![[Databricks Data + AI Summit 2026] AI-ready Finance Data로 전환하기 위한 데이터 플랫폼 전략](https://tech.cloud.nongshim.co.kr/wp-content/uploads/2606_databricks.png)
[Databricks Data + AI Summit 2026] AI-ready Finance Data로 전환하기 위한 데이터 플랫폼 전략
금융 조직의 AI 적용은 모델보다 신뢰 가능하고 검증 가능한 데이터 기반이 먼저 필요하다고 설명했습니다. Trust, Validity, Context를 갖춘 Finance Data Product와 운영 확장 방향을 소개했습니다.
#Databricks#데이터 플랫폼
24005분
필터 1
[Databricks Data + AI Summit 2026] Oracle에서 Databricks Lakehouse로의 마이그레이션 전략
Oracle 마이그레이션을 데이터 이전이 아닌 Use Case 이전으로 접근하는 전략을 소개했습니다. Lakehouse Federation, Lakebridge, GenAI Migration으로 단계적 자동화를 제안했습니다.
#Databricks#Oracle
12005분
[Databricks Data + AI Summit 2026] AI Agent 시대의 분석 플랫폼: Databricks Agentic Analytics 전략
Databricks Summit 2026의 Agentic Analytics 전략을 정리했습니다. 데이터 플랫폼 중심의 거버넌스와 의미 체계가 Agent 시대의 핵심이라고 설명했습니다.
#Databricks#LLM
16005분
[Databricks Data + AI Summit 2026] Agentic AI 데이터 플랫폼 전략
Databricks Summit 2026 키노트를 바탕으로 Agentic AI 시대의 데이터 플랫폼 전략을 정리했습니다. 실시간 데이터, 비즈니스 컨텍스트, 거버넌스의 중요성을 강조했습니다.
#Databricks#LLM
11005분
![[Databricks Data + AI Summit 2026] 키노트로 본 Agentic Data 시대의 시작](https://tech.cloud.nongshim.co.kr/wp-content/uploads/IMG_0283-scaled.jpg)
[Databricks Data + AI Summit 2026] 키노트로 본 Agentic Data 시대의 시작
Databricks Data + AI Summit 2026 키노트에서 Agentic AI 시대의 데이터 플랫폼 방향을 정리했습니다. 실시간 데이터 기반과 비즈니스 컨텍스트, 중앙 거버넌스가 핵심으로 제시됐습니다.
#Databricks#LLM
24005분
보이지 않는 품질, 데이터. 로그가 틀리면 고객도 틀린다
보이지 않는 품질, 데이터. 로그가 틀리면 고객도 틀린다
모바일 앱 릴리스 전에 로그 품질을 자동으로 검증하는 구조를 설계하고 운영한 사례를 공유했습니다. 수동 검수의 한계를 줄이고, 실제 배포 전 로그 이슈를 조기에 발견한 과정을 설명했습니다.
#자동화#Appium
73005분
Airflow 와 Databricks 로 완성한 디자인허브 정산 시스템 리팩토링 여정
Airflow와 Databricks로 디자인허브 정산 파이프라인을 리팩토링한 과정을 정리했습니다. 운영 DB 부하를 줄이고 멱등성, 가시성, 협업 체계를 함께 개선했습니다.
#Airflow#Databricks
21005분
미리디의 데이터 혁신 | “폭발적인 성장을 이끄는 데이터브릭스 기반 데이터 문화 구축 이야기”
데이터브릭스를 중심으로 데이터 아키텍처를 재설계해 신뢰성과 운영 효율을 높인 사례를 소개했습니다. 또한 전사 구성원이 데이터를 더 쉽게 활용하는 문화로 확장한 과정을 공유했습니다.
#Databricks#데이터 아키텍처
12005분
지금 매출 얼마인가요?
지금 매출 얼마인가요?
데브시스터즈가 게임 런칭 상황에 맞는 준실시간 지표 서비스를 도입한 과정을 소개했습니다. Kafka, Spark Streaming, Kibana를 활용해 정확도와 비용, 운영성을 함께 맞추려는 시도를 설명했습니다.
#Spark Streaming#Kafka
22005분
아자르 Data Lifecycle Policy 개발하기
아자르의 개인정보 삭제 정책 시스템을 이벤트 기반으로 설계한 사례를 소개했습니다. 예약부와 처리부를 분리하고 Kafka, Databricks로 무손실 처리와 백필을 지원했습니다.
#Kafka#MySQL
21005분