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데이터브릭스, AI 생태계 확장 가속화: 파트너십·Summit·신제품 총정리

일반 리포트 2025년 06월 18일
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목차

  1. 구글 클라우드와 제미나이 통합 파트너십
  2. Data+AI Summit 2025 주요 성과 및 경쟁 구도
  3. 주요 신제품 발표: Agent Bricks와 Lakebase
  4. 비기술자를 위한 사용자 인터페이스 ‘데이터브릭스 원’
  5. 시장 전망과 과제
  6. 결론

1. 요약

  • 2025년 6월 중순, 데이터브릭스는 구글 클라우드와의 전략적 파트너십을 통해 제미나이 AI 모델을 네이티브 통합하고, 'Data+AI Summit 2025'에서 Agent Bricks와 Lakebase Postgres 등 혁신적인 신제품을 공개하였다. 이와 함께 비기술자도 손쉽게 활용할 수 있는 새로운 사용자 인터페이스인 '데이터브릭스 원'을 발표하여 조직 내 AI 활용 범위를 크게 확장하였다. 이 모든 발표는 기업들이 AI 에이전트를 구축하고 배포하는 데 있어 보안과 거버넌스를 강화하는 중요한 토대가 되고 있다. 아무리 많은 데이터가 생성된다 하더라도 이를 기술적으로 활용할 수 있는 기반이 없다면 원활한 AI 도입은 어려울 것이기 때문에, 이러한 변화는 업계 전반의 데이터 민주화에 기여할 것으로 예상된다.

  • 특히 'Data+AI Summit 2025'는 20, 000명 이상의 데이터 및 AI 전문가가 참석한 가운데 진행되었으며, 이는 데이터브릭스의 연례 플래그십 이벤트로 자리 잡고 있다. 이 행사에서는 데이터와 AI, 클라우드 협업 생태계를 변화시킬 다양한 도구와 솔루션이 발표되었고, 그중에서도 Agent Bricks와 Lakebase Postgres는 시장 반응이 매우 긍정적이었다. 데이터브릭스는 AI 에이전트 구축을 지원하는 각종 도구와 솔루션을 통해 데이터 처리 및 분석의 민주화를 한층 강화하고, 경쟁사와의 치열한 경쟁 속에서도 주목받는 성과를 내었다.

  • 현재 AI 학습용 데이터 시장은 빠른 성장을 보이고 있으며, 크라우드웍스는 AI 학습을 위한 데이터 거래 플랫폼을 구축하고 시장 활성화를 위해 활동하고 있다. 이러한 흐름 속에서 데이터브릭스는 비즈니스와 기술 분야에서의 AI 솔루션 채택을 더욱 가속화할 것으로 보인다. 다만, 오라클의 AI 중심 사업 전환 사례와 같이 경쟁사의 발전을 간과할 수 없는 상황이기 때문에, 데이터브릭스는 향후 기술 경쟁에서의 우위를 점하기 위해 지속적으로 혁신을 이루어 나가야 할 것이다.

2. 구글 클라우드와 제미나이 통합 파트너십

  • 2-1. 파트너십 개요

  • 2025년 6월 18일, 데이터브릭스는 구글 클라우드와 전략적 파트너십을 체결하고 최신 제미나이 모델을 데이터 인텔리전스 플랫폼에 네이티브로 통합하는 내용을 발표했다. 이 파트너십은 기업들이 데이터브릭스 환경 내에서 AI 에이전트를 구축하고 배포하는 데 있어 보안과 거버넌스를 강화한 기반을 제공한다. 데이터브릭스가 제공하는 통합 플랫폼을 통해 고객은 고급 추론 능력과 데이터의 신뢰성을 보장받으며, 제미나이 모델을 통해 맞춤형 AI 솔루션을 직접 손쉽게 개발할 수 있게 된다.

  • 2-2. 네이티브 통합 효과

  • 제미나이 모델이 데이터브릭스 플랫폼 내에서 네이티브로 통합됨으로써 고객은 별도의 데이터 نقل이나 복잡한 통합 과정 없이 추가적인 기술 스택 변화 없이도 인공지능 솔루션을 운영할 수 있게 되었다. 이는 기업들이 자사 고유 데이터를 AI로 활용하여 비즈니스 가치를 극대화하는 데 필수적인 요소로 작용한다. 제미나이 2.5 모델은 특히 다단계 의사결정 환경과 자연어 처리에서 뛰어난 성능을 보여주며, 이를 통해 고급 AI 솔루션을 더욱 신뢰성 있게 활용할 수 있게 된다.

