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# 프롬프트 쿡북 — 데이터 & 앱

> 이 문서는 **[Genie Code](/blog/guides/genie-code/overview)** 섹션의 일부입니다.

> **최종 업데이트**: 2026-04-07

가상 데이터 생성, 데이터 파이프라인, AI/BI 대시보드, Genie Space, Databricks Apps 코드 생성에 관한 프롬프트 레시피입니다.

> **참고**
> 모든 프롬프트는 **Agent 모드** 에서 사용하는 것을 기본으로 합니다.

***

## 1. 가상 데이터 생성 (Synthetic Data Generation)

### 기본 프롬프트

```
전자상거래 분석용 샘플 데이터를 생성해줘.
- customers (10,000행): 고객 ID, 이름, 지역, 가입일, 등급
- orders (50,000행): 주문 ID, 고객 ID, 주문일, 금액, 상태
- products (500행): 제품 ID, 카테고리, 가격, 제조사
모든 테이블을 my_catalog.sandbox에 Delta 테이블로 저장해줘.
```

### 시나리오별 프롬프트

| 시나리오           | 프롬프트                                                                         |
| -------------- | ---------------------------------------------------------------------------- |
| **IoT 센서 데이터** | "공장 설비 모니터링용 IoT 센서 데이터를 생성해줘. 온도, 진동, 압력 센서 100개, 1분 간격, 30일치. 10% 이상치 포함." |
| **금융 거래 데이터**  | "신용카드 거래 데이터 100만 건. 정상 97%, 사기 3%. 심야/고액/해외 패턴 포함."                         |
| **의료 데이터**     | "환자 진료 기록. 5,000명, 50,000건. ICD-10, 처방, 입퇴원일. PII는 Faker로 가명 처리."            |
| **기존 테이블 기반**  | "@prod.sales.orders의 스키마와 분포를 분석해서 동일 패턴 테스트 데이터 10,000행 생성."                |
| **시계열 데이터**    | "주식 시장 데이터. 종목 50개, 일별 OHLCV, 5년치. 상승장/하락장/횡보장 패턴."                          |
| **다국어 텍스트**    | "고객 리뷰. 한국어 60%, 영어 30%, 일본어 10%. 긍정/부정/중립 라벨 + 별점."                         |

### 고급 프롬프트

```
@prod.retail.transactions의 통계적 특성(분포, 상관관계, 결측치 비율)을
분석하고, 동일한 특성의 PII 제거 합성 데이터 100,000행을 생성해줘.
원본과 합성 데이터의 분포 비교 차트도 만들어줘.
```

***

## 2. 데이터 파이프라인 구축 (Lakeflow / SDP)

### 기본 프롬프트

```
my_catalog.my_schema의 transactions와 customers를 사용하여
사기 탐지를 위한 Medallion 아키텍처 파이프라인을 빌드하고 실행해줘.
```

### 시나리오별 프롬프트

| 시나리오                | 프롬프트                                                                            |
| ------------------- | ------------------------------------------------------------------------------- |
| **전체 Medallion 구축** | "S3의 raw\_events를 Auto Loader로 수집, Bronze → Silver → Gold SDP 파이프라인. 품질 규칙 포함." |
| **CDC 파이프라인**       | "@raw\.cdc\_events에서 SCD Type 2로 고객 이력 관리 SDP 파이프라인."                           |
| **Auto Loader 수집**  | "s3://my-bucket/logs/ JSON을 Auto Loader로 수집, 중첩 JSON 플랫닝."                      |
| **데이터 품질 규칙**       | "@silver.orders에 품질 규칙 추가: amount > 0, 미래 날짜 금지, null 금지. 위반은 격리."              |
| **파이프라인 오류 수정**     | "이 파이프라인의 실패를 수정해줘."                                                            |
| **증분 처리 전환**        | "배치를 Structured Streaming 증분 처리로 전환. 워터마크 + 중복 제거."                             |

### 고급 프롬프트

```
[소스] S3 clickstream (JSON) + Kafka user_events
[구조] Bronze(수집) → Silver(조인, 세션화, PII 마스킹) → Gold(DAU, 페이지뷰, 전환율)
[품질] 각 레이어별 검증 규칙 + quarantine 테이블
```

> **주의**
> 프로덕션 카탈로그 대상 시 Agent 계획을 반드시 검토 후 승인하세요.

***

## 3. AI/BI 대시보드 생성

### 기본 프롬프트

```
@sales.prod.transactions를 분석하고 매출 성과 대시보드를 만들어줘.
```

### 시나리오별 프롬프트

| 시나리오          | 프롬프트                                                                 |
| ------------- | -------------------------------------------------------------------- |
| **경영진 대시보드**  | "총매출/주문수/객단가 KPI, 월별 추이, 지역별 비교, 상위 10 제품 테이블."                      |
| **운영 모니터링**   | "@system.billing.usage로 비용 모니터링. DBU 추이, 워크스페이스별 분포, 비싼 job Top 10." |
| **고객 분석**     | "@customers + @orders 조인. 리텐션율, 이탈률, LTV 분포, 코호트 분석."                |
| **시각화/필터 추가** | "라인 차트 추가" / "날짜 범위 + 지역 선택 필터 추가."                                  |
| **스케치 기반 생성** | (이미지 첨부) "이 스케치 기반으로 대시보드 생성."                                       |

### 고급 프롬프트

```
[소스] @analytics.sales.daily_metrics, customer_segments, product_performance
[페이지 1] KPI 카드(전월 대비 %), 매출 추이(전년 오버레이), 지역 히트맵
[페이지 2] 카테고리별 바 차트, 상위 20 제품 테이블, 파이 차트
[필터] 날짜 범위, 지역, 카테고리 (다중 선택)
```

***

## 4. Genie Space 활용 (MCP 연동)

| 시나리오        | 프롬프트                                                       |
| ----------- | ---------------------------------------------------------- |
| **데이터 준비**  | "@raw\.orders + @raw\.customers 조인 뷰. 모든 컬럼에 한국어 COMMENT." |
| **메트릭 뷰**   | "영업팀 Genie Space용 표준 KPI 뷰. 총매출, 순매출, 주문 수, 객단가, 반품률."     |
| **품질 기준 뷰** | "회계 기준 매출 집계 뷰. 세금, 할인, 반품 반영."                            |
| **MCP 질의**  | "Genie Space에 '지난 주 상위 5개 고객 매출은?' 질문 후 결과로 추가 분석."        |

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## 5. Databricks Apps 코드 생성

| 시나리오            | 프롬프트                                                                    |
| --------------- | ----------------------------------------------------------------------- |
| **Streamlit 앱** | "@analytics.customer\_360 조회 대시보드. 검색, 필터, 매출 추이 차트. SQL Warehouse 연결." |
| **Gradio 챗봇**   | "RAG 체인 호출 Gradio 챗봇. 서빙 엔드포인트, 대화 히스토리, 소스 문서 표시."                     |
| **FastAPI 백엔드** | "@prod.ml.predictions 조회 REST API. GET /predictions/\{id} + 인증 미들웨어."   |
| **app.yaml 생성** | "Streamlit 앱용 app.yaml. SQL Warehouse + 서빙 엔드포인트 리소스."                  |

### 고급 프롬프트

```
[프레임워크] Streamlit
[기능] 사이드바 필터 + KPI 카드 3개 + 매출 추이 + 이탈 위험 고객 목록
[제약] OAuth 인증, 한국어 UI, 에러 핸들링 포함
```

> **주의**
> Genie Code는 코드를 생성하지만 Databricks Apps에 직접 배포하지 않습니다. CLI나 UI로 배포하세요.