이 게시물은 Oracle 데이터 웨어하우스를 Databricks Lakehouse로 이전할 때 데이터베이스 자체가 아니라 비즈니스 Use Case를 옮기는 데 초점을 둔다는 점을 정리했습니다. 성공을 위해 첫 Use Case는 높은 비즈니스 가치, 경영진/현업 사용 빈도, 빠른 구현 가능성, 수주 단위 성과, 높은 가시성 조건을 만족해야 함을 강조했습니다. Use Case 식별 후에는 Dependency 분석과 Technical Artifact Inventory로 복잡도와 마이그레이션 우선순위를 산정하는 절차를 제안했습니다. ETL First와 BI First 두 가지 전략을 비교하며 BI First는 Serving Layer부터 이전해 사용자가 빠르게 Databricks 경험을 하도록 구성함을 설명했습니다. Lakehouse Federation으로 Oracle 데이터를 즉시 조회·분석 환경에 연결하고, Lakebridge로 Oracle 객체를 분석 및 SQL로 자동 변환하며, GenAI Migration으로 PL/SQL 및 ETL 로직까지 변환을 지원하는 단계적 자동화 흐름을 소개했습니다. 또한 변환이 100% 자동이 아닐 수 있어 수동 검토 필요 항목을 표시해 작업자가 수정할 부분에 집중하도록 설계되었음을 언급했습니다.