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안녕하세요! 오늘은 Databricks의 공식 고객 사례를 바탕으로, 다양한 산업 분야에서 어떻게 데이터와 AI를 활용해 혁신을 이루고 있는지 소개해 보겠습니다. Databricks가 제공하는 데이터 레이크하우스 플랫폼이 실제 비즈니스에서 어떤 성과를 이루었는지 함께 살펴볼까요?1. Shell: 에너지 산업의 AI 혁신문제점: 석유와 가스 산업은 대규모 설비와 복잡한 공급망을 관리해야 하는 과제가 있습니다. Shell은 방대한 데이터 분석과 AI 기술을 통해 효율성을 극대화하고자 했습니다.Databricks 활용: Shell은 Databricks를 사용하여 100개 이상의 AI 프로젝트를 진행하고, 데이터 분석을 통해 설비 운영을 최적화했습니다. 이를 통해 장비 고장 예측, 유지보수 비용 절감 등 실질적..

안녕하세요! 오늘은 Databricks의 Data + AI Summit에서 발표된 "Democratizing LLMs with MosaicML and Databricks" 세션을 바탕으로 포스팅을 준비해 보았습니다. LLM(대규모 언어 모델)의 민주화가 어떻게 이루어지고 있는지, 그리고 Databricks와 MosaicML이 어떤 역할을 하는지 함께 알아보세요!왜 LLM의 민주화가 필요한가?대규모 언어 모델(LLM)은 지금까지 AI 혁신의 핵심 기술로 자리 잡았습니다. 하지만 고성능 LLM을 구축하고 활용하는 데는 높은 비용과 기술적 장벽이 존재했습니다.데이터 요구량: LLM을 학습시키려면 수십에서 수백 테라바이트의 데이터가 필요합니다.컴퓨팅 리소스: 방대한 GPU 리소스가 필요하며, 이는 막대한 비용을..

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!데이터와 AI로 산업을 혁신한 기업들우리가 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: Regeneron환자 데이터와 유전체 정보를 데이터브릭스 레이크하우스에 저장하여 머신러닝을 통해 유전체를 600배 빠르게 분석.이를 통해 만성 간질환 관련 유전체를 발견하고,..

🍽 데이터브릭스를 "요리 배달 시스템"에 비유해보자!데이터브릭스(Databricks)는 Spark를 더 쉽게 사용하도록 도와주는 플랫폼이에요.AWS, Azure 같은 클라우드에서 Spark를 직접 설정하려면 서버 구성, 데이터 저장소 연결, 보안 설정 등을 다 해야 하지만,데이터브릭스는 이를 자동화해서 쉽게 관리할 수 있도록 해줘요. 📌 비유적으로 설명하면…AWS의 EC2 + Spark = 내가 직접 레스토랑(서버)를 차리고 요리(Spark)도 해야 하는 상황데이터브릭스 = 배달 전문 프랜차이즈 시스템을 이용해서 쉽게 요리(Spark)를 할 수 있는 환경을 제공하는 것!🍕 데이터브릭스의 역할을 요리 배달 시스템으로 이해해보자!개념 일반 Spark 환경 (AWS EMR, EC2) 데이터브릭스 (Da..