고객 사례
식신, Snowflake 기반으로 외식 메타 인덱스 플랫폼 구축
Snowflake 기반으로 내부의 데이터 분석 수요 충족 및 새로운 비즈니스 모델까지 개발
주요 내용
- 데이터베이스의 메타 정보 및 수집 데이터를 Snowflake 기반으로 통합: 식신 데이터 뿐만 아니라 외부 데이터까지 Daily Batch로 통합
- 워크플로우 자동화, AI/ML 기반의 파이프라인 구축: API 호출 기능, GA 커넥터를 사용해 간편하게 데이터 수집 및 동기화
- Streamlit을 활용해 LLM과 연동되는 대시보드 구현: LLM 작업이 가능한 노트북 환경을 Snowflake에 구성
안녕하세요 식신에서 서비스업 본부 팀장을 맡고 있는 최병준 입니다. 식신 맛집 추천 서비스를 운영하고 있는데 거기에서 총괄을 담당하고 있습니다. 맛집 추천 서비스 같은 경우에는 POI 데이터라고 해서 속성 값들이 다양하게 있는데 평가 데이터, 주소 데이터들을 스노우플레이크 안에 이관 시켜서 흔들림 할 수 있는 형태로 해서 분석을 하고 있습니다. 저희가 외부에 다양한 데이터를 보유를 하고 있고 내부 데이터로도 다양하게 보유를 하고 있는데 무엇보다도 상용 서비스를 운영하고 있는 데이터를 이관으로 해서 저희가 직접 분석을 해야 되는데 상용 데이터다 보니까 사업부에서 직접 접근을 하기 어렵고 GA 데이터도 규모가 크다 보니까 접근하기가 어렵고 분석하기가 어려웠습니다. 스노우 브레이크는 통합을 해서 접근할 수 있었기 때문에 GData를 커넥터를 통해 가지고 통합을 하고 육 서비스를 상용 데이터 부분들을 S 삼 를 통해 가지고 일 배치로 해서 통합하는 과정을 했을 때 무엇보다도 빠른 처리가 가능했고 다양한 데이터를 통합할 수 있어서 가장 매력적이었던 것 같습니다. 스노우플레이크 에서 제공해주는 가장 매력적인 기능 이라고 한다면 API의 기능이었습니다.
스노우플레이크를 도입한 이유가 분석적인 부분도 있었지만 저희가 프로덕트로 출시하는 목적이 있었기 때문에 스노우 폴레이크에서 제공해주는 API를 직접 생성을 하고 스노우 폴레이크 API 기반으로 해서 프로덕트단의 프로덕트 통합까지 이어지는 플로우가 저희한테는 가장 매력적인 부분이었습니다.
스노우 브레이크를 기반으로 해서 주력 제품 두 가지를 구현을 하고 있는데 하나는 마케팅 서비스라고 해서 랭킹위제 서비스가 있고 또 하나는 분석 데이터 서비스라고 해서 식음료 데이터들이 필요한 데이터 분석서비스를 제공해 줄 수 있게 구현을 하고 있습니다. 랭킹위제 서비스 같은 경우에는 콘텐츠 서비스입니다.
요즘에 콘텐츠 마케팅의 트렌드라고 하면은 푸드 콘텐츠가 가장 사랑을 많이 받고 있는데 푸드 콘텐츠를 통해서 고객사 채널에 유입되고 있는 유저의 체류 시간을 잡아둘 수 있게 저희가 콘텐츠를 위젯 형태로 해서 공급을 하고 있습니다. 임베디드로 저희가 제공해 주고 있기 때문에 고객 서비스 채널에 쉽게 임베디드해서 활용할 수 있게 되는 거고요. 분석 데이터 서비스 같은 경우에는 식음료 기업들이 메뉴 개발이라던가 선권 분석을 하기 위해서 단순하게 결제 기반으로 해서 분석을 하는 거가 아니고 메뉴 데이터를 기반으로 해가지고 좀 더 차별화된 형태로 해서 분석 데이터 서비스를 제공하게 됩니다. 이 서비스 같은 경우에는 메뉴를 보유하고 있는 거가 육 백 만 건으로 되고 있기 때문에 기존에 탄컴푸스하고 좀 차별화된 서비스로 해서 저희가 제공하고 있습니다.
스노우플레이크는 구리다. 데이터 측면에서 보면은 스노우플레이크가 데이터 특성에 상관 없이 감정형이든 비정형이든 흡수를 잘 해서 통합적으로 관리해줄 수 있는 서비스라고 생각이
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