챕터별 상세
데이터 준비 및 Unity Catalog 거버넌스
Genie 스페이스 생성을 위해 Lakehouse 또는 외부 데이터베이스의 데이터 접근 권한을 확보한다. 모든 데이터와 액세스 제어는 Unity Catalog에 의해 관리되며, 테이블 및 컬럼 설명이 잘 문서화되어야 Genie가 데이터 맥락을 파악할 수 있다. 기본 키와 외래 키 관계 정의가 필수적이며, Lakeflow Connect를 통해 수백 개의 소스에서 코딩 없이 데이터를 수집할 수 있다.
Unity Catalog는 데이터브릭스의 통합 거버넌스 계층으로, 데이터의 메타데이터와 권한을 중앙에서 관리한다.
Genie 스페이스 생성 및 구성
특정 비즈니스 주제에 초점을 맞춘 스페이스를 생성하고 관련 테이블과 메트릭 뷰를 업로드한다. 메트릭 뷰는 정의를 한 번만 설정하면 모든 분석가가 동일한 계산 결과를 얻게 하여 데이터 신뢰성을 높인다. 스페이스에 상세한 이름과 설명을 추가하고, 사용자가 자주 물어볼 법한 샘플 질문을 등록하여 초기 사용성을 개선한다. 서버리스 웨어하우스를 통해 인프라 설정 없이 즉시 컴퓨팅 자원을 할당한다.
메트릭 뷰는 지표 정의의 단일 진실 공급원 역할을 하여 분석 결과의 일관성을 보장한다.
비즈니스 용어 및 맥락 학습
Genie는 Unity Catalog의 메타데이터를 자동으로 상속받아 초기 학습 상태를 형성한다. 스페이스 내에서 직접 컬럼 설명을 수정하거나 비즈니스 특화 동의어를 추가하여 Genie의 이해도를 높일 수 있다. 예를 들어 'Department' 컬럼에 정규직뿐만 아니라 계약직도 포함된다는 맥락을 추가하여 분석 범위를 명확히 한다. 이러한 설정은 조직 전체의 정의를 유지하면서도 특정 스페이스에 최적화된 컨텍스트를 제공한다.
동의어 설정은 사용자가 다양한 용어로 질문하더라도 AI가 정확한 컬럼을 매핑하도록 돕는다.
테이블 관계 및 복잡한 메트릭 정의
Unity Catalog에 정의되지 않은 복잡한 테이블 관계를 Genie 스페이스 내에서 직접 설정한다. SQL 표현식을 사용하여 KPI나 특정 조건을 정의하고, 동의어와 추가 지침을 제공하여 자연어 질의 성능을 강화한다. 복잡한 다단계 로직이나 커스텀 집계가 필요한 경우 Unity Catalog에 등록된 SQL 함수를 호출하여 답변의 정확도를 보장한다. 이는 단순 조회를 넘어 고도화된 비즈니스 로직 처리를 가능하게 한다.
SQL 함수를 Genie와 연결하면 복잡한 계산 로직을 AI가 안전하고 정확하게 실행할 수 있다.
sql
COUNTIF(compensation.Raise_Amount > 0) / COUNT(DISTINCT employees.Employee_ID)급여 인상을 받은 직원의 비율을 계산하는 SQL 표현식 예시
sql
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;퇴사 위험률을 계산하기 위해 Unity Catalog에 등록된 커스텀 SQL 함수 예시
벤치마크를 통한 정확도 모니터링 및 평가
예상 질문을 직접 던져보고 답변의 정확성을 검증하며, 오답이 발생할 경우 텍스트 지침이나 SQL 로직을 수정한다. 벤치마크 기능을 활용해 정답 SQL과 결과를 등록하고, Genie의 응답을 정기적으로 자동 테스트하는 프레임워크를 구축한다. 사용자 피드백과 모니터링 탭을 통해 지속적으로 성능을 추적하고 개선이 필요한 영역을 식별한다. 이는 프로덕션 배포 전 품질을 보증하는 핵심 단계이다.
벤치마크는 모델의 성능을 정량적으로 평가하고 회귀 테스트를 수행하는 도구이다.
인증 및 프로덕션 공유
큐레이션과 테스트가 완료된 스페이스를 '인증'하여 조직의 품질 표준을 충족했음을 표시한다. Unity Catalog의 권한 설정을 통해 질문 가능 사용자, 스페이스 수정 권한자, 관리자 등 액세스 수준을 세밀하게 제어한다. 최종적으로 생성된 링크를 팀원들에게 공유하여 비즈니스 사용자들이 신뢰할 수 있는 데이터 탐색 환경을 제공한다. 인증된 스페이스는 사용자에게 데이터의 신뢰성을 시각적으로 전달한다.
인증 마크는 해당 데이터 답변이 전문가에 의해 검증되었음을 사용자에게 알리는 신호이다.
용어 해설
- Genie 스페이스(Genie Space)
- — 데이터브릭스 Genie 내에서 특정 비즈니스 주제나 데이터셋을 중심으로 구성된 AI 분석 환경이다. 사용자가 자연어로 질문하면 LLM이 데이터를 조회하여 답변을 생성하는 인터페이스를 제공한다. 비즈니스 맥락에 맞는 정확한 답변을 위해 데이터 큐레이션과 거버넌스가 적용되는 단위이다.
- 유니티 카탈로그(Unity Catalog)
- — 데이터브릭스 플랫폼의 통합 거버넌스 솔루션으로, 데이터와 AI 자산에 대한 중앙 집중식 액세스 제어 및 감사를 수행한다. 데이터의 계보(Lineage) 추적과 메타데이터 관리를 통해 Genie와 같은 AI 도구가 데이터의 맥락을 정확히 이해하도록 돕는 기반이 된다.
- 메트릭 뷰(Metric View)
- — 비즈니스 지표의 계산 로직을 표준화하여 정의한 뷰이다. 여러 분석가가 동일한 지표에 대해 서로 다른 계산 방식을 사용하는 혼선을 방지하며, Genie가 질문에 답변할 때 공인된 수치를 계산하도록 보장하는 역할을 한다.
- 정답 SQL(Ground Truth SQL)
- — 특정 질문에 대해 데이터 전문가가 사전에 작성해 둔 정확한 SQL 쿼리이다. Genie가 생성한 쿼리와 결과를 비교하여 AI의 정확도를 평가하는 벤치마크의 기준점으로 사용된다. 시스템의 신뢰성을 정량적으로 측정하는 데 필수적이다.
언급된 리소스
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 02. 03.수집 2026. 02. 21.출처 타입 YOUTUBE
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