대시보드 & Genie Space - Databricks 가이드

소요 시간: ~1.5시간 | 사전 조건: 03. SDP 파이프라인 완료 (Gold 테이블 10개 필요) MCP 필수: Genie Space 생성에는 AI Dev Kit MCP 연결이 필요합니다 (Section 3 참조). MCP가 안 되면 UI 대안 경로를 사용하세요. 대시보드는 MCP 없이도 Genie Code 사이드 패널에서 생성 가능합니다. 핵심 메시지: “대시보드는 ‘알려진 질문’에 답하고, Genie는 ‘아직 모르는 질문’에 답한다”

이 모듈에서 사용하는 Databricks 기능

기능	설명	공식 문서
AI/BI Dashboard	코드 없이 SQL 기반 대시보드를 만드는 기능. KPI 카운터, 차트, 필터를 조합하여 비즈니스 대시보드를 구성합니다. Genie Code로 자연어 한 줄로 생성할 수 있습니다.	docs
Genie Space	비개발자가 자연어로 질문하면 AI가 자동으로 SQL을 생성하여 데이터를 분석하는 공간입니다. 테이블을 등록하고, 비즈니스 용어와 규칙을 가르치면 정확도가 올라갑니다.	docs
AI Dev Kit MCP	Genie Space를 Genie Code에서 자연어로 생성/관리하려면 AI Dev Kit MCP 연결이 필요합니다. Section 3에서 구성한 `manage_genie`, `manage_dashboard` 도구를 사용합니다.	GitHub

개요

Gold 테이블을 기반으로:

AI/BI 대시보드: 경영진과 운영팀이 일상적으로 확인하는 KPI 대시보드
Genie Space: 비개발자가 자연어로 데이터를 탐색하는 공간
Genie 정확도 고도화: 샘플 질문, 조인 관계, 쿼리 힌트 등으로 Genie의 SQL 생성 정확도를 끌어올리는 방법

Part A: AI/BI 대시보드

대시보드 1: Smart TV Operations Dashboard

디바이스 운영팀이 매일 확인하는 운영 현황 대시보드

Genie Code 프롬프트

gold.daily_viewing_summary, gold.device_health_score, gold.streaming_qoe 테이블을 활용하여 "Smart TV Operations Dashboard"를 만들어줘.

포함할 위젯 (총 12개):

Row 1 — KPI 카운터 (4개):
1. 총 활성 디바이스 수 (오늘 viewing 기록이 있는 unique device)
2. 평균 일 시청 시간 (분)
3. 평균 디바이스 건강 점수 (0~100)
4. 스트리밍 QoE 평균 점수

Row 2 — 시계열 차트 (2개):
5. 일별 활성 디바이스 추이 (최근 30일, 꺾은선)
6. 일별 평균 시청 시간 추이 (최근 30일, 꺾은선, content_source별 색상 구분)

Row 3 — 분포 차트 (3개):
7. 제품라인별 활성 디바이스 비율 (도넛 차트: OLED_C, OLED_G, QNED 등)
8. 지역별 평균 시청 시간 (가로 막대: KR, US, EU, JP, SEA, LATAM)
9. 건강 등급 분포 (Stacked Bar: A/B/C/D/F)

Row 4 — 운영 지표 (3개):
10. 건강 등급별 크래시/OOM 발생 건수 (Stacked Bar)
11. 앱별 스트리밍 QoE 비교 (막대 차트: Netflix, YouTube, Wavve 등)
12. 시간대별 동시 접속자 히트맵 (X축: 시간, Y축: 요일, 색상: 접속자 수)

필터:
- 날짜 범위 (기본: 최근 30일)
- 지역 (region)
- 제품라인 (product_line)

AI/BI 대시보드로 생성해줘.

대시보드 생성 확인

Operations Dashboard - Genie Code로 생성 완료

방금 만든 "Smart TV Operations Dashboard"가 잘 생성됐는지 확인해줘.
대시보드 URL과 포함된 위젯 목록을 보여줘.

대시보드 2: Ad Performance Dashboard

광고 사업팀이 확인하는 광고 성과 대시보드

Genie Code 프롬프트

gold.ad_campaign_kpi 테이블을 활용하여 "Ad Performance Dashboard"를 만들어줘.

위젯 (총 10개):

Row 1 — KPI 카운터 (4개):
1. 총 노출 수 (impressions 합계)
2. 평균 CTR (%)
3. 평균 VCR (완료율 %)
4. 총 수익 (total_revenue_usd 합계, $표시)

Row 2 — 추이 (2개):
5. 일별 노출/클릭/완료 추이 (Multi-line)
6. 일별 eCPM 추이 (꺾은선)

Row 3 — 분석 (4개):
7. 광고 형식별 CTR 비교 (막대: banner, preroll, native, screensaver, pause_ad)
8. 노출 위치별 VCR 비교 (막대: home_screen, lg_channels, content_store, epg)
9. 상위 10 광고주 수익 랭킹 (가로 막대)
10. 시간대별 eCPM 히트맵 (프라임타임 효과 시각화)

필터:
- 날짜 범위
- 광고 형식 (ad_format)
- 노출 위치 (placement)
- 광고주 (advertiser_name)

AI/BI 대시보드로 생성해줘.

