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Databricks를 사용하는 역할별 활용 방법
Databricks는 데이터 팀의 다양한 역할이 하나의 플랫폼에서 협업할 수 있도록 설계되어 있습니다.현업에서는 이렇게 합니다: Databricks의 가장 큰 장점 중 하나는 “하나의 플랫폼에서 모든 역할이 협업한다”는 것입니다. 데이터 엔지니어가 파이프라인을 구축하면, 분석가가 같은 Delta 테이블에서 SQL로 분석하고, 데이터 과학자가 같은 데이터로 ML 모델을 학습합니다. 도구 간 데이터를 복사할 필요가 없으므로, “분석가가 보는 숫자와 과학자가 보는 숫자가 다른” 문제가 사라집니다.
통합 거버넌스 구조
모든 역할이 Delta Lake (클라우드 스토리지) 위에서 작업하며, Unity Catalog 가 전체 거버넌스를 제공합니다.
실제 고객의 Before/After — 5개 도구 vs Databricks 하나
현업에서 Databricks 도입 전후를 비교하면 변화가 극적입니다. 아래는 실제로 많은 기업에서 겪는 전형적인 패턴입니다.Before: 5개 이상의 도구를 조합하던 시절
After: Databricks 하나로 통합
현업에서는 이렇게 합니다: Databricks 도입 시 가장 먼저 “데이터 복사를 얼마나 줄일 수 있는가”를 ROI 계산에 포함합니다. 데이터 복사는 스토리지 비용뿐 아니라, 복사 파이프라인 유지보수, 데이터 불일치 디버깅, 권한 관리 중복 등 숨겨진 비용이 매우 큽니다.