  • 2-3. 보안 및 거버넌스 강화

  • 이 파트너십은 데이터브릭스의 유니티 카탈로그의 기능을 활용하여 AI의 윤리적 사용과 관련된 통합 거버넌스를 지원하도록 설계되었다. 이를 통해 고객은 AI 에이전트를 구축할 때 보안, 접근 권한 설정 및 운영 규정을 동시에 고려할 수 있게 된다. 데이터와 AI의 통합은 기존보다 더 효율적으로 이루어지며, 기업은 실제 비즈니스 환경에서 AI를 안전하게 구현할 수 있는 기틀을 마련하게 된다.

  • 2-4. 운영 복잡성 감소

  • 운영 복잡성이 대폭 줄어든다는 점은 구글 클라우드와 데이터브릭스 파트너십의 가장 큰 장점 중 하나이다. 고객사는 다양한 시스템 간의 데이터 이동 없이도 제미나이 모델을 사용할 수 있어 IT 운영의 효율성이 높아지는 결과를 가져왔다. 비즈니스 프로세스의 자동화가 이루어지고, AI 기반 의사결정이 가능한 환경 조성이 가능해져 기업은 더욱 경쟁력 있는 조직으로 성장할 수 있는 기회를 갖게 되었다.

3. Data+AI Summit 2025 주요 성과 및 경쟁 구도

  • 3-1. 행사 개요 및 일정

  • 2025년 6월 9일부터 12일까지 미국 샌프란시스코 모스콘센터에서 개최된 'Data+AI Summit 2025'는 20, 000명 이상의 데이터 및 AI 전문가들이 참여한 세계적인 행사로, 데이터브릭스의 연례 플래그십 이벤트입니다. 이번 행사에서는 데이터와 AI, 클라우드 협업 생태계를 변화시킬 혁신적인 발표가 이어졌습니다. 특히, 데이터브릭스는 AI 에이전트 구축을 지원하기 위한 다양한 도구와 솔루션들을 선보이며 데이터 처리 및 분석에서의 민주화를 한층 강화했습니다.

  • 3-2. 경쟁사 스노우플레이크와 비교

  • Data+AI Summit 2025는 주요 경쟁사인 스노우플레이크와의 비교가 말 그대로 '치열한 경쟁의 장'이었습니다. 두 기업 모두 비슷한 시기에 자신의 연례 컨퍼런스를 개최하며 서로의 발표에 주목했습니다. 데이터브릭스는 사용자가 AI 에이전트를 쉽게 구축할 수 있도록 지원하는 '에이전트 브릭스'와 데이터 인프라를 관리하는 '레이크플로우' 등 제품을 발표한 반면, 스노우플레이크는 데이터 통합 및 분석에서의 접근성을 높이기 위한 다양한 기능을 새롭게 적용했습니다. 이 같은 경쟁 구도에서 두 회사 모두 데이터 민주화라는 공동의 목표에 집중하고 있는 점은 주목할 만한 부분입니다.

  • 3-3. 핵심 발표 내용 요약

  • 이번 행사에서 데이터브릭스는 여러 혁신적인 기능을 소개했습니다. 가장 주목할 만한 것은 'Agent Bricks'로, 이는 기업이 AI 에이전트를 쉽게 구축하고 관리할 수 있도록 지원하는 도구입니다. 또한 'Lakeflow'는 데이터 통합, 변환 및 오케스트레이션을 위한 종합 솔루션으로 소개되었습니다. 이 외에도 'Unity Catalog'는 데이터 거버넌스를 강화하는 데 필요한 도구를 제공하며, AI 모델의 생애주기를 관리하는 'MLflow 3.0'의 새로운 버전이 발표되었습니다. 이 모든 변화들은 데이터브릭스가 데이터와 AI 분야에서의 리더십을 확고히 하려는 의지를 담고 있습니다.

  • 3-4. 시장 반응 및 전망

  • Data+AI Summit 2025의 발표 내용은 업계에서 대단한 반향을 일으켰습니다. 데이터브릭스의 새로운 솔루션들은 데이터 활용도를 높이고, 다양한 산업 분야에서의 AI 도입을 촉진할 것으로 예상됩니다. 다만, 스노우플레이크와 같은 경쟁사의 발전 역시 무시할 수 없는 상황으로, 향후 기술 경쟁이 더욱 치열해질 것으로 보입니다. 특히, 데이터 민주화가 더욱 강조됨에 따라 비기술 분야의 사용자들이 데이터를 활용할 수 있는 환경이 더욱 확대될 것입니다.

