집계하는 예시입니다. SQL·BI는 집계 데이터를, ML·AI는 목적에 맞는 정제 데이터와 피처를 활용합니다.그림을 누르면 확대됩니다. 번호별 설명과 제품·서비스 상세는 아래에서 펼쳐 볼 수 있습니다.
그림 설명과 제품·서비스 상세 보기
1.데이터 수집
업무 DB·파일·이벤트를 Lakeflow 기반 파이프라인 등으로 수집합니다.
2.Bronze → Silver → Gold
원천 주문 이벤트를 보존하고, 중복 제거·검증을 거쳐 일별 매출 같은 업무 지표로 가공합니다.
3.SQL·BI 분석
Databricks SQL로 준비된 데이터를 조회하고 대시보드와 업무 분석에 연결합니다.
4.ML·AI 활용
Mosaic AI에서 목적에 맞는 정제 데이터와 피처를 모델 개발에 활용합니다. 모든 AI 입력이 Gold를 거쳐야 하는 것은 아닙니다.

Databricks Lakehouse 개요

Databricks는 AWS·Azure·GCP에서 제공되는 데이터·AI 플랫폼입니다. Delta Lake 기반 데이터 관리, Unity Catalog를 통한 지원 자산의 접근 제어·리니지, Databricks SQL 분석과 Mosaic AI를 연결합니다. 클라우드·리전·컴퓨트 방식별 지원 범위를 확인해 구성합니다.

  • Delta Lake: ACID 트랜잭션을 지원하는 오픈 포맷 Lakehouse 스토리지
  • Unity Catalog: 테이블·파일·모델·대시보드에 대한 통합 거버넌스
  • Databricks SQL·Photon: 고성능 서버리스 쿼리 엔진
  • Mosaic AI: MLflow·Model Serving·Vector Search·Agent Framework

Unity Catalog는 지원되는 데이터·모델 자산의 접근 제어와 리니지 등을 관리합니다. 원천 시스템의 권한이 자동으로 통합되거나 모든 워크로드에 세 계층이 필수인 것은 아닙니다.

공식 문서

데이터에서 운영 가능한 AI 서비스까지

모델 개발뿐 아니라 평가·배포·모니터링까지 연결해 업무에서 사용할 수 있는 AI 서비스를 만듭니다.

데이터에서 운영 가능한 AI 서비스까지 — 데이터 준비 → 실험과 학습 → 평가와 등록 → 서빙과 개선
학습·평가 데이터 분리, MLflow 실험 비교, 품질 검증, 모델 등록·서빙과 운영 피드백을 연결합니다. 지표와 요청·응답 값은 설명용 예시입니다.그림을 누르면 확대됩니다. 번호별 설명과 제품·서비스 상세는 아래에서 펼쳐 볼 수 있습니다.
그림 설명과 제품·서비스 상세 보기
1.데이터 준비
수요 예측에 사용할 판매 이력과 피처를 준비하고 학습·평가 데이터를 구분합니다.
2.실험과 학습
MLflow로 실험, 모델 버전과 결과를 기록해 재현 가능한 개발 과정을 만듭니다.
3.평가와 등록
업무 기준에 따라 품질을 검증하고 배포할 모델을 등록합니다.
4.서빙과 개선
Model Serving으로 예측을 제공하고 품질·지연 시간·비용을 관찰해 개선합니다.

생성형 AI·RAG는 문서 처리·검색·응답 평가가 추가되는 별도 설계입니다. 클래식 컴퓨트와 서버리스는 컴퓨트 플레인의 위치와 운영 책임이 달라 요구사항에 맞게 선택합니다.

공식 문서

Data Dynamics가 제공하는 Databricks 서비스

제품과 활용 구성을 선택하고, 요구사항 분석부터 검증·운영 인수인계까지 연결합니다.

