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TL;DR
Mercedes-Benz Korea는 기존 Power BI 기반의 데이터 분석 환경을 Databricks의 Unity Catalog와 결합하여 AI가 신뢰할 수 있는 통합 시맨틱 계층을 구축했다. 이 시스템은 DAX-to-Metric-View transpiler를 통해 기존 500개 이상의 KPI 정의를 AI가 이해할 수 있는 형태로 자동 변환한다. Genie와 Agent Bricks를 활용하여 비즈니스 도메인별로 특화된 페르소나 기반의 AI 에이전트를 구현했다. 이 아키텍처는 데이터 거버넌스를 유지하면서도 BI 보고서와 AI 답변 간의 일관성을 보장한다.
배경
Databricks Lakehouse, Power BI, Unity Catalog, DAX
대상 독자
데이터 플랫폼 엔지니어 및 AI 프로덕션 도입을 고려하는 기업의 데이터 리더
의미 / 영향
이 사례는 기업이 기존 BI 투자를 낭비하지 않고 AI 시대로 전환할 수 있는 실질적인 아키텍처를 제시한다. 특히 시맨틱 계층의 통합은 AI의 환각을 줄이고 엔터프라이즈급 신뢰성을 확보하는 핵심 전략이 될 것이다.
섹션별 상세
기존 BI 보고서와 AI 간의 데이터 불일치를 해결하기 위해 Unity Catalog 기반의 통합 시맨틱 계층을 도입했다. 이 계층은 BI 보고서와 AI 에이전트가 동일한 비즈니스 로직을 공유하도록 하여 답변의 일관성을 확보한다. 이를 통해 데이터 거버넌스를 유지하면서도 AI가 신뢰할 수 있는 기반을 마련했다.
Power BI의 DAX 측정값을 Databricks의 Metric Views로 자동 변환하는 transpiler를 개발하여 500개 이상의 KPI를 효율적으로 마이그레이션했다. 이 도구는 메타데이터를 추출하고 SQL 문을 생성하여 수동 작업 시간을 대폭 단축했다. 변환되지 않은 복잡한 로직은 수동 검토를 거쳐 정확성을 보장했다.
근거
- Mercedes-Benz Korea는 500개 이상의 KPI 정의를 AI가 이해할 수 있는 시맨틱 계층으로 통합했다. — 본문 서론 및 KPI 관련 문단
Genie spaces를 통해 도메인별로 데이터를 구조화하고, Agent Bricks를 사용하여 CFO, 영업 관리자 등 역할별로 최적화된 페르소나 에이전트를 구성했다. 각 에이전트는 역할에 맞는 데이터 접근 권한을 가지며, 사용자의 질문에 맞춰 적절한 도메인 데이터를 조회한다. 이는 비즈니스 사용자가 일상적인 업무 흐름 내에서 AI를 활용하게 한다.
5단계의 반복적인 프로세스를 통해 AI 답변의 정확도를 BI 보고서와 100% 일치하도록 최적화했다. 준비, 구축, 조직화, 테스트, 검증 단계를 거치며 벤치마크를 설정하고 지속적으로 성능을 개선했다. 이 과정을 통해 비즈니스 사용자가 신뢰할 수 있는 AI 기반의 셀프 서비스 분석 환경을 구현했다.
근거
- 5단계의 반복적인 프로세스를 통해 AI 답변의 정확도를 BI 보고서와 100% 일치하도록 최적화했다. — Building trusted, AI-ready semantics 섹션
용어 해설
- Semantic Layer
- — 데이터의 의미와 비즈니스 로직을 정의하여 사용자가 복잡한 데이터 구조를 몰라도 데이터를 쉽게 이해하고 활용할 수 있도록 돕는 추상화 계층이다.
- DAX
- — Data Analysis Expressions의 약자로, Power BI 등에서 데이터 모델링과 계산을 위해 사용하는 수식 언어이다.
- Agentic AI
- — 스스로 목표를 설정하고 도구를 사용하여 작업을 수행하며 의사결정을 내리는 자율적인 AI 시스템이다.
- Transpiler
- — 한 프로그래밍 언어로 작성된 소스 코드를 다른 언어로 변환하는 도구로, 여기서는 DAX 코드를 SQL 기반의 Metric View로 변환하는 데 사용되었다.
기술
- Databricks
- Unity Catalog
- Power BI
- DAX
- Genie
- Agent Bricks
- Lakeflow
활용 사례
- 셀프 서비스 데이터 분석
- 비즈니스 KPI 관리
- 페르소나 기반 AI 에이전트
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 06. 12.수집 2026. 06. 12.출처 타입 RSS
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