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핵심 요약
Databricks는 데이터 계층에서 비즈니스 지표와 규칙을 통합 관리하는 Unity Catalog Business Semantics를 정식 출시했다. 기존 BI 도구별로 파편화되었던 지표 정의를 데이터 플랫폼의 핵심부로 옮겨 AI 에이전트와 대시보드가 동일한 기준(Single Source of Truth)을 공유하도록 설계했다. 핵심 구현체인 Metric Views는 SQL 기반으로 정의되며, Apache Spark 오픈 소스로 공개되어 플랫폼 종속성을 제거하고 상호운용성을 확보했다. 실제 도입 사례에서 쿼리 성능이 최대 10배 향상되었으며, Genie와 같은 AI 도구의 답변 정확도가 크게 개선되는 성과를 거두었다.
배경
Databricks Unity Catalog에 대한 기본 지식, SQL 및 데이터 모델링(Measures, Dimensions) 개념, Apache Spark 생태계에 대한 이해
대상 독자
데이터 엔지니어, 데이터 분석가 및 AI 시스템 아키텍트
의미 / 영향
이 기술은 데이터 거버넌스와 AI 성능을 동시에 잡는 핵심 인프라로 작용한다. 특히 AI 에이전트가 데이터베이스를 직접 조회할 때 발생하는 모호성을 제거하여 기업용 AI 서비스의 신뢰도를 획기적으로 높일 것으로 예상된다.
섹션별 상세
기존 BI 도구 중심의 시맨틱 레이어는 도구 간 정의가 파편화되어 지표 불일치와 거버넌스 부재 문제를 야기했다. Unity Catalog는 이를 데이터 원천 계층으로 통합하여 모든 도구와 AI 에이전트가 동일한 비즈니스 로직을 사용하게 한다.
Metric Views는 SQL을 통해 KPI, 차원, 데이터 매핑을 선언적으로 정의하며, 표시 이름과 동의어 같은 풍부한 메타데이터를 포함한다. 이를 통해 인간 사용자와 AI 에이전트 모두가 비즈니스 용어를 정확하게 해석하고 일관된 결과를 얻을 수 있다.
성능 최적화를 위해 Materialization 기능을 도입하여 자동 사전 집계 및 증분 업데이트를 지원한다. 엔진이 쿼리 시점에 최적의 경로를 지능적으로 선택함으로써 수동 파이프라인 구축 없이도 최대 10배 빠른 응답 속도를 제공한다.
Genie Code와 새로운 UI 기반 저작 환경을 통해 기술적 지식이 부족한 사용자도 시맨틱 모델을 쉽게 구축할 수 있다. AI 에이전트가 지표와 차원을 추천하고 변경 사항을 검증하여 모델링 속도를 주 단위에서 분 단위로 단축한다.
Databricks는 핵심 기술을 Apache Spark OSS 및 Unity Catalog OSS v0.5에 기여하여 개방형 생태계를 구축하고 있다. Tableau, Sigma, Hex 등 주요 파트너사들과의 통합을 통해 특정 벤더에 종속되지 않는 시맨틱 레이어 표준화를 추진한다.
실무 Takeaway
- 데이터 계층에서 Metric Views를 정의하면 BI 도구마다 로직을 재작성할 필요 없이 AI 에이전트와 대시보드 전체에 일관된 지표를 즉시 적용할 수 있다.
- Materialization 기능을 활성화하면 복잡한 집계 쿼리의 성능을 최대 10배까지 개선할 수 있으며, 시스템이 자동으로 최적의 사전 집계 테이블을 참조하도록 쿼리를 재작성한다.
- Genie와 같은 대화형 AI를 도입할 때 Unity Catalog의 시맨틱 메타데이터를 활용하면 AI의 환각 현상을 방지하고 비즈니스 용어에 기반한 정확한 답변을 보장할 수 있다.
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 04. 02.수집 2026. 04. 03.출처 타입 RSS
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