Power Automate와 Databricks를 활용한 데이터 워크플로 자동화 가이드 | AI Trends

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Power Automate와 Databricks를 활용한 데이터 워크플로 자동화 가이드

Microsoft Power Automate의 로우코드 환경에서 Databricks SQL 쿼리와 작업을 직접 트리거하여 거버넌스가 확보된 데이터 워크플로를 구축하는 방법을 다룹니다.

이 요약은 AI가 원문을 분석해 생성했습니다. 정확한 내용은 원문 기준으로 확인하세요.

핵심 요약

Power Automate의 전용 커넥터를 사용하면 Databricks SQL 문 실행과 작업(Job) 트리거를 손쉽게 자동화할 수 있습니다. 이를 통해 이메일 인입, 데이터 세트 업데이트 등 비즈니스 이벤트에 즉각 대응하는 데이터 파이프라인을 구축할 수 있습니다.

배경

기업 내 데이터 워크플로를 자동화할 때 복잡한 코딩 없이 비즈니스 로직과 데이터 처리를 연결하려는 수요가 증가하고 있습니다.

대상 독자

데이터 엔지니어, 비즈니스 분석가, 로우코드 솔루션 아키텍트

의미 / 영향

현업 담당자가 직접 비즈니스 이벤트와 데이터 처리를 연결하는 셀프 서비스 자동화가 가능해진다. 데이터 엔지니어링 리소스를 절약하면서도 전사적인 데이터 거버넌스 체계 내에서 안전하게 워크플로를 확장할 수 있는 기반을 제공한다.

챕터별 상세

00:37

Power Automate에서 Databricks SQL 쿼리 실행하기

Power Automate 내에서 'Scheduled cloud flow'를 생성하여 정기적으로 Databricks SQL을 실행하는 워크플로를 구축한다. Azure Databricks 커넥터의 'Execute a SQL statement' 액션을 선택하고 대상 SQL 웨어하우스 ID와 실행할 쿼리문을 입력한다. 시연에서는 Databricks의 내장 AI 함수인 ai_summarize와 ai_classify를 사용하여 결함 데이터를 자동으로 요약하고 분류하는 과정을 포함했다. 설정이 완료되면 수동 테스트를 통해 쿼리가 정상적으로 실행되고 데이터가 처리되는지 확인한다.

•SQL 웨어하우스 ID는 Databricks의 SQL Warehouse 페이지에서 확인 가능하다
•ai_summarize와 ai_classify 같은 Databricks AI 함수를 쿼리에 직접 활용할 수 있다
•정해진 스케줄에 따라 자동으로 데이터 분석 및 분류 작업이 수행된다

02:13

Power Automate로 Databricks 작업(Job) 트리거하기

Power Apps와 연동하거나 특정 이벤트 발생 시 즉시 실행되는 'Instant cloud flow'를 통해 Databricks 작업을 트리거한다. 'Trigger a new job run' 액션을 사용하며, 실행할 작업의 고유 ID인 Job ID를 파라미터로 전달한다. Job ID는 Databricks의 'Jobs & Pipelines' 메뉴 내 상세 페이지에서 복사하여 사용한다. 이 방식은 이메일로 접수된 유지보수 요청을 분석하여 자동으로 작업 지시서를 생성하는 등 복잡한 비즈니스 로직을 처리하는 데 적합하다.

•Power Apps 호출을 트리거로 설정하여 앱과 데이터 작업을 연동할 수 있다
•Job ID 입력을 통해 기존에 정의된 복잡한 데이터 파이프라인을 외부에서 실행한다
•작업 실행 후 Databricks UI에서 실시간 진행 상황과 로그를 모니터링할 수 있다

sql

SELECT
  inspection_id,
  product_name,
  inspection_date,
  defect_category,
  defect_severity,
  ai_summarize(corrective_action_notes) AS ai_defect_summary,
  ai_classify(defect_category, ARRAY('Escalate to Engineering', 'Routine Maintenance', 'Monitor Only')) AS ai_escalation_level
FROM main.powerapps.mfg_quality_inspections
WHERE result = 'Fail'

Databricks의 AI 함수를 사용하여 결함 노트를 요약하고 에스컬레이션 단계를 분류하는 SQL 쿼리 예시

03:37

쿼리 히스토리를 통한 실행 결과 모니터링 및 관측성 확보

Power Automate에서 실행된 모든 쿼리와 작업은 Databricks의 'Query History' 메뉴에서 통합 관리된다. 각 실행 건에 대해 어떤 커넥터를 통해 요청되었는지, 실행 시간은 얼마나 소요되었는지, 어떤 리소스를 사용했는지 상세 정보를 제공한다. 이를 통해 엔터프라이즈 수준의 감사 추적(Audit Trail)이 가능하며 자동화된 워크플로의 안정성을 검증할 수 있다. 시연에서는 일일 요약 쿼리와 작업 트리거가 정상적으로 기록된 것을 확인했다.

•Query History에서 Power Automate 커넥터를 통한 실행 이력을 필터링하여 볼 수 있다
•실행된 SQL 전문과 처리된 데이터 행 수 등 상세 메트릭을 제공한다
•기업 보안 및 거버넌스 요구사항을 충족하는 투명한 실행 기록을 유지한다

실무 Takeaway

Power Automate의 Azure Databricks 커넥터를 활용하면 복잡한 API 연동 코드 없이도 데이터 워크플로를 자동화할 수 있다
Databricks SQL의 AI 함수를 자동화 흐름에 결합하여 비정형 데이터(이메일, 노트 등)의 요약 및 분류를 자동화할 수 있다
모든 자동화 실행 내역은 Databricks Query History에 기록되므로 운영 안정성과 거버넌스 확보가 용이하다

언급된 리소스

문서Databricks Documentation

API DocsAzure Databricks Power Automate Connector

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출처 · 인용 안내

원문 발행 2026. 04. 09.수집 2026. 04. 09.출처 타입 YOUTUBE

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