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# AI/BI 시작하기: 아키텍처와 실전 활용

## 시작하기

### 권장 학습 순서

```text theme={null}
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
```

### Step 1: SQL Warehouse 준비

```text theme={null}
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
```

### Step 2: 첫 AI/BI Dashboard 생성

```text theme={null}
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
```

### Step 3: Genie Space 생성

```text theme={null}
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
```

> **주의**
> **Genie Space Instructions 핵심**: Instructions에 비즈니스 용어 정의, 컬럼 의미, 자주 사용하는 필터 조건을 상세히 작성하세요. Instructions 품질이 Genie 답변 정확도를 80% 이상 좌우합니다.

### Step 4: Alert 설정

```sql theme={null}
-- 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
```

```text theme={null}
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
```

***

## 주의사항

| 항목                    | 설명                                                |
| --------------------- | ------------------------------------------------- |
| **Genie 정확도**         | 테이블/컬럼의 COMMENT가 부실하면 정확도가 떨어집니다. 메타데이터 품질이 핵심입니다 |
| **Genie Space 테이블 수** | 20개+ 테이블을 추가하면 정확도가 저하됩니다. 주제별로 분리하세요             |
| **대시보드 공유 권한**        | 공유받은 사용자에게 테이블 SELECT 권한이 없으면 데이터가 표시되지 않습니다      |

***

## AI/BI 아키텍처 상세

### 내부 동작 흐름

```text theme={null}
[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
```

### 구성 요소 간 관계

| 구성 요소               | 의존 관계                       | 비고                     |
| ------------------- | --------------------------- | ---------------------- |
| **AI/BI Dashboard** | SQL Warehouse + Delta 테이블   | 쿼리 결과를 시각화             |
| **Genie Space**     | SQL Warehouse + 테이블 메타데이터   | LLM이 SQL 생성            |
| **Genie Code**      | Serverless Compute + 노트북 환경 | Python/SQL 코드 생성 + 실행  |
| **Alerts**          | SQL Warehouse + 스케줄러        | 주기적 쿼리 → 조건 평가 → 알림    |
| **Metric Views**    | Unity Catalog               | 비즈니스 지표 정의, Genie에서 참조 |

***

## Genie Space vs Genie Code 비교

| 비교 항목      | Genie Space                | Genie Code               |
| ---------- | -------------------------- | ------------------------ |
| **접근 방식**  | 사전 구성된 Space에 질문           | 자유로운 탐색적 분석              |
| **대상 사용자** | 비기술 비즈니스 사용자               | 분석가, 데이터 사이언티스트          |
| **쿼리 범위**  | 지정된 테이블만 (최대 20개 권장)       | Workspace 내 모든 테이블       |
| **생성 코드**  | SQL만                       | Python + SQL             |
| **시각화**    | 테이블/차트 자동 생성               | matplotlib, plotly 등 자유  |
| **인증된 답변** | 지원 (관리자가 사전 검증)            | 미지원                      |
| **컴퓨트**    | SQL Warehouse              | Serverless Compute (노트북) |
| **거버넌스**   | Space별 테이블 접근 제어           | Unity Catalog 권한 기반      |
| **MCP 연동** | Genie Agent (Agent Bricks) | AI Dev Kit MCP 서버        |

> **참고**
> **선택 가이드**: 반복적인 비즈니스 질문에는 **Genie Space** (인증된 답변으로 정확도 보장), 탐색적이고 복잡한 데이터 분석에는 **Genie Code** (Python + 시각화 자유도)를 사용하세요.

***

## AI/BI Dashboard 구성 요소 상세

### 위젯 유형

| 위젯 유형              | 용도                     | 설정 항목            |
| ------------------ | ---------------------- | ---------------- |
| **카운터 (Counter)**  | 단일 KPI 표시 (매출, 고객 수 등) | 값, 목표값, 비교 기간    |
| **테이블 (Table)**    | 상세 데이터 조회              | 정렬, 필터, 컬럼 서식    |
| **막대 차트 (Bar)**    | 범주별 비교                 | X축, Y축, 색상, 스택   |
| **선 차트 (Line)**    | 시계열 트렌드                | X축(시간), Y축, 그룹   |
| **파이 차트 (Pie)**    | 비율/구성                  | 카테고리, 값          |
| **산점도 (Scatter)**  | 변수 간 관계                | X축, Y축, 크기, 색상   |
| **히트맵 (Heatmap)**  | 2차원 밀도 표현              | X축, Y축, 값        |
| **텍스트 (Markdown)** | 설명, 제목, 주석             | Markdown 문법 지원   |
| **필터 (Filter)**    | 대시보드 전체 필터링            | 드롭다운, 날짜 범위, 텍스트 |

