Databricks의 최신 업데이트, 비전문가도 쉽게 AI를 활용할 수 있는 데이터 관리 환경 제공

AI 도입의 첫걸음, 데이터 관리

기업들이 AI를 도입하려 할 때 가장 먼저 부딪히는 벽은 ‘데이터’입니다. 데이터가 여기저기 흩어져 있거나, 보안 문제로 접근이 어렵거나, 기술적인 장벽 때문에 비전문가는 활용하기 힘든 경우가 많죠. 이런 현실 속에서 Databricks는 ‘누구나 쉽게 AI를 활용할 수 있는 환경’을 만들기 위해 꾸준히 기술을 발전시켜 왔습니다. 최근 열린 Data + AI Summit에서 발표된 Azure Databricks의 새로운 기능들은 바로 이 방향성을 한층 더 구체화한 결과물이라 할 수 있습니다.

직관적인 인터페이스와 자연어 분석

이번 발표의 핵심은 크게 세 가지입니다. 첫째, 비즈니스 사용자를 위한 직관적인 인터페이스인 ‘Databricks One’과 자연어 기반 데이터 분석 도구 ‘Genie’입니다. 둘 다 복잡한 코딩 없이도 데이터를 탐색하고 인사이트를 얻을 수 있도록 설계되었습니다. 예를 들어, Genie를 통해 사용자는 “지난 분기 매출이 가장 높은 지역은 어디인가요?”처럼 일상적인 질문을 던지면, Genie가 이를 이해하고 신뢰할 수 있는 데이터 기반으로 차트나 요약 정보를 제공합니다. 이 과정에서 SQL 같은 복잡한 언어는 자동으로 생성되며, 향후에는 더 깊은 추론 기능까지 추가될 예정이라고 합니다.

데이터 거버넌스와 개방성 강화

둘째는 데이터 거버넌스와 개방성 강화입니다. Unity Catalog라는 통합 관리 시스템을 중심으로, 이제는 조직 내 다양한 데이터에 대해 더욱 정교한 접근 제어가 가능해졌습니다. 예를 들어 ABAC(속성 기반 접근 제어)를 통해 사용자의 역할이나 부서에 따라 데이터 열람 권한을 유연하게 설정할 수 있고, Power BI와의 연동도 강화되어 분석 결과를 보다 안전하게 공유할 수 있습니다. 또한 Microsoft Fabric과의 연동도 지원하면서 플랫폼 간 호환성도 크게 개선되었습니다.

데이터 파이프라인 운영의 간소화

셋째는 데이터 파이프라인 구축과 운영의 간소화입니다. Lakeflow라는 새로운 기능은 데이터 수집부터 변환, 배포까지의 과정을 하나의 흐름으로 통합합니다. 특히 기술적 배경이 없는 사용자도 시각적 인터페이스(Lakeflow Designer)를 통해 데이터를 다룰 수 있게 되어, 기존의 복잡한 ETL(추출·변환·적재) 도구를 대체할 수 있을 것으로 기대됩니다.

Databricks의 지속적인 발전

이번 발표는 단순히 새로운 기능을 나열하는 데 그치지 않습니다. 지난 1~2년간 Databricks가 보여온 행보와도 자연스럽게 이어집니다. 예컨대 2023년에는 Unity Catalog를 중심으로 보안성과 개방성을 동시에 추구하는 전략을 강조했고, 같은 해 말에는 AI/BI Genie의 초기 버전을 공개하며 자연어 기반 분석에 대한 가능성을 제시했습니다. 이번 업데이트는 그 연장선상에서 사용자 경험을 더욱 정제하고 적용 범위를 넓힌 것으로 볼 수 있습니다.

AI 중심 업무 환경으로의 전환

특히 눈에 띄는 점은 ‘AI-Native Workload’, 즉 AI 중심 업무 환경에 대한 본격적인 대응입니다. Lakebase라는 새로운 데이터베이스 서비스는 운영용 데이터와 분석 데이터를 하나로 통합해 AI 애플리케이션 개발을 용이하게 하며, Databricks Apps 기능은 내부 도구부터 고객용 앱까지 Azure 환경 내에서 직접 개발·운영할 수 있도록 지원합니다.

비전문가 친화적인 변화

정리하자면, 이번 Azure Databricks 업데이트는 기술적으로 진일보했을 뿐 아니라 실제 기업 환경에서 ‘누가’, ‘어떻게’ 데이터를 활용할지를 깊이 고민한 흔적이 엿보입니다. 특히 비전문가에게도 친숙한 인터페이스와 강력한 보안 체계를 동시에 제공한다는 점에서 실무자들에게 의미 있는 변화일 것입니다. 앞으로 기업들이 AI를 조직 전반에 자연스럽게 녹여내려 할 때, 이러한 플랫폼들이 어떤 역할을 하게 될지 지켜볼 만합니다.