Databricks Genie 스페이스 큐레이션 가이드: 정확한 비즈니스 답변을 위한 6단계

• •Unity Catalog를 통한 중앙 집중식 데이터 거버넌스 및 액세스 제어 적용
• •Genie의 맥락 파악을 위한 상세한 테이블 및 컬럼 설명 문서화 필수
• •Lakeflow Connect를 활용한 외부 데이터 소스의 신속한 인제스션 지원

Unity Catalog는 데이터브릭스의 통합 거버넌스 계층으로, 데이터의 메타데이터와 권한을 중앙에서 관리한다.

• •비즈니스 주제별 전용 Genie 스페이스 생성 및 메트릭 뷰 통합
• •사용자 경험 향상을 위한 샘플 질문 등록 및 상세 설명 추가
• •서버리스 웨어하우스 기반의 즉각적인 컴퓨팅 자원 할당

메트릭 뷰는 지표 정의의 단일 진실 공급원 역할을 하여 분석 결과의 일관성을 보장한다.

• •Unity Catalog 메타데이터 자동 상속을 통한 초기 컨텍스트 구축
• •스페이스 전용 동의어 및 상세 설명을 통한 자연어 이해도 최적화
• •비즈니스 도메인 특화 용어 정의를 통한 답변 정확도 향상

동의어 설정은 사용자가 다양한 용어로 질문하더라도 AI가 정확한 컬럼을 매핑하도록 돕는다.

• •스페이스 내 직접적인 조인 관계 정의를 통한 복잡한 데이터 구조 지원
• •SQL 표현식 및 함수를 활용한 고도화된 비즈니스 KPI 구현
• •자연어 질의를 SQL 로직에 정확히 매핑하기 위한 추가 지침 설정

SQL 함수를 Genie와 연결하면 복잡한 계산 로직을 AI가 안전하고 정확하게 실행할 수 있다.

COUNTIF(compensation.Raise_Amount > 0) / COUNT(DISTINCT employees.Employee_ID)

CREATE FUNCTION calculate_flight_risk_rate()
RETURNS TABLE
LANGUAGE SQL
AS
SELECT
  'employees' AS state,
  ROUND(AVG(employees.Retention_Rate), 2) AS Flight_Risk_Rate
FROM bakehouse_hr_hr_data.employees
ORDER BY Flight_Risk_Rate DESC;

• •정답 SQL 기반의 벤치마크 테스트를 통한 답변 신뢰성 검증
• •사용자 피드백 및 모니터링 데이터를 활용한 지속적인 성능 개선
• •오답 분석을 통한 지침, 조인 문, SQL 표현식의 반복적 최적화

벤치마크는 모델의 성능을 정량적으로 평가하고 회귀 테스트를 수행하는 도구이다.

• •조직 품질 표준 충족을 나타내는 스페이스 인증 프로세스 수행
• •Unity Catalog 기반의 세밀한 사용자 권한 제어 및 보안 적용
• •공유 링크를 통한 비즈니스 사용자 대상 셀프 서비스 분석 환경 배포

인증 마크는 해당 데이터 답변이 전문가에 의해 검증되었음을 사용자에게 알리는 신호이다.