Iceberg는 정말 싸고 빠를까? – 운영 데이터 5가지 벤치마크 솔직한 결과
실제 운영 데이터로 Iceberg와 Hive를 비교해 비용과 속도 차이를 검증했습니다. 큰 테이블부터 옮기고 SQL 패턴을 바꿔야 효과가 커졌습니다.

실제 운영 데이터로 Iceberg와 Hive를 비교해 비용과 속도 차이를 검증했습니다. 큰 테이블부터 옮기고 SQL 패턴을 바꿔야 효과가 커졌습니다.
AI를 개인 생산성 도구가 아니라 조직의 공통 지식 기반으로 확장하는 방법을 설명했습니다.\n서비스 설계도와 코드, 데이터, 정책을 연결해 문제정의와 유지보수 속도를 높이는 사례를 소개했습니다.
비개발자 148명에게 2주간 AI 워크샵을 운영하며 설치, 실습, 회고를 반복한 현장 회고입니다.\n자기 파일로 직접 해보는 경험이 전환점이었고, 챔피언 발굴과 후속 프로젝트로 이어졌습니다.
직원들이 AI 도구로 직접 문제를 해결하는 빌더 문화와 해커톤 사례를 소개했습니다. 현업 지식과 기술 협업으로 실제 운영 병목을 해결하는 방향을 강조했습니다.
어피닛이 포용금융 현장 대토론회에서 인도의 금융포용 사례를 공유했습니다. 대안 데이터와 AI 신용평가, 제도적 지원의 필요성을 함께 제시했습니다.
2026년 6월 인도 핀테크 업계의 규제, 결제, 대출, 리워드 경쟁 흐름을 주차별로 정리했습니다. 디지털 대출 성장과 UPI 신용결제 확산, RBI 규제 변화가 핵심이었습니다.
AI가 PM을 완전히 대체하기보다, 목표 정렬과 진척 추적 같은 운영 부담을 덜어주는 데 더 적합하다고 보았습니다. 슬랙봇으로 OKR·KR 관리와 데일리 스크럼을 자동화해 팀의 방향성을 더 또렷하게 만들었습니다.
인도의 소비 성장 뒤에는 아직 초기 단계인 신용 시장이 큰 기회로 떠오르고 있습니다. 전통 신용평가의 빈칸을 대안 데이터와 AI로 메우는 디지털 렌더가 다음 주인공으로 지목됩니다.
Iceberg 운영에서 스냅샷 폭증과 Small File 문제를 어떻게 다뤘는지 정리했습니다. 작업 이력 관리와 메인터넌스 정책으로 비용과 성능을 개선한 사례입니다.
어피닛/트루밸런스와 TERI가 인도 HARMONY 3단계를 마무리하며 농촌 개발 성과를 공유했습니다. 금융 문해력, 태양광 교실, 수자원 보존을 묶은 통합 모델의 4단계 확장도 검토했습니다.
2026년 5월 인도 핀테크 업계의 규제와 시장 동향을 정리했습니다. AI 대출, 결제 인프라, 개인정보 보호, 지갑 규제가 주요 화두였습니다.
인도의 날 행사 현장을 통해 인도 문화를 직접 체험한 기록입니다. 서비스 국가의 문화와 일상을 이해하는 것이 중요하다는 점을 강조했습니다.
어피닛의 2026 Spring Up Day 현장을 소개했습니다. 동료 간 소통과 팀워크, 개성을 살린 문화가 돋보였습니다.
인도 핀테크 IPO 시장이 Paytm 이후의 침묵을 끝내고 두 번째 시즌에 들어섰습니다. 흑자와 합리적 밸류를 갖춘 회사들이 다시 시장의 선택을 받고 있습니다.
PM 반복 업무를 재현 가능한 AI 워크플로우로 정리한 사례를 소개했습니다. 데이터 검증, 승인, 산출물 연결까지 포함해 조직 지식으로 축적하는 방법을 설명했습니다.
한국 ICT 리더들이 어피닛 인도 사무실을 방문해 SMS 기반 신용평가와 포용 금융 사례를 살펴봤습니다. 데이터·AI를 활용한 금융 소외 해소와 한-인도 협력 가능성을 논의했습니다.
한-인도 스타트업 박람회에서 어피닛이 인도 시장 진출과 성장 경험을 공유했습니다. 한국에서 검증한 금융 서비스 경험을 현지화한 협력 사례가 주목받았습니다.
어피닛이 한-인도 비즈니스 포럼에서 예스뱅크와 디지털 금융 협력 MOU를 체결했습니다. 트루밸런스의 현지 성과를 바탕으로 인도 금융 확장과 인프라 강화에 나섰습니다.
2026년 4월 인도 핀테크 업계의 규제, 결제, 대출, AI 연동 흐름을 정리했습니다.\nRBI 규제 강화와 UPI 성숙 속에서 각 기업의 사업 재편과 확장 전략을 다뤘습니다.
AI 비서를 매일 쓰며 발견한 불편함을 기능으로 바로 고친 실전 기록입니다.\nSlack, VS Code, Jupyter를 하나로 묶어 끊김 없는 협업과 자동화를 구현했습니다.