대시보드 3: Content & Engagement Dashboard

콘텐츠 전략팀이 확인하는 콘텐츠/시청 분석 대시보드

Genie Code 프롬프트

gold.content_popularity, gold.daily_viewing_summary, gold.user_engagement_360을 활용하여 "Content & Engagement Dashboard"를 만들어줘.

위젯 (총 10개):

Row 1 — KPI (3개):
1. 일 평균 시청 시간 (전체)
2. OTT vs Live TV 비율 (게이지)
3. 4K + HDR 시청 비율 (게이지)

Row 2 — 콘텐츠 인기도 (3개):
4. 장르별 시청 시간 비중 (트리맵: Drama, Entertainment, News, Sports 등)
5. 인기 프로그램 Top 15 (가로 막대, viewers 기준)
6. 앱별 시청 시간 비중 (도넛: Netflix, YouTube, Live TV 등)

Row 3 — 사용자 행동 (4개):
7. 시간대별 활성 사용자 히트맵 (24시간 × 7요일)
8. 사용자 세그먼트 분포 (파이: power_user, ott_native, linear_loyalist, gamer, casual)
9. 주말 vs 평일 시청 패턴 비교 (Grouped Bar)
10. 지역별 Top 장르 비교 (Heatmap: region × genre)

필터: 날짜 범위, 지역, 제품라인, content_source

AI/BI 대시보드로 생성해줘.

Part B: Genie Space 생성

Genie Space란?

비개발자가 자연어로 질문하면 Genie가 자동으로 SQL을 생성하여 답변하는 공간입니다. 대시보드가 “미리 정의된 질문”에 답한다면, Genie Space는 **“아직 정의되지 않은 질문”**에 답합니다.

💡 대시보드 vs Genie Space: 대시보드는 “이번 달 시청자가 몇 명?”처럼 미리 정의한 질문에 답합니다. Genie Space는 “65인치 OLED에서 넷플릭스 시청 시간이 드라마 장르에서 얼마나 되지?”처럼 즉석에서 떠오르는 질문에 자연어로 답합니다.

Genie Space 1: TV 시청 분석

Genie Code 프롬프트 (AI Dev Kit MCP 필요)

다음 설정으로 Genie Space를 만들어줘.

이름: Smart TV 시청 분석
설명: Smart TV 시청 데이터를 자연어로 탐색합니다. 시청 시간, 콘텐츠 인기도, 사용자 행동 패턴을 분석할 수 있습니다.

포함 테이블:
- smart_tv.gold.daily_viewing_summary
- smart_tv.gold.content_popularity
- smart_tv.gold.user_engagement_360
- smart_tv.silver.viewing_sessions (상세 분석용)
- smart_tv.bronze.devices (디바이스 마스터)

General Instructions:
- 시청 시간은 분(min) 단위로 표시하되, 1시간 이상이면 시간:분 형식도 병기
- 날짜 필터가 없으면 최근 7일 기준
- 지역 비교 시 한국어 지역명 사용 (KR→한국, US→미국, EU→유럽, JP→일본)
- 비율은 소수점 1자리까지 표시
- 결과가 10행 이상이면 자동으로 Top 10으로 제한하고, "전체 N건 중 Top 10" 표시

Genie Space 생성 확인 & 첫 테스트

방금 만든 "Smart TV 시청 분석" Genie Space에 테스트 질문을 해줘:
"최근 7일간 가장 인기 있는 앱 Top 5는?"
SQL이 정상 생성되고 결과가 나오는지 확인해줘.

Genie Space 2: 광고 성과 분석

Genie Code 프롬프트

다음 설정으로 Genie Space를 만들어줘.

이름: Smart TV Ad Performance
설명: Smart TV 광고 캠페인의 노출, 클릭, 전환 성과를 자연어로 분석합니다.

포함 테이블:
- smart_tv.gold.ad_campaign_kpi
- smart_tv.silver.ad_funnel (상세 퍼널)
- smart_tv.silver.acr_content (ACR 콘텐츠 매칭)
- smart_tv.bronze.devices

General Instructions:
- 금액은 USD 기준, 천 단위 콤마 표시
- CTR, VCR 등 비율은 % 단위로 표시
- 광고주명은 정확히 매칭, 부분 매칭 시 LIKE 사용
- "프라임타임"은 20~23시 (KST 기준)
- "실적이 좋은"은 CTR > 평균 CTR AND VCR > 평균 VCR 의미

Genie Space 3: 디바이스 운영/건강

Genie Code 프롬프트

다음 설정으로 Genie Space를 만들어줘.

이름: TV 디바이스 운영 분석
설명: Smart TV 디바이스의 건강 상태, 에러율, 펌웨어 현황을 분석합니다.