4. 주요 신제품 발표: Agent Bricks와 Lakebase

  • 4-1. Agent Bricks 기능 및 활용 사례

  • 데이터브릭스는 2025년 6월 9일부터 12일까지 샌프란시스코에서 열린 ‘데이터+AI 서밋 2025’에서 AI 에이전트를 자동으로 생성할 수 있는 도구인 '에이전트 브릭스(Agent Bricks)'를 공개했습니다. 이 도구는 사용자가 특정 작업에 대한 설명과 기업 데이터를 연결하면, 그 나머지 과정은 시스템에서 자동으로 처리됩니다. 에이전트 브릭스는 정보 추출, 지식 탐색 지원, 맞춤형 텍스트 변환, 다중 에이전트 시스템의 오케스트레이션 등 다양한 활용 사례에 최적화되어 있으며, 현재 베타 버전으로 제공되고 있습니다.

  • 특히 에이전트 브릭스는 자동 생성된 도메인 특화형 합성 데이터와 작업 인지형 벤치마크를 활용하여 기존 방식에서 겪었던 반복적인 시행착오를 줄여줍니다. 이를 통해 사용자는 원하는 품질과 비용 수준에 맞춰 AI 에이전트를 신속하게 구축할 수 있으며, 높은 품질의 결과물을 얻을 수 있습니다. 또한, 사용자가 에이전트의 성능을 모니터링하고 평가할 수 있는 'AI 판사(judges)' 기능도 포함되어 있어, 최적의 결과를 위해 코드 수정을 반복적으로 적용하는 것이 가능합니다.

  • 데이터브릭스는 이 도구의 여러 산업별 활용 사례로 정보 추출 에이전트, 지식 탐색 에이전트, 맞춤형 LLM(Large Language Model) 에이전트, 다중 에이전트 통합 관리 등을 제시하고 있습니다. 이를 통해 기업 내부에서 자체적인 AI 개발 환경을 설정하고, 비즈니스 요구에 맞는 맞춤형 AI 에이전트를 효율적으로 제공하는 것이 가능합니다.

  • 4-2. 레이크베이스(Lakebase Postgres) 개요

  • 데이터브릭스는 '레이크베이스(Lakebase)'라는 이름의 서버리스 OLTP 데이터베이스를 공식 발표했습니다. 이는 최근 인수한 신생 기업 네온의 기술을 활용해 구축된 것으로, PostgreSQL과 호환되며 오브젝트 스토리지와 연동 기능을 제공합니다. 레이크베이스는 운영 데이터를 관리하기 위한 완전 관리형 데이터베이스로, 데이터 처리의 효율성과 확장성을 동시에 고려하여 설계되었습니다.

  • 레이크베이스는 기존 데이터 플랫폼에 통합되어 있으며, 개발자는 단일 플랫폼에서 데이터 트랜잭션 처리부터 분석, AI 모델 개발까지 유기적으로 연결할 수 있습니다. 이 데이터베이스는 높은 동시성과 낮은 지연 시간을 자랑하며, 필요한 경우 자동으로 컴퓨팅 자원을 확장할 수 있는 기능까지 지원합니다. 데이터브릭스는 이를 통해 기업들이 AI 애플리케이션 및 데이터 애플리케이션을 보다 원활하게 구축할 수 있도록 도와줍니다.

  • 마이크로소프트와 구글 클라우드와의 전략적 파트너십을 통해 레이크베이스는 보다 안정적이고 효율적인 데이터 처리 환경을 제공합니다. 이러한 통합 덕분에 사용자들은 데이터 분석, AI 개발 등의 작업을 단순화하고 신속하게 수행할 수 있습니다.

  • 4-3. AI 에이전트 자동 생성 과정

  • Agent Bricks는 AI 에이전트를 자동으로 생성하는 과정을 간소화하는 혁신적인 도구입니다. 사용자는 필요로 하는 AI 에이전트에 대한 전반적인 설명과 관련된 데이터를 입력하면, 에이전트 브릭스가 자동으로 AI 에이전트를 생성합니다. 이와 같은 자동화된 과정은 반복적인 수작업을减少시키고 효율성을 극대화합니다.