### 대시보드 설계 모범 사례

| 원칙             | 설명                        | 예시                    |
| -------------- | ------------------------- | --------------------- |
| **3초 규칙**      | 핵심 KPI를 3초 안에 파악 가능해야 함   | 상단에 카운터 위젯 배치         |
| **피라미드 구조**    | 위→아래로 요약→상세 배치            | KPI → 트렌드 차트 → 상세 테이블 |
| **필터 우선**      | 날짜/지역 필터를 최상단에 배치         | 전체 대시보드에 영향           |
| **쿼리 최적화**     | Gold 테이블 사용, 불필요한 JOIN 제거 | 응답 시간 2초 이내 목표        |
| **공유 시 권한 확인** | 대시보드와 테이블 SELECT 권한 모두 부여 | 데이터 미표시 방지            |

```sql theme={null}
-- 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);
```

***

## 실전 활용 사례

### 사례 1: 제조업 생산 모니터링

| 구성 요소               | 용도        | 상세                     |
| ------------------- | --------- | ---------------------- |
| **AI/BI Dashboard** | 실시간 생산 현황 | 라인별 생산량, 불량률, 설비 가동률   |
| **Alerts**          | 이상 감지     | 불량률 > 5% 시 Slack 알림    |
| **Genie**           | 원인 분석     | "어제 3라인 불량률이 높았던 원인은?" |

### 사례 2: 리테일 매출 분석

| 구성 요소               | 용도           | 상세                     |
| ------------------- | ------------ | ---------------------- |
| **AI/BI Dashboard** | 일별/주별 매출 트렌드 | 지역별, 카테고리별 매출 비교       |
| **Genie**           | 경영진 즉석 질문    | "이번 분기 상위 10개 매장 매출은?" |
| **Metric Views**    | KPI 표준화      | 매출, 객단가, 재방문율 통일 정의    |

### 사례 3: 금융 리스크 모니터링

| 구성 요소               | 용도           | 상세                     |
| ------------------- | ------------ | ---------------------- |
| **AI/BI Dashboard** | 포트폴리오 리스크 현황 | VaR, 신용등급 분포, 연체율      |
| **Alerts**          | 규제 임계값 위반    | 자본적정성 비율 \< 8% 시 즉시 알림 |
| **Genie**           | 규제 보고 지원     | "이번 달 신규 연체 고객 목록은?"   |

> **참고**
> **업종별 Genie Space 분리 전략**: 하나의 거대한 Genie Space보다 업무 도메인별로 작은 Space를 여러 개 만드는 것이 정확도에 유리합니다. 예: "매출 분석" Space, "고객 분석" Space, "재고 분석" Space.

***

## 더 알아보기

| 주제       | 문서                                         |
| -------- | ------------------------------------------ |
| 대시보드 상세  | [AI/BI 대시보드](./lakeview-dashboards-basics) |
| Genie 상세 | [Genie](./genie)                           |
| 알림 상세    | [알림과 스케줄링](./alerts-and-scheduling)        |
| 기술 아키텍처  | [AI/BI 아키텍처 심화](./aibi-architecture)       |
| 외부 BI 연동 | [하이브리드 BI 전략](./hybrid-bi-strategy)        |

***

## 참고 링크

* [Databricks: AI/BI](https://docs.databricks.com/aws/en/aibi/)
* [Databricks: AI/BI Dashboards](https://docs.databricks.com/aws/en/aibi/dashboards/)
* [Databricks: Genie](https://docs.databricks.com/aws/en/aibi/genie/)
* [Databricks: Alerts](https://docs.databricks.com/aws/en/sql/user/alerts/)
* [Databricks: Metric Views](https://docs.databricks.com/aws/en/sql/language-manual/sql-ref-metric-view.html)
* [Databricks: Genie Code](https://docs.databricks.com/aws/en/genie/genie-code.html)
* [Databricks: SQL Warehouses](https://docs.databricks.com/aws/en/compute/sql-warehouse/index.html)
* [Databricks: Unity Catalog — Table Comments](https://docs.databricks.com/aws/en/data-governance/unity-catalog/manage-privileges/ownership.html)