포함 테이블:
- smart_tv.gold.device_health_score
- smart_tv.gold.streaming_qoe
- smart_tv.silver.error_events
- smart_tv.silver.system_metrics
- smart_tv.bronze.devices

General Instructions:
- 건강 점수는 0~100 스케일, 등급은 A/B/C/D/F
- "문제 있는 디바이스"는 health_grade가 D 또는 F
- "안정적인 펌웨어"는 에러율 < 1%
- 온도는 섭씨(°C) 표시
- 에러율은 (에러 건수 / 활성 디바이스 수) * 100 으로 계산

Genie Space 설정 UI 가이드

Genie Space를 UI에서 직접 설정할 때의 화면입니다.

Genie Space 질의 예시

Part C: Genie 정확도 고도화 ⭐

이 섹션이 가장 중요합니다. Genie Space를 만드는 것은 쉽지만, 정확한 답변을 내놓게 만드는 것은 튜닝이 필요합니다.

Genie 정확도를 결정하는 5가지 요소

#	요소	영향도	설명
1	테이블/컬럼 코멘트	★★★★★	Genie가 테이블/컬럼의 의미를 이해하는 핵심
2	샘플 질문 (Curated Q&A)	★★★★★	검증된 SQL 패턴을 Genie에게 가르침
3	General Instructions	★★★★☆	비즈니스 규칙, 용어 정의, 계산 공식
4	테이블 간 관계 (Joins)	★★★★☆	올바른 조인 경로를 안내
5	인증된 쿼리	★★★☆☆	자주 쓰는 패턴을 사전 검증

아래는 Genie Code가 고도화 작업을 순차적으로 수행하는 과정입니다:

Step 1: 테이블/컬럼 코멘트 추가

Genie Code 프롬프트

smart_tv.gold 스키마의 모든 테이블과 컬럼에 한국어 COMMENT를 추가해줘.

규칙:
- 테이블 COMMENT: 비즈니스 담당자가 이해할 수 있는 설명 (50자 이내)
- 컬럼 COMMENT: 값의 의미, 단위, 범위를 포함

예시:
ALTER TABLE smart_tv.gold.daily_viewing_summary SET TBLPROPERTIES (
  'comment' = '디바이스별 일별 시청 통계 집계 테이블'
);

COMMENT ON COLUMN smart_tv.gold.daily_viewing_summary.total_viewing_min IS 
  '일 총 시청 시간(분). Live TV + OTT + HDMI 합산. 범위: 0~1440';

COMMENT ON COLUMN smart_tv.gold.daily_viewing_summary.primetime_min IS 
  '프라임타임(20~23시 KST) 시청 시간(분)';

COMMENT ON COLUMN smart_tv.gold.daily_viewing_summary.hdr_viewing_pct IS 
  'HDR 콘텐츠 시청 비율(%). DolbyVision + HDR10 + HDR10Plus + HLG';

모든 Gold 테이블(daily_viewing_summary, content_popularity, ad_campaign_kpi, device_health_score, streaming_qoe, user_engagement_360)의 모든 컬럼에 COMMENT를 달아줘.

Step 2: 샘플 질문 (Curated Questions) 등록 ⭐⭐⭐

Genie 정확도를 가장 크게 올리는 방법입니다. 검증된 SQL을 샘플로 등록하면, 비슷한 질문이 들어올 때 해당 패턴을 참고합니다.

샘플 질문 등록 방법:

방법 1 (AI Dev Kit MCP): 아래 프롬프트로 Genie Code에서 등록

방법 2 (UI): Genie Space 화면 → 우측 상단 ⚙️ Settings → “Example questions” → ”+ Add” 버튼

MCP로 일괄 등록하는 프롬프트:
"Smart TV 시청 분석" Genie Space에 아래 샘플 질문 15개를 모두 등록해줘.
각 질문에 검증된 SQL도 함께 등록해줘.

시청 분석 Genie Space — 샘플 질문 15개

Genie Space 설정 화면에서 아래 질문과 SQL 쌍을 등록합니다: 질문 1: 최근 7일간 가장 많이 시청된 프로그램 Top 10은?

SELECT 
  program_title,
  genre,
  content_source,
  SUM(total_viewers) AS total_viewers,
  ROUND(SUM(total_viewing_min), 1) AS total_viewing_min,
  ROUND(AVG(avg_viewing_min), 1) AS avg_viewing_min_per_viewer
FROM smart_tv.gold.content_popularity
WHERE event_date >= CURRENT_DATE - INTERVAL 7 DAYS
  AND program_title != 'Unknown'
GROUP BY program_title, genre, content_source
ORDER BY total_viewers DESC
LIMIT 10

질문 2: 한국 지역에서 OTT vs Live TV 시청 비율은?

