Data for Breakfast 서울 - 3월 19일 (목)

데이터와 에이전틱 인텔리전스로 비즈니스 가치를 실현하세요!

사용 사례

레이크하우스를 위한 데이터 엔지니어링

카탈로그에 상관없이 거의 모든 위치의 데이터에 액세스할 수 있는 AI 기반 데이터 레이크하우스로 데이터 복잡성을 해소하고 완전 관리형 플랫폼에서 파이프라인을 운영하세요.

Snowflake로 레이크하우스를 강화하는 선도적인 기업들

모든 데이터 연결

데이터 자산 전반을 아우르는 단일 거버넌스 뷰 구축

  • 데이터 이동 없이 AWS Glue와 같은 다른 카탈로그의 Iceberg 테이블과 Delta Lake, Parquet 파일 등의 오픈 포맷에 즉시 액세스하여 기존 데이터에 연결합니다.

  • SnowpipeSnowpipe Streaming을 사용해 모든 데이터 유형을 스트리밍 또는 배치 로드 방식으로 효율적으로 수집할 수 있으며 Openflow를 통해 50% 이상 향상된 비용 효율성을 실현할 수 있습니다1.

  • Snowflake Cortex AI를 활용해 비정형 데이터나 쿼리용 서드 파티 데이터 소스를 추가함으로써 외부 지식을 플랫폼에 통합합니다.

파이프라인 간소화

비용 부담 없이 파이프라인 확장

  • Snowpark Connect를 사용해 기존 Apache Spark 코드를 Snowflake 엔진으로 직접 이전하여 총소유비용을 30~50% 절감할 수 있습니다.2

  • 데이터의 최종 상태를 정의하는 선언적 파이프라인 모델을 적용하면 Snowflake가 오케스트레이션, 스케줄링 및 파이프라인 업데이트를 일관되게 관리합니다.

  • 격리되고 탄력적인 컴퓨팅을 기반으로 튜닝이나 리소스 경합 없이 거의 모든 사용자와 작업에 대해 빠르고 안정적인 성능을 제공함으로써 SLA를 충족할 수 있습니다.

AI를 위한 거버넌스

단일 뷰에서 어디서든 데이터를 안전하게 관리하고 탐색

  • 역할 기반 및 속성 기반 액세스 제어(RBAC/ABAC)를 사용해 정책을 한 번 정의해 데이터 위치와 관계없이 일관되게 적용함으로써 액세스 제어를 자동화합니다.

  • 사용자 지정 품질 관리와 사전 경고를 통해 데이터 파이프라인의 상태를 모니터링하고 신뢰할 수 있는 데이터만 전달되도록 지원합니다.

  • 데이터 사전을 자동으로 생성하고 기존 자산에서 비즈니스 컨텍스트를 파악해 AI를 위한 데이터 탐색을 가속함으로써 팀과 AI 에이전트가 올바른 데이터를 쉽게 찾고 이해하며 활용할 수 있습니다.

고객

Snowflake로 레이크하우스를 구축하는데이터 엔지니어링 선도기업

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