AI/BI 시작하기: 아키텍처와 실전 활용

1단계: 기반 준비 (1~2시간)
  └── SQL Warehouse (Serverless) 생성
  └── Unity Catalog에 Gold 테이블 준비
  └── 테이블/컬럼 COMMENT 작성

2단계: 첫 대시보드 (30분)
  └── Workspace → Dashboards → Create Dashboard
  └── SQL 쿼리 추가 → 차트 선택 → 저장
  └── 팀원과 공유

3단계: Genie Space 설정 (1시간)
  └── Genie Space 생성 → 테이블 추가 (10개 이내)
  └── Instructions 작성 (비즈니스 용어 정의)
  └── Trusted Answers 등록 (핵심 질문 5~10개)

4단계: 운영 고도화
  └── Metric View 생성 (KPI 표준화)
  └── Alerts 설정 (이상 감지 자동화)
  └── DAB로 대시보드 CI/CD 구성

1. Workspace → SQL Warehouses → Create SQL Warehouse
2. Name: "ai-bi-warehouse"
3. Cluster size: Small (시작점)
4. Type: Serverless (권장)
5. Auto Stop: 10분
6. → Create

1. Workspace → Dashboards → Create Dashboard
2. + Add Widget → SQL 쿼리 작성
3. 예시 쿼리:
   SELECT region, SUM(revenue) AS total
   FROM sales.gold.daily_revenue
   WHERE sale_date >= '2026-01-01'
   GROUP BY region
4. Visualization → Bar Chart 선택
5. Save → 이름 지정
6. Publish → 공유 대상 지정

1. Workspace → Genie → New Genie Space
2. Space 이름: "영업 분석"
3. SQL Warehouse 선택: "ai-bi-warehouse"
4. 테이블 추가 (10개 이내 권장):
   - sales.gold.daily_revenue
   - sales.gold.customer_segments
   - sales.gold.product_performance
5. Instructions 작성:
   "이 Space는 영업팀의 매출 분석용입니다.
    매출은 amount 컬럼, 고객은 customer_id 기준입니다.
    지역은 region 컬럼으로, KR=한국, JP=일본, US=미국입니다."
6. Trusted Answers 등록 (핵심 질문 사전 검증)
7. Save → 사용자 초대

-- Alert용 SQL 쿼리 예시: 일일 매출이 목표 대비 80% 미만이면 알림
SELECT
  sale_date,
  SUM(amount) AS daily_revenue,
  1000000 AS target,
  SUM(amount) / 1000000 AS achievement_rate
FROM sales.gold.daily_revenue
WHERE sale_date = current_date() - INTERVAL 1 DAY
GROUP BY sale_date
HAVING SUM(amount) < 1000000 * 0.8;
-- 결과가 있으면 (행이 1개 이상) Alert 트리거

Alert 설정 단계:
1. SQL Editor에서 위 쿼리 저장
2. Alerts → New Alert
3. Query 선택 → 트리거 조건: "행이 1개 이상"
4. 알림 채널: Slack 웹훅 또는 이메일
5. 스케줄: 매일 오전 9시

[AI/BI Dashboard 실행 흐름]

사용자 → Dashboard 열기
         ↓
  SQL 쿼리 실행 요청
         ↓
  SQL Warehouse (Serverless)
  ├── Result Cache 확인 → 히트 시 즉시 반환
  ├── Photon 엔진으로 쿼리 실행
  └── Delta Lake에서 데이터 읽기 (Data Skipping 적용)
         ↓
  시각화 렌더링 (차트/표/KPI)
         ↓
  사용자 브라우저에 표시

[Genie 실행 흐름]

사용자 → 자연어 질문 입력
         ↓
  LLM이 질문 분석
  ├── 테이블 메타데이터 참조 (COMMENT, 컬럼 설명)
  ├── Metric View 정의 참조
  ├── 인증된 답변(Trusted Answer) 매칭
  └── SQL 생성
         ↓
  SQL Warehouse에서 실행
         ↓
  결과를 자연어 + 차트로 반환

-- 대시보드용 Gold 테이블 설계 예시
CREATE TABLE sales.gold.dashboard_daily_summary AS
SELECT
  sale_date,
  region,
  product_category,
  COUNT(*) AS order_count,
  SUM(amount) AS total_revenue,
  COUNT(DISTINCT customer_id) AS unique_customers,
  AVG(amount) AS avg_order_value
FROM sales.silver.orders
WHERE sale_date >= current_date() - INTERVAL 365 DAYS
GROUP BY sale_date, region, product_category;

-- Liquid Clustering 적용 (대시보드 필터 패턴에 맞게)
ALTER TABLE sales.gold.dashboard_daily_summary
CLUSTER BY (sale_date, region);