SELECT
  ROUND(SUM(ott_min) / (SUM(ott_min) + SUM(live_tv_min)) * 100, 1) AS ott_pct,
  ROUND(SUM(live_tv_min) / (SUM(ott_min) + SUM(live_tv_min)) * 100, 1) AS live_tv_pct,
  ROUND(SUM(ott_min), 0) AS total_ott_min,
  ROUND(SUM(live_tv_min), 0) AS total_live_tv_min
FROM smart_tv.gold.daily_viewing_summary
WHERE region = 'KR'
  AND event_date >= CURRENT_DATE - INTERVAL 7 DAYS

질문 3: OLED vs QNED 모델별 평균 시청 시간 비교

SELECT
  d.product_line,
  COUNT(DISTINCT v.device_id) AS active_devices,
  ROUND(AVG(v.total_viewing_min), 1) AS avg_daily_viewing_min,
  ROUND(AVG(v.session_count), 1) AS avg_sessions,
  ROUND(AVG(v.hdr_viewing_pct), 1) AS avg_hdr_pct
FROM smart_tv.gold.daily_viewing_summary v
JOIN smart_tv.bronze.devices d ON v.device_id = d.device_id
WHERE v.event_date >= CURRENT_DATE - INTERVAL 7 DAYS
GROUP BY d.product_line
ORDER BY avg_daily_viewing_min DESC

질문 4: 프라임타임(20~23시) 시청자가 가장 많은 요일은?

SELECT
  CASE DAYOFWEEK(event_date)
    WHEN 1 THEN '일' WHEN 2 THEN '월' WHEN 3 THEN '화' WHEN 4 THEN '수'
    WHEN 5 THEN '목' WHEN 6 THEN '금' WHEN 7 THEN '토'
  END AS day_of_week,
  DAYOFWEEK(event_date) AS day_num,
  COUNT(DISTINCT device_id) AS primetime_viewers,
  ROUND(AVG(primetime_min), 1) AS avg_primetime_min
FROM smart_tv.gold.daily_viewing_summary
WHERE event_date >= CURRENT_DATE - INTERVAL 30 DAYS
  AND primetime_min > 0
GROUP BY DAYOFWEEK(event_date)
ORDER BY day_num

질문 5: Netflix 사용자의 평균 시청 시간과 선호 장르는?

SELECT
  v.top_genre,
  COUNT(DISTINCT v.device_id) AS netflix_users,
  ROUND(AVG(v.total_viewing_min), 1) AS avg_viewing_min,
  ROUND(AVG(v.hdr_viewing_pct), 1) AS avg_hdr_pct,
  ROUND(AVG(v.`4k_viewing_pct`), 1) AS avg_4k_pct
FROM smart_tv.gold.daily_viewing_summary v
WHERE v.top_app = 'netflix'
  AND v.event_date >= CURRENT_DATE - INTERVAL 7 DAYS
GROUP BY v.top_genre
ORDER BY netflix_users DESC

질문 6: 65인치 OLED TV의 평균 일 시청 시간은?

SELECT
  d.model_name,
  d.product_line,
  COUNT(DISTINCT v.device_id) AS device_count,
  ROUND(AVG(v.total_viewing_min), 1) AS avg_daily_min,
  ROUND(AVG(v.session_count), 1) AS avg_sessions
FROM smart_tv.gold.daily_viewing_summary v
JOIN smart_tv.bronze.devices d ON v.device_id = d.device_id
WHERE d.screen_size_inch = 65
  AND d.product_line LIKE 'OLED%'
  AND v.event_date >= CURRENT_DATE - INTERVAL 7 DAYS
GROUP BY d.model_name, d.product_line
ORDER BY avg_daily_min DESC

질문 7: 최근 한 달간 시청 시간이 증가 추세인지, 감소 추세인지?

WITH weekly AS (
  SELECT
    DATE_TRUNC('week', event_date) AS week_start,
    ROUND(AVG(total_viewing_min), 1) AS avg_viewing_min,
    COUNT(DISTINCT device_id) AS active_devices
  FROM smart_tv.gold.daily_viewing_summary
  WHERE event_date >= CURRENT_DATE - INTERVAL 30 DAYS
  GROUP BY DATE_TRUNC('week', event_date)
)
SELECT
  week_start,
  avg_viewing_min,
  active_devices,
  ROUND(avg_viewing_min - LAG(avg_viewing_min) OVER (ORDER BY week_start), 1) AS wow_change_min,
  ROUND((avg_viewing_min - LAG(avg_viewing_min) OVER (ORDER BY week_start)) / 
    LAG(avg_viewing_min) OVER (ORDER BY week_start) * 100, 1) AS wow_change_pct
FROM weekly
ORDER BY week_start

질문 8: Power User (하루 4시간 이상 시청)는 전체의 몇 퍼센트?

SELECT
  COUNT(DISTINCT CASE WHEN avg_daily_viewing_min >= 240 THEN device_id END) AS power_users,
  COUNT(DISTINCT device_id) AS total_users,
  ROUND(COUNT(DISTINCT CASE WHEN avg_daily_viewing_min >= 240 THEN device_id END) * 100.0 / 
    COUNT(DISTINCT device_id), 1) AS power_user_pct
FROM smart_tv.gold.user_engagement_360

질문 9: 어떤 장르가 주말에 더 많이 시청되나?