Databricks — 제품·활용 구성과 도입 절차를 연결한 상세 도식. 요구사항, 제품 선택, 검증 산출물, 운영 인수인계와 승인 기준을 보여줍니다.
상단은 제품별 활용 구성, 하단은 도입 단계와 검증 산출물을 보여줍니다.그림을 누르면 확대됩니다. 번호별 설명과 제품·서비스 상세는 아래에서 펼쳐 볼 수 있습니다.
그림 설명과 제품·서비스 상세 보기
1.요구사항 분석
기존 시스템과 데이터, 워크로드, 운영 제약을 조사해 도입 범위를 정합니다.
2.제품과 구성 선택
활용 목적에 맞는 제품, 배포 방식, 용량, 접근 권한과 계약 범위를 검토합니다.
3.검증과 전환
대표 워크로드로 정합성·성능·연동을 확인하고 승인 기준과 복구 절차를 검토합니다.
4.운영과 교육
모니터링, 운영 절차서, 업그레이드 계획과 담당자 교육으로 인수인계를 준비합니다.

Databricks 제품군

Databricks Lakehouse Platform

Delta Lake와 Unity Catalog를 핵심으로 데이터 엔지니어링·분석·BI·ML을 하나의 플랫폼에서 제공합니다. Databricks SQL과 Photon으로 고성능 워크로드를 소화합니다.

Delta Lake · Unity Catalog · Databricks SQL · Photon

Lakeflow

Lakeflow의 선언형 파이프라인과 Lakeflow Jobs로 데이터 수집·변환·품질 검증·작업 실행을 구성합니다. 기존 Delta Live Tables(DLT)와 Workflows 사용 환경의 전환도 검토합니다.

Lakeflow · Spark Declarative Pipelines · Lakeflow Jobs · Auto Loader

Mosaic AI

MLflow 기반 MLOps부터 Model Serving, Vector Search, Agent Framework, DBRX 및 주요 Foundation Model까지 통합된 엔터프라이즈 생성형 AI 환경을 제공합니다.

MLflow · Model Serving · Vector Search · DBRX / RAG

도입 전에 함께 확인할 사항

기능 목록을 넘어 실제 데이터·운영 조건으로 도입 범위를 정합니다.

전환 범위

기존 ETL·DW의 의존성과 데이터 품질을 분석하고 단계별 이관 대상을 정합니다.

권한·배포·비용

Unity Catalog 권한 구조, 클라우드·리전, 클래식·서버리스와 실행 비용을 함께 검토합니다.

운영 체계

파이프라인 운영, 모델 평가·배포, 모니터링과 담당 조직의 역할을 정리합니다.

Data Dynamics가 제공하는 Databricks 서비스

라이선스 판매

Databricks 공식 파트너로서 Lakehouse Platform과 Mosaic AI를 포함한 각종 라이선스·커밋 구매를 지원하고, 워크로드에 맞춘 사이징과 비용 최적화를 제안합니다.

  • Databricks 워크스페이스·커밋 계약
  • Unity Catalog·Lakehouse 라이선스
  • Mosaic AI(Model Serving) 사용량 설계
  • 멀티클라우드(AWS·Azure·GCP) 도입 컨설팅
기술지원

도입 설계부터 구축, 마이그레이션, 운영 단계 성능 튜닝과 MLOps 지원까지 Databricks 플랫폼의 전 주기에 걸친 기술지원을 제공합니다.

  • Lakehouse·Unity Catalog 구축
  • 기존 DW·데이터 레이크에서 Databricks로 마이그레이션
  • Delta Live Tables·Workflows 설계
  • Databricks SQL·Photon 성능 튜닝
  • MLflow·Model Serving 기반 MLOps
  • 생성형 AI(DBRX·RAG) 구현 지원
교육

데이터 엔지니어·분석가·ML 엔지니어를 대상으로 실습 중심의 Databricks 교육을 제공하여 고객사의 Lakehouse·AI 역량을 빠르게 내재화합니다.

  • Databricks 플랫폼 Admin 과정
  • Data Engineer (DLT·Spark) 과정
  • Databricks SQL·분석가 과정
  • MLflow·Mosaic AI 실습 과정
  • 생성형 AI·RAG 워크숍

도입 절차의 예시입니다. 제품·버전별 지원 범위, 검증 기준과 제공 서비스는 고객 환경 및 계약에 맞춰 확정합니다.

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