Snowflake에서 Dataiku Cobuild 출시

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TL;DR

Dataiku는 Snowflake 환경에서 AI 프로젝트를 구축하는 에이전트인 'Cobuild'를 출시했다. 사용자가 자연어로 요구사항을 설명하면 Cobuild는 데이터 준비, 모델 학습, 차트 생성 등을 포함한 시각적 Dataiku 워크플로를 자동 생성한다. 이 과정은 Snowflake Cortex를 통해 실행되어 데이터와 모델이 외부로 유출되지 않고 기존의 보안 거버넌스 체계 내에서 관리된다. 생성된 결과물은 코드가 아닌 시각적 흐름으로 제공되어 비즈니스 전문가가 직접 검토하고 수정할 수 있다.

배경

Dataiku 계정, Snowflake 계정 및 Cortex 사용 권한

대상 독자

Snowflake 환경에서 AI 및 데이터 애플리케이션을 구축하는 데이터 분석가 및 엔지니어

의미 / 영향

이 기술은 기업이 AI 개발의 진입 장벽을 낮추면서도 보안과 거버넌스를 유지할 수 있게 한다. 특히 비즈니스 전문가가 직접 AI 워크플로를 구축하고 검토할 수 있게 함으로써, 데이터 과학 팀의 병목 현상을 해소하고 기업 전반의 AI 도입 속도를 높일 것으로 예상된다.

섹션별 상세

기존 AI 개발은 고도의 기술력을 갖춘 데이터 과학자에게 의존했으나, Cobuild는 자연어 입력을 통해 비즈니스 전문가도 데이터 분석과 모델링에 참여할 수 있도록 지원한다.

AI 에이전트 간의 연결과 상호작용을 나타내는 개념도 — Diagram다양한 AI 에이전트가 서로 연결되어 협업하는 구조를 시각화하여, Cobuild가 에이전트 기반 워크플로를 구축하는 핵심 기능을 상징적으로 보여준다.

Cobuild는 데이터 정제, 조인, 모델 학습, 시각화 등 복잡한 작업을 포함하는 시각적 Dataiku 워크플로를 생성하며, 모든 노드는 사용자가 직접 클릭하여 확인하고 수정 가능하다.

근거

Cobuild는 자연어 명령으로 시각적 Dataiku 워크플로를 생성한다. — What it does 섹션

Snowflake Cortex 기반으로 구동되어 데이터와 워크로드가 Snowflake 환경 내부에 안전하게 유지되며, 기업의 기존 보안 및 거버넌스 정책이 모든 생성 작업에 동일하게 적용된다.

근거

Snowflake Cortex를 통해 데이터와 워크로드가 Snowflake 환경 내부에 안전하게 유지된다. — Built on Snowflake Cortex 섹션

개발된 결과물은 단순한 코드 뭉치가 아닌 검토 가능한 시각적 흐름으로 제공되어, 프로덕션 배포 전 비즈니스 담당자의 명확한 승인 절차를 거칠 수 있다.

용어 해설

Agentic Workflow: — AI 에이전트가 복잡한 작업을 수행하기 위해 단계를 나누고 도구를 사용하여 자율적으로 처리하는 파이프라인. Cobuild는 이를 통해 데이터 준비부터 모델링까지의 과정을 자동화한다.
Governance: — 데이터와 AI 모델의 보안, 규정 준수, 관리 체계. 기업 환경에서 AI를 안전하게 운영하기 위해 필수적인 통제 및 관리 프로세스를 의미한다.
Visual Workflow: — 코드가 아닌 시각적 노드와 연결선으로 데이터 처리 과정을 구성하는 방식. 사용자가 각 단계의 데이터 흐름과 로직을 직관적으로 파악하고 수정할 수 있다.