  • AI 에이전트가 생성되는 과정에는 크게 세 가지 단계가 있습니다. 첫 번째는 도메인 특화형 합성 데이터와 작업 인지형 벤치마크가 생성되는 단계로, 이 기준을 바탕으로 자동 조정된 에이전트가 개발됩니다. 두 번째는 AI 에이전트의 품질을 정량적으로 평가할 수 있는 기준이 설정되어, 사용자는 원하는 품질 기준에 따라 최적의 에이전트를 선택할 수 있습니다. 마지막으로, AI 판사 기능을 통해 생성된 각각의 에이전트 성능이 모니터링되며, 필요시 코드가 정정되어 최적의 성능을 유지합니다.

  • 이 과정에서 데이터추출, 분석, 평가까지의 모든 과정이 자동화되기 때문에, 기업은 AI 에이전트를 더 이상 반복적인 수작업으로 개발할 필요가 없습니다.

  • 4-4. 운영 데이터 분석

  • 레이크베이스의 도입은 운영 데이터 분석의 접근 방식을 혁신적으로 변화시켰습니다. 이 데이터베이스는 운영 데이터의 실시간 분석과 AI 에이전트의 원활한 통합을 동시에 지원합니다. 이를 통해 기업들은 각종 운영 지표를 실시간으로 분석하고 대응할 수 있는 능력을 갖추게 되었습니다.

  • 특히 레이크베이스는 데이터 레이크하우스와 긴밀하게 연결되어 있으며, 이를 통해 운영 데이터와 분석 데이터를 통합하여 보다 신속하게 전략적 의사 결정을 할 수 있습니다. 이 데이터 모델은 날로 복잡해지는 비즈니스 운영 환경 속에서 민첩하게 변화하는 시장 요구에 대응하는 데 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다.

  • 기업들은 이제 레이크베이스를 통해 이전에 비해 훨씬 높은 수준의 데이터 관리 및 분석 능력을 갖추게 되며, AI가 주도하는 새로운 비즈니스 환경에서 경쟁력을 높일 수 있는 기반을 마련하게 되었습니다.

5. 비기술자를 위한 사용자 인터페이스 ‘데이터브릭스 원’

  • 5-1. 프라이빗 프리뷰 출시

  • 데이터브릭스는 2025년 6월 16일, 비기술 사용자가 자사의 데이터 인텔리전스 플랫폼을 쉽게 활용할 수 있도록 돕는 새로운 사용자 인터페이스인 ‘데이터브릭스 원(Databricks One)’을 발표하였다. 이 인터페이스는 비즈니스 실무자와 임원 등 비기술 인력이 쉽게 인공지능(AI) 분석과 대시보드 탐색, 앱 활용을 가능하게 한 최초의 시도로, 현재 프라이빗 프리뷰 형태로 제공되고 있다.

  • 5-2. 비기술자용 기능

  • ‘데이터브릭스 원’의 가장 큰 특징은 비코드(code-free) 환경에서의 데이터 접근과 분석 기능이다. 사용자는 복잡한 코드 작성 없이도 직관적으로 AI/BI 대시보드와 상호작용할 수 있으며, 알리 고드시 CEO는 데이터와 AI의 민주화를 목표로 한다고 밝혔다. 이를 통해 비기술자도 데이터 질문을 자연어로 할 수 있어, 예를 들어 "4월 매출 급증의 원인은 무엇인가?"와 같은 질문이 가능하다.

  • 5-3. 향후 베타 공개 일정

  • ‘데이터브릭스 원’의 베타 버전은 2025년 여름에 전체 고객에게 공개될 예정이다. 이 기능은 기존 고객이 추가 비용 없이 이용할 수 있으며, 이는 데이터브릭스가 비기술 사용자에 대한 접근성을 더욱 강화하고자 하는 의지를 나타낸다.

  • 5-4. 조직 내 활용 기대효과

  • 이 새로운 사용자 인터페이스는 각 부서 또는 조직의 다양한 부분에서 활용될 것으로 기대된다. 특히, AI/BI 대시보드에서 직접적인 데이터 질문과 시각화를 통해 인사이트를 도출하는 능력이 강화되어, 임원진, 재무, 마케팅 및 세일즈 부서가 효율적으로 데이터를 분석하고 결정하는 데에 크게 기여할 것으로 예상된다. 이로 인해 조직의 전체적인 데이터 리터러시가 향상될 것이며, 업무 효율성이 증대될 것이란 기대가 제기되고 있다.

