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핵심 요약
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.
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.
실무 Takeaway
- 기존 BI 도구의 비즈니스 로직을 AI가 이해할 수 있는 시맨틱 계층으로 변환하면 AI 답변의 신뢰도를 획기적으로 높일 수 있다.
- DAX와 같은 기존 BI 언어를 SQL 기반의 Metric Views로 자동 변환하는 도구를 활용하면 대규모 데이터 마이그레이션 시간을 대폭 단축한다.
- 페르소나 기반의 멀티 에이전트 아키텍처를 도입하면 역할별로 필요한 데이터 범위와 권한을 제어하면서도 일관된 비즈니스 로직을 공유할 수 있다.
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 06. 12.수집 2026. 06. 12.출처 타입 RSS
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