SELECT
  genre,
  ROUND(SUM(CASE WHEN DAYOFWEEK(event_date) IN (1, 7) THEN total_viewing_min ELSE 0 END), 0) AS weekend_min,
  ROUND(SUM(CASE WHEN DAYOFWEEK(event_date) NOT IN (1, 7) THEN total_viewing_min ELSE 0 END), 0) AS weekday_min,
  ROUND(SUM(CASE WHEN DAYOFWEEK(event_date) IN (1, 7) THEN total_viewing_min ELSE 0 END) /
    NULLIF(SUM(CASE WHEN DAYOFWEEK(event_date) NOT IN (1, 7) THEN total_viewing_min ELSE 0 END), 0), 2) AS weekend_to_weekday_ratio
FROM smart_tv.gold.content_popularity
WHERE event_date >= CURRENT_DATE - INTERVAL 30 DAYS
GROUP BY genre
ORDER BY weekend_to_weekday_ratio DESC

질문 10: 지역별 Top 3 인기 앱은?

WITH ranked AS (
  SELECT
    region,
    top_app,
    COUNT(*) AS usage_count,
    ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY region ORDER BY COUNT(*) DESC) AS rn
  FROM smart_tv.gold.daily_viewing_summary
  WHERE event_date >= CURRENT_DATE - INTERVAL 7 DAYS
    AND top_app IS NOT NULL
  GROUP BY region, top_app
)
SELECT region, top_app, usage_count
FROM ranked
WHERE rn <= 3
ORDER BY region, rn

광고 Genie Space — 샘플 질문 5개

질문 11: 이번 달 CTR이 가장 높은 광고 형식은?

SELECT
  ad_format,
  SUM(impressions) AS total_impressions,
  SUM(clicks) AS total_clicks,
  ROUND(SUM(clicks) * 100.0 / NULLIF(SUM(impressions), 0), 2) AS ctr_pct,
  ROUND(SUM(total_revenue_usd), 2) AS total_revenue
FROM smart_tv.gold.ad_campaign_kpi
WHERE event_date >= DATE_TRUNC('month', CURRENT_DATE)
GROUP BY ad_format
ORDER BY ctr_pct DESC

질문 12: 프라임타임 vs 비프라임타임 광고 eCPM 차이는?

참고: ad_campaign_kpi에는 시간대(hour) 컬럼이 없으므로, silver.ad_funnel의 timestamp를 직접 사용하여 프라임타임 분석을 수행합니다.

-- silver.ad_funnel의 timestamp로 시간대별 광고 성과 비교
SELECT
  CASE WHEN HOUR(timestamp) BETWEEN 20 AND 23 THEN '프라임타임 (20~23시)' ELSE '비프라임타임' END AS time_slot,
  COUNT(CASE WHEN event_type = 'AD_IMPRESSION' THEN 1 END) AS impressions,
  COUNT(CASE WHEN event_type = 'AD_CLICK' THEN 1 END) AS clicks,
  ROUND(AVG(bid_price_usd), 2) AS avg_bid_price
FROM smart_tv.silver.ad_funnel
WHERE event_date >= CURRENT_DATE - INTERVAL 7 DAYS
GROUP BY CASE WHEN HOUR(timestamp) BETWEEN 20 AND 23 THEN '프라임타임 (20~23시)' ELSE '비프라임타임' END

질문 13: 상위 5개 광고주의 캠페인 성과 비교

WITH top_advertisers AS (
  SELECT advertiser_name, SUM(total_revenue_usd) AS total_rev
  FROM smart_tv.gold.ad_campaign_kpi
  WHERE event_date >= CURRENT_DATE - INTERVAL 30 DAYS
  GROUP BY advertiser_name
  ORDER BY total_rev DESC
  LIMIT 5
)
SELECT
  a.advertiser_name,
  SUM(a.impressions) AS impressions,
  ROUND(SUM(a.clicks) * 100.0 / NULLIF(SUM(a.impressions), 0), 2) AS ctr,
  ROUND(SUM(a.completions) * 100.0 / NULLIF(SUM(a.impressions), 0), 2) AS vcr,
  ROUND(SUM(a.total_revenue_usd), 2) AS revenue,
  ROUND(AVG(a.ecpm), 2) AS avg_ecpm
FROM smart_tv.gold.ad_campaign_kpi a
JOIN top_advertisers t ON a.advertiser_name = t.advertiser_name
WHERE a.event_date >= CURRENT_DATE - INTERVAL 30 DAYS
GROUP BY a.advertiser_name
ORDER BY revenue DESC

질문 14: home_screen 배너 광고의 월별 수익 추이는?

SELECT
  DATE_TRUNC('month', event_date) AS month,
  SUM(impressions) AS impressions,
  ROUND(SUM(total_revenue_usd), 2) AS revenue,
  ROUND(AVG(ecpm), 2) AS avg_ecpm,
  ROUND(SUM(clicks) * 100.0 / NULLIF(SUM(impressions), 0), 2) AS ctr
FROM smart_tv.gold.ad_campaign_kpi
WHERE placement = 'home_screen'
  AND ad_format = 'display_banner'
GROUP BY DATE_TRUNC('month', event_date)
ORDER BY month

질문 15: screensaver 광고의 완료율이 다른 형식보다 높은가?

