데이터브릭스 Data + AI World Tour: 데이터 레이크하우스의 미래

안녕하세요! 오늘은 데이터브릭스(DataBricks)의 Ali Ghodsi가 전하는 Data + AI World Tour 키노트 내용을 한국어로 쉽게 정리해 보았습니다. "데이터 레이크하우스(Data Lakehouse)"라는 개념이 궁금하시다면, 지금 바로 함께 알아보세요!

Databricks의 Data Lakehouse

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데이터와 AI로 산업을 혁신한 기업들

우리가 잘 아는 구글, 페이스북 같은 기업들은 데이터와 AI 덕분에 산업을 혁신하며 성장해 왔습니다. 그리고 이제는 대기업들도 데이터와 AI를 통해 놀라운 성과를 내고 있습니다. 대표적인 사례 3가지를 소개합니다.

1. 헬스케어: Regeneron

• 환자 데이터와 유전체 정보를 데이터브릭스 레이크하우스에 저장하여 머신러닝을 통해 유전체를 600배 빠르게 분석.
• 이를 통해 만성 간질환 관련 유전체를 발견하고, 신약을 개발하는 데 성공!

2. 물류: JB Hunt

• Carrier 360 분석 플랫폼을 통해 10만 대 이상의 차량과 장비를 실시간으로 관리.
• 운영 비용을 절감하고, 운전자의 생산성과 안전성을 향상시킴.

3. 금융: ABN AMRO

• 150개 이상의 데이터 소스에서 수백 테라바이트의 데이터를 수집.
• 기존의 복잡한 온프레미스 환경을 클라우드로 이전해, 머신러닝 프로젝트를 18개월에서 5주로 단축.

이 세 기업들의 성공 비결은 무엇일까요?

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데이터와 AI로 성공하는 4가지 원칙

1. AI와 머신러닝 중심의 전략 수립
   • 단순히 과거 데이터를 분석하는 것에서 끝나는 것이 아니라, 미래를 예측하고 자동화할 수 있는 체계를 구축.
2. 오픈 소스와 오픈 포맷 활용
   • 커뮤니티에서 개발된 다양한 툴을 사용할 수 있어, 비용과 학습 커브를 줄일 수 있음.
   • 벤더 종속에서 벗어나 유연한 데이터 이전이 가능.
3. 멀티 클라우드 전략
   • 각 클라우드 벤더의 강점을 적극 활용하고, 가격 협상에서도 유리한 위치를 차지.
   • 규제나 고객 요구 사항에도 유연하게 대응.
4. 단순한 데이터 아키텍처
   • 데이터 거버넌스, 보안, 관리 체계를 일원화해 복잡성을 줄임.
   • 데이터 복제와 중복을 최소화하여 운영 효율성 증대.

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기존 데이터 스택의 문제점

• 기업들은 데이터를 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스로 분리해 저장하는데, 이로 인해 복잡성과 비효율이 발생.
• 각 스택(데이터 엔지니어링, 스트리밍, 머신러닝 등)이 따로 구성되어 있어 운영과 관리가 어려움.
• 보안과 거버넌스 역시 시스템별로 다르게 적용되어 관리가 복잡.

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데이터브릭스가 제시하는 '데이터 레이크하우스'

**데이터 레이크하우스(Data Lakehouse)**는 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 개념입니다.

핵심 특징

1. 데이터 레이크 기반: 데이터는 클라우드의 데이터 레이크에 저장하고, 별도의 이동 없이 바로 활용.
2. AI 및 머신러닝 최적화: 머신러닝과 예측 분석을 쉽게 수행할 수 있도록 설계.
3. 멀티 클라우드 지원: AWS, Azure, Google Cloud 등 다양한 클라우드 환경에서 사용 가능.
4. 오픈 소스 기반: Delta Lake, MLflow, Spark 등 오픈 소스 기술을 기반으로 구성.
5. 단일 보안 및 거버넌스 모델: 데이터의 보안과 관리가 단일화되어 관리가 간편.

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Delta Lake로 가능한 것들

• 데이터 신뢰성 향상: ACID 트랜잭션을 지원하여 데이터 정확성 확보.
• 성능 개선: 자동 인덱싱과 캐싱을 통해 빠른 데이터 분석.
• 세밀한 보안: 컬럼 단위의 접근 제어로 데이터 보안 강화.
• AI와 머신러닝 강화: 데이터 품질을 보장해 머신러닝 모델의 정확도 향상.

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데이터 레이크하우스를 도입한 Atlassian 사례

• 초기에는 데이터 웨어하우스만 사용했지만, 복잡성과 한계에 직면.
• 이후 데이터 레이크로 전환했으나 성능과 관리 문제 발생.
• 현재는 중앙 집중형 데이터 레이크하우스로 전환해 멀티 페타바이트 규모의 데이터를 효율적으로 관리.
• 3,000명 이상의 직원이 레이크하우스를 활용해 데이터 분석과 머신러닝 작업을 수행.

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결론: 왜 데이터 레이크하우스인가?

1. 데이터 복잡성 감소
2. 데이터 활용 속도 향상
3. AI/ML 프로젝트의 효율적인 관리
4. 멀티 클라우드와 오픈 소스의 유연성

이제 데이터와 AI는 선택이 아닌 필수입니다. 데이터를 가장 효과적으로 관리하고, AI로 비즈니스 경쟁력을 강화하고 싶다면, 데이터브릭스의 데이터 레이크하우스를 고민해 보세요!

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여러분의 기업은 데이터와 AI로 얼마나 준비되어 있나요?

앞으로도 데이터와 AI 관련 유익한 정보로 찾아뵙겠습니다. 😊