고객 사례
통합된 데이터와 간편해진 협업을 발판으로 미래를 향해 나아가는 Nissan
Nissan은 Snowflake 플랫폼을 활용하여 독보적인 인사이트를 확보하고, 부서 간 파트너십을 개선하며, 차량 성능을 최적화합니다.
주요 내용
- 통합 데이터 플랫폼을 통한 커넥티드 카 경험 개선: Nissan은 단일 플랫폼을 통해 고객을 다각적으로 파악하고 차량에 대한 심층 분석을 수행함으로써 자율 주행 기능인 프로파일럿(ProPILOT) 등의 솔루션을 개선하고 새로운 비즈니스 기회를 모색할 수 있습니다.
- 부서 간 협업 증대: Nissan은 Snowflake를 기반으로 관련 부서의 데이터를 연결하여 데이터 분석을 수행하고 확장할 수 있었으며, 결과적으로 부서 간 협업을 개선하고 한층 더 독보적인 인사이트를 얻었습니다.
- 간편하게 구현되는 AI 및 ML 모델: Nissan은 Streamlit in Snowflake를 사용하여 AI 모델과 머신러닝 모델을 구축하고 이를 데이터와 통합하여 최종 사용자가 사용하기 쉬운 애플리케이션으로 구현할 수 있습니다.
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Yasunobu Matoba, 부사장 겸 CIO(2020년 4월~2024년 6월), Nissan Motor Co, LTD: 현재 자동차 산업은 백 년에 한 번 나올까 말까 한 변화를 겪고 있습니다. 자동차의 기능이 하드웨어가 아닌 소프트웨어로 정의되는 경우가 늘고 있습니다. 소프트웨어와 자동차는 이제 떼려야 뗄 수 없으며 소프트웨어는 자율 주행과 차량 전동화의 필수 요소가 되었습니다. 새로운 서비스를 추가하기 위해 소프트웨어를 구현하는 과정에서 마주한 가장 큰 과제는 목적에 맞는 새로운 플랫폼을 제대로 구축하는 것이었습니다.
Akinori Baba, 디지털 트랜스포메이션 프로모션 사업부, 엔터프라이즈 데이터 서비스 총괄 책임자: Snowflake는 특히 인스턴스 프로비저닝과 데이터 액세스 제어 측면에서 매우 유용한 플랫폼입니다. 이러한 작업들이 훨씬 쉬워지기 때문이죠. 자동차 산업에서는 각 차량에서 수집되는 연결 데이터와 주행 기록 데이터가 매우 중요합니다. 차량의 움직임과 고객의 운전 행태와 관련이 있기 때문입니다. 우리의 목표는 Nissan Motor의 글로벌 운영은 물론 Nissan Motor를 넘어 산업 전반에서 데이터를 최대한 활용하는 것입니다. 그리고 이를 통해 비즈니스 기회를 더욱 확장해 나갈 것입니다.
Daisuke Hyodo, 고객 및 차량 성능 엔지니어링 부문, 고객 성과 및 차량 테스트 엔지니어링 부서, 제1 데이터 사이언스 그룹 부총괄 책임자: 그 어느 때보다 차량에서 수집되는 데이터가 많아지면서, 우리는 특히 두 가지 관점에서 데이터를 분석하는 데 집중하고 있습니다. 첫 번째는 전기차이고 두 번째는 자율 주행입니다. Nissan은 프로파일럿(ProPILOT)이라는 자율 주행 서비스를 제공하는데, 고속도로에서 핸즈프리 주행을 가능하게 하는 기능을 탑재하고 있습니다. 프로파일럿이 구현된 차량을 전 세계 도로에 배치함으로써, Nissan은 그 데이터로 차량의 특징과 성능을 검증할 수 있습니다. 그리고 이 과정에서 Snowflake와 대시보드를 사용하여 자율 주행 기술에 대한 빅데이터 분석을 수행합니다.
초창기에는 데이터를 Snowflake에 입력하여 분석하는 방법을 모색했습니다. 지금은 한 단계 더 나아가 이 데이터를 인접 부서의 데이터와 연결하여 새로운 데이터 분석을 수행합니다. 그리고 그 덕분에 부서 간 협업이 늘어났습니다. 제가 속한 부서에서는 Streamlit을 사용해 AI 모델과 머신러닝 모델을 개발하고 이 모델을 애플리케이션에 적용하여 최종 사용자에게 제공했습니다. 이제 Streamlit이 Snowflake에서 기본으로 제공됨에 따라 데이터, AI, UI, 애플리케이션을 모두 통합하게 되었는데, 개인적으로 이 부분에 대한 기대가 아주 큽니다.
Yasunobu Matoba: 우리는 Snowflake를 X360이라고 부릅니다. 차량은 물론 고객과 관련된 모든 유형의 데이터를 전방위에서 종합적으로 수집할 수 있기 때문입니다. Snowflake를 통해 데이터 중심 생태계를 구축하고 우리가 극복해야 할 과제를 해결할 수 있기를 바랍니다.
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