Skip to main content
이 문서는 AI/BI 섹션의 일부입니다.

Genie란?

💡 Genie자연어 로 데이터에 질문하면, AI가 적절한 SQL 쿼리를 자동으로 생성 하여 결과를 보여주는 Databricks의 AI 기반 데이터 탐색 도구입니다. SQL을 모르는 비즈니스 사용자도 “이번 달 서울 지역 매출이 얼마야?”라고 물으면 답변을 받을 수 있습니다.

Genie의 동작 방식

  1. 사용자가 자연어 로 질문을 입력합니다
  2. Genie AI가 질문을 분석하고, 등록된 테이블의 스키마와 지시사항을 참고하여 SQL을 생성 합니다
  3. 생성된 SQL이 SQL Warehouse 에서 실행됩니다
  4. 결과가 테이블과 차트 로 표시됩니다
  5. 사용자가 생성된 SQL을 확인하고, 필요하면 수정할 수 있습니다

Genie Space 구성

💡 Genie Space 는 Genie가 질문에 답변할 때 참조하는 전용 분석 공간 입니다. 어떤 테이블을 사용할지, 비즈니스 용어를 어떻게 해석할지, 자주 묻는 질문에 어떻게 답변할지를 사전에 정의합니다.

Genie Space의 구성 요소

Genie Space 생성 방법

  1. NewGenie Space 클릭
  2. Space 이름 입력 (예: “매출 분석 Genie”)
  3. 테이블 추가: Unity Catalog에서 Gold 테이블들을 선택합니다
  4. 지시사항 작성: 비즈니스 맥락을 제공합니다
  1. 인증된 답변 등록(선택): 핵심 비즈니스 질문에 검증된 SQL을 매핑합니다
  2. 공유: 비즈니스 사용자에게 Genie Space 접근 권한을 부여합니다

인증된 답변 (Trusted Assets)

💡 인증된 답변 은 특정 질문에 대해 사전 검증된 정확한 SQL 을 등록하는 기능입니다. Genie는 해당 질문이 들어오면 AI가 생성한 SQL 대신 인증된 SQL을 사용하므로, 정확도가 100% 보장 됩니다.

왜 필요한가요?

  • AI가 생성한 SQL이 항상 100% 정확하지는 않습니다
  • 비즈니스적으로 정의가 복잡한 지표(예: “순매출 = 총매출 - 반품 - 할인”)는 AI가 틀릴 가능성이 높습니다
  • 경영진에게 보고되는 핵심 KPI는 검증된 쿼리 를 사용해야 합니다

등록 방법


Genie 활용 시나리오

경영진 의사결정 지원

마케팅 팀 캠페인 분석


Genie Space의 데이터 보안

Genie는 Unity Catalog의 권한 체계를 그대로 따릅니다.

Genie Space 품질 향상 팁

🆕 Genie Code (GA): 기존 Databricks Assistant가 확장되어, 단순 질문 답변을 넘어 멀티 스텝 데이터 작업(자산 검색, 코드 생성, 실행, 오류 수정, 결과 시각화)을 자율적으로 수행합니다.

심화: Genie 엔터프라이즈 운영

이 섹션에서는 Genie를 전사적으로 도입할 때 필요한 품질 관리, 성능 특성, 보안 패턴, 지속적 개선 프로세스를 다룹니다.

품질 관리 — 할루시네이션과 정확도

Genie는 LLM 기반이므로, 잘못된 SQL을 생성하는 할루시네이션(Hallucination) 이 발생할 수 있습니다. 프로덕션 환경에서는 체계적인 품질 관리가 필수입니다.

할루시네이션 유형

Trusted Assets로 품질 보장

인증된 답변(Trusted Assets)은 Genie의 품질 문제에 대한 가장 강력한 방어 수단입니다.

테스트 패턴

⚠️ Gotcha — Genie의 SQL은 매번 달라질 수 있습니다: 동일한 질문에도 LLM의 특성상 미묘하게 다른 SQL이 생성될 수 있습니다. 테스트 시 정확한 SQL 문자열 매칭보다는 결과 값의 범위 검증, 필수 테이블/컬럼 포함 여부 등으로 검증하세요.

성능 특성

성능 최적화 팁

⚠️ Gotcha — 테이블 수와 정확도의 반비례: Genie Space에 20개 이상의 테이블을 등록하면, LLM이 적절한 테이블을 선택하는 정확도가 떨어집니다. 도메인별로 별도 Genie Space 를 만들고, 각 Space에는 관련 테이블만 등록하세요.

엔터프라이즈 패턴

부서별 Genie Space 분리

데이터 보안 — UC Row Filter/Column Mask 연동

Genie는 Unity Catalog의 보안 정책을 그대로 상속합니다. Row Filter와 Column Mask를 설정하면 Genie에서도 동일하게 적용됩니다.
⚠️ Gotcha — Genie에서 보안 정책 우회 가능성: Genie가 생성한 SQL에서 필터 조건을 교묘하게 구성하면, Row Filter를 논리적으로 우회하려는 시도가 가능합니다(예: “급여가 1억 이상인 직원이 있어?”라는 질문). UC의 Row Filter/Column Mask는 SQL 레벨에서 강제 적용 되므로 기술적으로 우회는 불가능하지만, SQL이 노출 되어 테이블/컬럼 이름 같은 메타데이터가 보일 수 있습니다. 민감한 테이블 이름을 사용하지 않도록 주의하세요.

피드백 루프 — 지속적 품질 개선

Genie를 도입한 후에는 사용자 피드백을 수집하고 지속적으로 개선 하는 프로세스가 필요합니다.

개선 사이클

피드백 분석 체크리스트

운영 지표 모니터링

⚠️ Gotcha — 초기 도입 시 기대 관리: Genie 도입 초기에는 지시사항과 Trusted Asset이 부족하여 정확도가 낮을 수 있습니다(50~60%). 최소 2~4주의 튜닝 기간 을 계획하고, 초기에는 파워 유저 그룹(분석가, 데이터 엔지니어)과 함께 피드백을 수집하여 품질을 높인 후 전사 배포하세요.

정리


참고 링크