데이터브릭스를 활용한 야구 데이터 분석 및 AI 기반 의사결정 시스템 구축 사례

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핵심 요약

현대 야구 구단은 방대한 투구 데이터를 승리를 위한 의사결정으로 전환하기 위해 데이터브릭스의 통합 플랫폼을 활용한다. 경기 전 타자 미팅에서는 Genie와 Unity Catalog를 통해 투수의 성향을 분석하고, 경기 중에는 Agent Framework와 Model Serving으로 시뮬레이션된 최적의 매치업을 제안받는다. 특히 Vector Search를 이용해 데이터가 부족한 신인 투수의 유사 모델을 찾아내는 등 고도화된 분석이 가능하다. 이를 통해 구단은 데이터 기반의 정교한 경기 운영과 효율적인 로스터 관리를 실현하며 경쟁 우위를 확보한다.

배경

데이터 레이크하우스 개념, SQL 및 데이터 거버넌스 기초, LLM 에이전트 아키텍처 이해

대상 독자

스포츠 데이터 분석가 및 AI 기반 의사결정 시스템 구축에 관심 있는 엔지니어

의미 / 영향

데이터브릭스의 통합 플랫폼은 파편화된 데이터를 단일 거버넌스 하에 통합하여 실시간 현장 대응력을 극대화한다. 이는 스포츠뿐만 아니라 빠른 의사결정이 필요한 제조, 금융 등 타 산업군에서도 데이터 인텔리전스를 활용하는 모범 사례가 된다.

섹션별 상세

타자들은 경기 전 상대 선발 투수의 구종 믹스와 위치별 성향을 정확히 파악해야 한다. 분석가는 Unity Catalog 기반의 Genie를 사용하여 자연어 질의로 상황별 투구 데이터를 추출하고 이를 시각화한다. 실제 사례에서 우타자에게는 초구 커터를, 주자가 있을 때는 싱커를 많이 던지는 등의 구체적 패턴을 도출했다. 이를 통해 타자들은 막연한 추측 대신 데이터에 근거한 명확한 타격 플랜을 가지고 타석에 들어선다.

경기 후반 긴박한 상황에서의 투수 교체나 대타 기용은 승패를 결정짓는 핵심 요소이다. Agent Bricks와 Model Serving을 활용한 멀티 에이전트 시스템은 특정 이닝과 타순에 따른 수만 가지 시나리오를 시뮬레이션한다. 시뮬레이션 결과는 코칭스태프에게 '불펜 카드'나 '대타 그리드' 형태로 제공되어 현장에서 즉각적인 판단 근거가 된다. 결과적으로 감독은 직관에만 의존하지 않고 검증된 확률 모델에 기반하여 최적의 교체 타이밍을 결정할 수 있다.

상대 전적이 부족한 투수를 분석할 때 기존의 단순 통계만으로는 한계가 있다. 데이터브릭스 Vector Search는 투수의 구속, 무브먼트, 릴리스 포인트 등을 임베딩화하여 가장 유사한 유형의 투수를 찾아낸다. 이를 통해 우리 팀 타자들이 해당 유형의 투수에게 보였던 성적을 바탕으로 새로운 투수에 대한 공략법을 수립한다. 데이터 공백을 기술적으로 메움으로써 낯선 투수를 상대로도 일관된 경기력을 유지할 수 있게 한다.

구단의 장기적인 성공을 위해서는 경기장 밖에서의 전략적 의사결정과 데이터 통합이 필수적이다. GM과 분석가들은 Lakebase Postgres를 백엔드로 사용하는 앱을 통해 스카우트 리포트와 경기 중 의사결정 데이터를 통합 관리한다. 모든 데이터가 Unity Catalog 내에서 거버넌스가 유지된 채 공유되므로 프런트와 현장 간의 정보 격차가 해소된다. 이는 효율적인 트레이드, 로스터 확장, 그리고 장기적인 팀 빌딩 전략 수립의 핵심 동력이 된다.

이미지 분석

Diagram
MLB.com과 Statcast 등 다양한 소스에서 수집된 데이터가 Medallion Schema를 거쳐 처리되고, Agent Bricks를 통해 서비스되는 전체 흐름을 보여준다. Unity Catalog와 Vector Search가 데이터 거버넌스와 유사도 검색의 핵심 역할을 수행함을 알 수 있다.
야구 데이터 분석을 위한 데이터브릭스 아키텍처 다이어그램이다.

실무 Takeaway

Unity Catalog와 Genie를 결합하면 비전문가인 코칭스태프도 자연어로 복잡한 SQL 쿼리 결과에 접근하여 실시간 전략을 수립할 수 있다.
Agent Framework를 활용해 경기 중 발생 가능한 시나리오를 사전 시뮬레이션함으로써 현장의 의사결정 지연과 오류를 최소화할 수 있다.
Vector Search 기술을 스포츠 분석에 도입하면 표본이 적은 대상에 대해서도 유사도 기반의 정교한 예측 모델을 구축할 수 있다.

언급된 리소스

문서Databricks Sports