6. 시장 전망과 과제

  • 6-1. AI 학습용 데이터 시장 동향

  • 2025년 현재, AI 학습용 데이터 시장은 빠른 성장을 보이고 있으며, 특히 비즈니스와 기술 분야에서 AI 기반 솔루션의 채택이 증가하고 있습니다. 크라우드웍스와 같은 기업들이 AI 학습을 위한 데이터 거래 플랫폼을 구축하여 시장 활성화에 기여하고 있으며, 이는 파트너 기업의 수가 2배 이상 증가하는 결과로 이어지고 있습니다. 이와 함께, AI 학습용 데이터의 수집과 제공을 위한 다국적 협력이 이루어지고 있고, 다양한 언어 데이터 및 멀티모달 데이터의 필요성이 대두되고 있습니다.

  • 특히, 크라우드웍스의 'A1 데이터 마켓플레이스'는 텍스트, 영상, 오디오 형식의 데이터를 아우르며, AI 개발자에게 필요한 데이터 공급의 중추 역할을 하고 있습니다. 이러한 플랫폼은 공공 데이터와 민간 데이터를 결합하여 AI 기술 활용의 기초를 닦고 있으며, 정부의 AI 산업 정책 역시 이에 긍정적인 영향을 미치고 있습니다.

  • 6-2. 오라클의 AI 중심 전환 사례

  • 오라클은 AI 중심의 사업 전환을 통해 주가의 급등세를 기록하고 있으며, 이러한 변화는 인프라와 AI 요구의 급증에 힘입은 것입니다. 2025 회계연도 4분기 동안 오라클은 매출 11% 증가를 보고하며, AI 기능이 통합된 데이터베이스 서비스를 통해 고객이 자신의 데이터에 기반한 AI 인사이트를 도출할 수 있게 지원하고 있습니다.

  • 이 과정에서 오라클의 전략은 대규모 AI 모델 경쟁이 아니라, 각 기업의 데이터를 안전하게 활용하는 데 초점을 두고 있으며, AI 기술을 클라우드 서비스에 통합하여 고객이 더 쉽고 빠르게 AI 기능을 활용할 수 있도록 하고 있습니다. 하지만, 여전히 개발자 생태계에 대한 공략이 부족하다는 비판을 받고 있으며, 이는 오라클이 향후 몇 가지 과제를 해결해야 함을 나타냅니다.

  • 6-3. 경쟁력 확보를 위한 과제

  • AI 및 데이터 시장의 경쟁이 심화됨에 따라, 기업들은 데이터의 품질과 신뢰성을 확보하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. 데이터 공급자로서의 경쟁력을 유지하기 위해서는 신뢰할 수 있는 데이터 거래 환경을 조성하는 것이 필수적입니다. 이를 위해 사회적 합의와 규제 기반이 마련되는 것이 중요하며, 데이터 거래의 에코 시스템을 더욱 활성화하는 방향으로 나아가야 합니다.

  • 또한, 오라클을 포함한 여러 기업들은 AI 개발자 및 데이터 과학자 커뮤니티와의 유대 강화를 통해 기술적 우위를 점해야 합니다. AI의 혁신은 결국 사용자로부터 오는 피드백과 협업의 결과이므로, 기업은 이러한 현실을 반영한 전략적인 접근이 필요합니다.

  • 6-4. 정책 및 산업 환경

  • 국내외의 AI 산업 정책은 계속해서 진화하고 있으며, 이러한 한편에서 AI 학습용 데이터의 거래와 활용을 위한 법적 및 정책적 프레임워크가 강화되고 있습니다. AI 기술의 발전은 사용자와 기업 간의 윤리적 문제 및 데이터 사용에 대한 실질적인 고려가 이루어져야 함을 의미합니다. 정부와 업계가 협력하여 AI 생태계의 기반을 다짐으로써 지속 가능한 데이터 활용과 정책 설계를 도모해야 합니다.

  • 특히, 데이터와 AI에서의 정책 지원은 연구개발 투자와 함께 데이터 활용의 장벽을 낮추는 데 필수적입니다. 이는 기업이 위험을 최소화하며 AI 기술을 도입하고 발전시킬 수 있는 기반을 제공합니다.

