Post - NDS Cloud Tech Blog · 2026. 06. 24.
[Databricks Data + AI Summit 2026] Agentic AI 데이터 플랫폼 전략
AI 엔지니어링 브리핑
이 글은 AI Agent가 기업 업무를 안전하고 정확하게 수행하도록 데이터에 실시간성, 업무 맥락, 통제 체계를 갖추는 Databricks의 전략을 설명합니다.
문제 & 배경
- 문제 & 배경: 기업 데이터가 여러 시스템에 흩어져 있고 부서마다 용어·지표·권한이 달라, 업무 맥락을 모르는 AI Agent가 신뢰할 만한 판단이나 실행을 하기 어려웠습니다.
기술 & 해결책
- 기술 & 해결책: Databricks는 Lakehouse//RT와 Lakebase로 최신 데이터와 운영 데이터를 빠르게 제공하고, Genie Ontology로 용어·지표·프로세스를 연결하며, Genie ZeroOps·App Builder·Omnigent 등으로 Agent의 운영과 실행을 통제하는 방향을 제시했습니다.
교훈 & 주의점
- 교훈 & 주의점: Agentic AI는 LLM을 연결하는 것만으로 완성되지 않으며, 실시간 데이터 기반과 기업 지식의 구조화, 권한·보안·비용·감사 추적을 포함한 중앙 거버넌스를 먼저 준비해야 합니다.
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