SELECT
  ad_format,
  SUM(impressions) AS impressions,
  ROUND(AVG(avg_completion_pct), 1) AS avg_completion_pct,
  ROUND(SUM(completions) * 100.0 / NULLIF(SUM(impressions), 0), 1) AS vcr,
  ROUND(AVG(ecpm), 2) AS avg_ecpm
FROM smart_tv.gold.ad_campaign_kpi
WHERE event_date >= CURRENT_DATE - INTERVAL 30 DAYS
GROUP BY ad_format
ORDER BY vcr DESC

Genie Space 설정 UI 상세 가이드

Genie Space를 생성한 뒤, 정확도를 높이려면 Settings 화면에서 여러 항목을 구성해야 합니다. 아래는 단계별 UI 경로입니다.

설정 화면 접근 방법

Databricks 왼쪽 사이드바 → SQL → Genie
생성한 Genie Space 클릭 (예: “Smart TV 시청 분석”)
화면 우측 상단 ⚙️ Configure 클릭
아래 6개 탭이 나타납니다:

탭	용도	설정 내용
About	기본 정보	이름, 설명, SQL Warehouse 연결 확인
Data	연결된 테이블	테이블 추가/제거, 테이블별 설명(Description), 동의어(Synonyms)
Instructions	비즈니스 규칙	용어 정의, 계산 규칙, 출력 형식 (아래 Step 3에서 상세 설명)
Joins	테이블 관계	테이블 간 조인 키와 관계 유형 (1:N, N:1) 정의
SQL Expressions	사전 정의 수식	Filter, Measure, Dimension 등록
SQL Queries	샘플 질문	Example Query (검증된 SQL), SQL Function 등록

💡 화면 참고: Genie Space Configure 화면 — 6개 탭

Joins 탭 설정

+ Add 버튼을 클릭하여 테이블 간 관계를 정의합니다:

Left Table	Right Table	Join Key	관계
daily_viewing_summary	devices	device_id	Many to One
content_popularity	daily_viewing_summary	event_date	Many to Many
user_engagement_360	devices	device_id	One to One

💡 왜 Joins를 설정하나? Genie가 “65인치 OLED의 시청 시간”을 물어보면, daily_viewing_summary와 devices를 어떤 키로 조인해야 하는지 알아야 합니다. Joins를 설정하지 않으면 Genie가 잘못된 조인을 하거나 조인 자체를 못 합니다.

SQL Expressions 탭 — 재사용 가능한 비즈니스 로직 등록

유형	이름	SQL	설명
Filter	프라임타임 시청	`is_primetime = true`	프라임타임(20~23시) 필터
Measure	평균 시청 시간	`ROUND(AVG(total_viewing_min), 1)`	소수점 1자리 평균
Dimension	분기 구분	`CASE WHEN MONTH(event_date) BETWEEN 1 AND 3 THEN 'Q1' ... END`	날짜를 분기로 변환

💡 화면 참고: SQL Expressions → Filter/Measure/Dimension 추가 화면

SQL Queries 탭 — 샘플 질문 등록

+ Add → Example query 클릭:

Question: 질문을 입력 (예: “최근 7일간 인기 프로그램 Top 10”)
SQL answer: 검증된 SQL을 붙여넣기 (아래 Step 2의 15개 SQL 참조)
Save

💡 화면 참고: Example query 등록 화면 — Question + SQL answer 입력

Benchmarks — 정확도 측정 (선택)

질문과 정답 SQL을 등록하면, Genie가 생성한 SQL이 정답과 얼마나 일치하는지 자동 평가합니다. + Add benchmark 클릭 → Question과 Ground truth SQL answer 입력 → Run all benchmarks

💡 이 기능을 활용하면 “Genie 정확도 80% → 95%“와 같은 정량적 개선을 추적할 수 있습니다.

Step 3: General Instructions 상세 설정

⚠️ 중요: General Instructions를 변경한 후에는 반드시 New Chat 버튼을 클릭하여 새 대화를 시작하세요. 기존 대화에는 이전 지침의 컨텍스트가 남아 있어, 변경된 지침이 즉시 반영되지 않을 수 있습니다.

시청 분석 Genie Space

Genie Space 설정 → General Instructions에 아래 내용을 추가합니다:

## 비즈니스 용어 정의
- "프라임타임": 20:00~23:00 KST
- "활성 디바이스": 해당 날짜에 viewing_logs 또는 app_launch_events가 1건 이상 있는 디바이스
- "Power User": 일 평균 시청 시간 240분(4시간) 이상
- "OTT 네이티브": OTT 시청 비율이 70% 이상인 사용자
- "Linear Loyalist": Live TV 시청 비율이 60% 이상인 사용자
- "시청 시간": duration_min 컬럼 사용 (분 단위). 1시간 이상이면 "X시간 Y분"으로도 표시

## 계산 규칙
- 비율 계산 시 분모가 0이면 NULLIF 사용
- 날짜 필터 미지정 시 기본 최근 7일
- "최근"은 CURRENT_DATE 기준
- 지역 코드 → 한국어 매핑: KR=한국, US=미국, EU=유럽, JP=일본, SEA=동남아, LATAM=중남미
- product_line 한국어 매핑: OLED_C=OLED C시리즈, OLED_G=OLED G시리즈, QNED=QNED, NANO=NanoCell, UHD=UHD