결론

  • 데이터브릭스는 구글 제미나이 모델 통합과 Data+AI Summit 2025를 통해 AI 플랫폼의 완성도를 한층 높였으며, Agent Bricks 및 Lakebase Postgres와 같은 핵심 제품이 시장에서의 지배력을 강화하는 데 기여하고 있다. 특히 비기술자를 위한 새롭게 발표된 ‘데이터브릭스 원’은 조직 전반의 AI 도입 장벽을 낮추는 중요한 전환점 역할을 할 것으로 기대된다. 이는 데이터와 AI의 민주화로 이어지며, 비즈니스 실무자들도 데이터 인사이트를 도출하는 데 필요한 도구를 손쉽게 접근할 수 있는 환경을 조성하는 데 중요한 의미를 갖는다.

  • 그러나 AI 학습용 데이터 거래의 활성화에伴은 경쟁 심화, 오라클과 같은 타사의 기술 발전, 그리고 데이터 보안 및 거버넌스 요구의 증가 등 해결해야 할 과제가 남아 있다. 향후 데이터브릭스는 생태계 파트너 확대, 사용자 경험의 고도화, 그리고 정책 지원 협력을 강화하여 지속 가능한 성장을 위한 기반을 마련해야 할 것이다. 이러한 방향성은 데이터브릭스가 AI 및 데이터 분야에서의 리더십을 유지하고, 동종 업계에서의 경쟁력을 높이기 위해 필수적이다.

용어집

  • 데이터브릭스: 클라우드 기반의 데이터 관리 및 AI 솔루션을 제공하는 기업으로, 최근 구글 클라우드와의 파트너십을 통해 AI 모델을 통합하고 다양한 신제품을 발표하며 시장에서의 영향력을 강화하고 있다.
  • 구글 제미나이: 구글이 개발한 AI 모델로, 데이터브릭스의 플랫폼에 네이티브로 통합되어 기업들이 AI 에이전트를 활용할 수 있게 지원한다. 제미나이 2.5 모델은 특히 자연어 처리와 의사결정 과정에서 뛰어난 성능을 자랑한다.
  • Data+AI Summit 2025: 2025년 6월 9일부터 12일까지 샌프란시스코에서 개최된 데이터브릭스의 연례 플래그십 이벤트로, 20, 000명 이상의 데이터 및 AI 전문가가 참석하여 최신 기술과 솔루션을 공유하는 자리이다.
  • Agent Bricks: 데이터브릭스에서 개발한 AI 에이전트를 자동으로 생성하는 도구로, 사용자가 기업 데이터를 입력하면 시스템이 자동으로 AI 에이전트를 구축한다. 이는 정보 처리의 효율성을 높이고 반복적인 수작업을 줄여주는 특징이 있다.
  • Lakebase Postgres: 데이터브릭스의 서버리스 OLTP 데이터베이스로, PostgreSQL과 호환되며 오브젝트 스토리지와 연동 기능을 제공한다. 운영 데이터를 효율적으로 관리하고 AI 애플리케이션 개발에 최적화된 설계가 특징이다.
  • AI 에이전트: 인공지능을 활용하여 특정 작업을 수행하는 소프트웨어 프로그램으로, 데이터브릭스의 플랫폼을 통해 쉽게 구축할 수 있다. 비즈니스 환경에서 의사결정 지원 및 자동화의 역할을 한다.
  • 클라우드 파트너십: 클라우드 서비스 제공 업체와의 협력을 의미하며, 데이터브릭스는 구글 클라우드와 전략적 파트너십을 통해 AI 기술 통합을 강화하고 있다.
  • 데이터레이크하우스: 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 장점을 결합한 데이터 관리 구조로, 다양한 형식의 데이터를 저장하고 분석할 수 있는 유연성을 제공한다.
  • 비기술자: AI 및 데이터 분석에 대한 기술적 기초 지식이 없는 사용자를 의미하며, 데이터브릭스 원과 같은 인터페이스를 통해 비기술자도 데이터 분석을 쉽게 할 수 있도록 지원받고 있다.
  • 데이터브릭스 원: 비기술 사용자가 데이터 인텔리전스 플랫폼을 손쉽게 활용할 수 있도록 설계된 새로운 사용자 인터페이스로, 2025년 6월 16일에 공개되었다.
  • AI 학습용 데이터 시장: 인공지능 모델 학습을 위한 데이터의 거래 및 활용을 의미하며, 현재 빠르게 성장하고 있는 시장이다. 크라우드웍스와 같은 기업들이 이 시장의 활성화를 위해 데이터를 제공하고 있다.

출처 문서