Post - NDS Cloud Tech Blog · 2026. 06. 24.
[Databricks Data + AI Summit 2026] AI Agent 시대의 분석 플랫폼: Databricks Agentic Analytics 전략
AI 엔지니어링 브리핑
Databricks는 AI가 기업 데이터를 찾아 분석하고 업무까지 수행하는 시대를 위해, 빠른 처리 성능과 안전한 통제, 정확한 비즈니스 의미를 함께 갖춘 분석 플랫폼 전략을 제시했습니다.
문제 & 배경
- 문제 & 배경: 데이터 질문은 급증하지만 데이터 팀의 인력은 그대로인 가운데, AI Agent가 기업의 용어와 업무 맥락을 잘못 이해하거나 권한을 넘어서 데이터를 사용하고, Agent 수가 늘면서 플랫폼에 큰 부하를 줄 수 있다는 문제가 생겼습니다.
기술 & 해결책
- 기술 & 해결책: Databricks는 Lakehouse RT로 대규모 데이터 조회를 빠르게 처리하고, Unity AI Gateway로 모델·도구·접근 권한을 중앙 관리하며, GenAI Ontology로 업무 용어와 데이터의 의미·신뢰도를 정리해 Agent가 같은 기준으로 분석하도록 구성했습니다.
교훈 & 주의점
- 교훈 & 주의점: Agentic Analytics의 성패는 단순히 더 좋은 AI 모델을 선택하는 데 있지 않고, 정확한 데이터 의미 체계와 권한 관리, 모든 활동을 추적할 수 있는 거버넌스, Agent 증가를 감당할 확장성을 함께 준비하는 데 달려 있습니다.
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