## 테이블 관계 (조인 키)
- daily_viewing_summary ↔ devices: device_id
- content_popularity ↔ viewing_sessions: program_title + event_date
- user_engagement_360 ↔ devices: device_id
- 디바이스 속성 (region, product_line, screen_size) 질문 시 반드시 devices 테이블 조인

## 출력 규칙
- 결과 10행 초과 시 Top 10 + "전체 N건" 표시
- 금액은 소수점 2자리, 비율은 소수점 1자리
- 시간 관련은 분(min) 기본, 필요시 시:분 병기

💡 임의 정의 방지 규칙: General Instructions에 아래 내용을 반드시 추가하세요. 이를 넣지 않으면 Genie가 “프라임타임”, “활성 사용자” 등의 기준을 임의로 정의해서 분석할 수 있습니다.
## 분석 규칙
- 구체적인 기준이 명확하지 않은 경우, 임의로 정의해서 분석하지 말 것
- 답을 도출하기 위해 더 정확한 정보가 필요할 때는 사용자에게 반드시 질문할 것

Step 4: Genie 성능 테스트 & 반복 튜닝

Genie Code 프롬프트: 테스트 실행

방금 만든 "Smart TV 시청 분석" Genie Space에서 다음 질문들을 테스트하고 결과를 평가해줘:

테스트 질문:
1. "한국에서 가장 인기 있는 앱은?" → 기대: Netflix 또는 YouTube가 상위
2. "OLED TV 사용자가 LCD 사용자보다 더 오래 시청하나?" → 기대: OLED가 더 높음
3. "65인치 TV의 평균 시청 시간" → 기대: devices 조인 필요
4. "프라임타임에 가장 많이 시청되는 장르" → 기대: Drama 또는 Entertainment
5. "주말과 평일의 시청 패턴 차이" → 기대: 주말이 더 긴 시청 시간

각 질문에 대해:
- Genie가 생성한 SQL이 올바른지 확인
- 결과가 비즈니스적으로 합리적인지 검증
- SQL에 문제가 있으면 샘플 질문으로 추가 등록

반복 튜닝 프로세스

질문 테스트

Genie Space에 다양한 질문을 입력하여 테스트합니다.

SQL 검토

Genie가 생성한 SQL이 올바른지 검토합니다.

결과 검증

SQL 실행 결과가 비즈니스적으로 합리적인지 검증합니다.

문제 진단

결과가 기대와 다른 경우 원인을 분석합니다.

개선 적용

진단 결과에 따라 개선합니다: 컬럼 COMMENT 보강, 샘플 질문 추가, General Instructions 수정, 테이블 구조 개선.

재테스트

개선 사항이 반영되었는지 다시 질문을 테스트합니다. 정확도가 목표에 도달할 때까지 반복합니다.

Genie Space Agent Mode 활용 — 인사이트 도출 체인

Genie Space에서 Chat 모드 대신 Agent 모드를 선택하면, 단순 질의를 넘어 다단계 분석과 인사이트 도출이 가능합니다.

실습: 3단계 인사이트 체인

1단계 — 데이터 탐색:

전체 데이터셋에 대해서 흥미로운 인사이트를 3가지 뽑아줘.

2단계 — 인사이트 기반 전략:

방금 도출한 인사이트를 바탕으로 시청률 향상 전략을 수립해줘.

3단계 — 실행 계획:

위 전략 중 가장 데이터로 검증 가능한 것을 골라서, 
검증에 필요한 추가 분석 쿼리를 만들어줘.

💡 Chat vs Agent: Chat 모드는 단일 SQL 질의에 최적화되어 있고, Agent 모드는 여러 쿼리를 조합한 복합 분석과 리서치에 적합합니다.

Step 5: 고급 — 인증된 쿼리(Trusted Assets) 등록

자주 사용되는 복잡한 쿼리를 인증된 쿼리로 저장하면, Genie가 해당 쿼리를 직접 재사용합니다.

Genie Code 프롬프트

다음 쿼리들을 Genie Space의 인증된 쿼리(Trusted Assets)로 등록해줘:

1. "주간 시청 리포트"
   - 이번 주 vs 지난 주 비교 (활성 디바이스, 시청 시간, OTT 비율)
   
2. "콘텐츠 성과 요약"
   - 상위 20개 프로그램의 시청자, 시청 시간, 완주율, 지역 분포

3. "디바이스 건강 요약"  
   - 건강 등급별 디바이스 수, 주요 위험 요인, 펌웨어별 에러율

핵심 포인트 정리

배운 것	왜 중요한가
AI/BI 대시보드 생성	자연어로 12개 위젯 대시보드를 5분만에 생성
Genie Space 생성	비개발자가 SQL 없이 데이터 탐색 가능
테이블/컬럼 COMMENT	Genie가 스키마를 “이해”하는 핵심
샘플 질문 등록	정확도를 가장 크게 올리는 방법 — 검증된 SQL 패턴 학습
General Instructions	비즈니스 용어와 계산 규칙을 명시
반복 테스트/튜닝	5~10번 반복하면 정확도 80% → 95%+ 가능

보너스: 대시보드를 Databricks App으로 배포

만든 대시보드를 독립적인 웹 애플리케이션으로 배포할 수 있습니다. Genie Code에서 한 줄이면 됩니다:

Smart TV Operations Dashboard를 Databricks Apps로 배포해줘.

실행 중 Code execution 블록이 나타나면 Run을 눌러 계속 진행합니다. 배포가 완료되면 앱 URL이 표시됩니다. 화면이 정상적으로 나타나지 않으면 증상을 요약하여 Genie Code에 디버깅을 요청하세요.

주의: App 배포 시 서비스 프린시펄에 카탈로그 사용 권한(GRANT)을 부여해야 합니다. Section 3 Genie Code AI Dev Kit 구성의 권한 설정을 참고하세요.

다음 단계

05. 에이전트 개발 — Knowledge Assistant, Genie Agent, Supervisor Agent 구축

​이 모듈에서 사용하는 Databricks 기능

​개요

​Part A: AI/BI 대시보드

​대시보드 1: Smart TV Operations Dashboard

​Genie Code 프롬프트

​대시보드 생성 확인

​대시보드 2: Ad Performance Dashboard

​Genie Code 프롬프트

​대시보드 3: Content & Engagement Dashboard

​Genie Code 프롬프트

​Part B: Genie Space 생성

​Genie Space란?

​Genie Space 1: TV 시청 분석

​Genie Code 프롬프트 (AI Dev Kit MCP 필요)

​Genie Space 생성 확인 & 첫 테스트

​Genie Space 2: 광고 성과 분석

​Genie Code 프롬프트

​Genie Space 3: 디바이스 운영/건강

​Genie Code 프롬프트

​Genie Space 설정 UI 가이드

​Genie Space 질의 예시

​Part C: Genie 정확도 고도화 ⭐

​Genie 정확도를 결정하는 5가지 요소

​Step 1: 테이블/컬럼 코멘트 추가

​Genie Code 프롬프트

​Step 2: 샘플 질문 (Curated Questions) 등록 ⭐⭐⭐

​시청 분석 Genie Space — 샘플 질문 15개

​광고 Genie Space — 샘플 질문 5개

​Genie Space 설정 UI 상세 가이드

​설정 화면 접근 방법

​Joins 탭 설정

​SQL Expressions 탭 — 재사용 가능한 비즈니스 로직 등록

​SQL Queries 탭 — 샘플 질문 등록

​Benchmarks — 정확도 측정 (선택)

​Step 3: General Instructions 상세 설정

​시청 분석 Genie Space

​Step 4: Genie 성능 테스트 & 반복 튜닝

​Genie Code 프롬프트: 테스트 실행

​반복 튜닝 프로세스

​Genie Space Agent Mode 활용 — 인사이트 도출 체인

​실습: 3단계 인사이트 체인

​Step 5: 고급 — 인증된 쿼리(Trusted Assets) 등록

​Genie Code 프롬프트

​핵심 포인트 정리

​보너스: 대시보드를 Databricks App으로 배포

​다음 단계

이 모듈에서 사용하는 Databricks 기능

개요

Part A: AI/BI 대시보드

대시보드 1: Smart TV Operations Dashboard

Genie Code 프롬프트

대시보드 생성 확인

대시보드 2: Ad Performance Dashboard

Genie Code 프롬프트

대시보드 3: Content & Engagement Dashboard

Genie Code 프롬프트

Part B: Genie Space 생성

Genie Space란?

Genie Space 1: TV 시청 분석

Genie Code 프롬프트 (AI Dev Kit MCP 필요)

Genie Space 생성 확인 & 첫 테스트

Genie Space 2: 광고 성과 분석

Genie Code 프롬프트

Genie Space 3: 디바이스 운영/건강

Genie Code 프롬프트

Genie Space 설정 UI 가이드

Genie Space 질의 예시

Part C: Genie 정확도 고도화 ⭐

Genie 정확도를 결정하는 5가지 요소

Step 1: 테이블/컬럼 코멘트 추가

Genie Code 프롬프트

Step 2: 샘플 질문 (Curated Questions) 등록 ⭐⭐⭐

시청 분석 Genie Space — 샘플 질문 15개

광고 Genie Space — 샘플 질문 5개

Genie Space 설정 UI 상세 가이드

설정 화면 접근 방법

Joins 탭 설정

SQL Expressions 탭 — 재사용 가능한 비즈니스 로직 등록

SQL Queries 탭 — 샘플 질문 등록

Benchmarks — 정확도 측정 (선택)

Step 3: General Instructions 상세 설정

시청 분석 Genie Space

Step 4: Genie 성능 테스트 & 반복 튜닝

Genie Code 프롬프트: 테스트 실행

반복 튜닝 프로세스

Genie Space Agent Mode 활용 — 인사이트 도출 체인

실습: 3단계 인사이트 체인

Step 5: 고급 — 인증된 쿼리(Trusted Assets) 등록

Genie Code 프롬프트

핵심 포인트 정리

보너스: 대시보드를 Databricks App으로 배포

다음 단계