2025 데이터 인텔리전스 산업상 수상자 발표

금융 서비스 산업상: 바클레이스

Barclays는 Databricks를 활용하여 자신들의 산업 내에서 변화를 주도하는 조직을 인정하는 Data Intelligence Financial Services Industry Award를 수상했습니다.

글로벌 다각화 은행인 바클레이스는 글로벌 무역 분석, 복잡한 데이터 웨어하우징 사용 사례 및 실시간 인사이트를 지원하는 확장 가능하고 통합된 데이터 플랫폼을 채택하여 수상하였습니다. 이 플랫폼은 실시간 스트리밍 기능, 기본 머신 러닝, 생성 AI 기능 및 포괄적인 거버넌스를 제공합니다. Databricks는 Barclays가 가능한 한 데이터 중심으로 운영하려는 미션의 중요한 파트너입니다.

통신, 미디어, 엔터테인먼트 산업상: Frontier Communications

Frontier Communications는 전통적인 전화 회사에서 국내 최대 규모의 순수 광섬유 인터넷 제공업체로 변모하였습니다. 변혁의 시작에서 Frontier는 간단한 전략을 도입했습니다: 섬유를 만들고, 섬유를 팔고, 고객 서비스를 개선하고, 운영을 간소화합니다. Frontier는 자신들의 전략을 지원하기 위해 Databricks Data Intelligence Platform을 채택하여 더 빠르게 움직이고, 더 똑똑하게 일하며, 혁신을 촉진하였습니다. Databricks를 통해 Frontier는 데이터를 하나의 통합된 플랫폼인 레이크하우스에 집중시키고, AI를 포함하여 실시간 인사이트를 비즈니스 전반에 제공하였습니다. 이 작업은 놀라운 결과를 가져왔습니다:

Frontier는 광섬유 설치에 대한 가격 계산을 몇 주에서 몇 초로 단축시켰습니다. Frontier의 비즈니스 팀은 이제 AI 기반의 고객 우선 순위 설정을 사용하여 새로운 로고 판매량이 20% 증가하고, 계정 담당자의 온보딩 시간이 줄어들었습니다. 거의 실시간 대시보드는 판매 지표와 커미션 데이터에 즉시 접근할 수 있게 해주어, 수익 창출을 가속화하였습니다. 도매에서, GenAI는 40,000개 이상의 계약을 분석하여 미개척의 수익 기회를 식별합니다. Frontier의 네트워크 및 고객 운영 팀도 실시간 성능 데이터를 사용하여 서비스 품질을 향상시키고, 더 높은 NPS를 달성하고 이탈률을 줄입니다.

Frontier는 더 많은 사람들을 섬유 기술 및 그것이 제공하는 모든 기회에 연결하는 Gigabit America 구축을 목표로 하는 목적을 추진하는 데 전념하고 있습니다. 데이터 인프라를 현대화하고 팀원들이 AI를 활용하여 빠른 결정을 내릴 수 있도록 함으로써, Frontier는 섬유 연결성에서 계속 선도적인 위치를 유지할 수 있습니다.

Health and Life Sciences Industry Award: Novo Nordisk

Novo Nordisk는 Databricks 데이터 인텔리전스 플랫폼에 기반한 임상 데이터 플랫폼인 FounData를 개발하여 광범위한 임상 시험 포트폴리오에서 데이터의 이차적 사용을 가능하게 했습니다. FounData는 수십억 개의 임상 데이터 접근을 민주화하여 과학자, 의료 전문가, 분석가가 효율적으로 탐색, 분석, 연구 협업을 할 수 있게 합니다. 이 환경은 미래의 시험에 적합한 환자 집단을 더 빠르게 식별하고, 질병 패턴에 대한 깊은 통찰력을 제공하며, 조직 전체에서 더욱 정보에 기반한 의사결정을 지원합니다.

FounData는 후시험 분석에 중점을 두는 반면, Novo Nordisk의 DataCore 플랫폼은 임상 시험 중 데이터를 관리하며, 데이터 품질과 보안에 대한 엄격한 GxP 준수를 유지합니다. 시험이 종료되면, 데이터는 FounData로 원활하게 전환되어 추가 탐색 및 혁신을 위해 사용됩니다. AI 에이전트 시스템 통합 - "Co-Scientists"로 작동하는 전문 AI 에이전트들 - 은 임상 데이터를 분석하고, 외부 자원을 상담하고, 포괄적인 인사이트를 제공함으로써 인간의 전문성을 중심으로 유지하면서 Novo Nordisk의 연구를 향상시킵니다.

Databricks에서 데이터와 AI 워크플로우를 통합함으로써, Novo Nordisk는 사업 부문과 클라우드 환경 간에 안전하고 통제된 데이터 공유를 가능하게 하는 동시에 정보 고립을 해소하였습니다. 이로 인해 FounData와 DataCore에서 생성된 가치가 개발에만 국한되지 않고 연구 및 더 넓은 가치 사슬 전반에서 활용될 수 있도록 보장합니다. 이 통합 접근 방식은 생명을 구하는 치료법의 발견을 가속화하고, 협업을 강화하며, 데이터 기반 혁신을 통해 환자 결과를 개선하는 Novo Nordisk의 임무를 전진시킵니다.

제조 및 자동차 산업상: The Friedkin Group

The Friedkin Group는 자동차, 호스피탈리티, 엔터테인먼트, 스포츠, 모험 산업에서 운영하는 선도적인 회사들의 민간 컨소시엄입니다. 그들의 포트폴리오에는 Gulf States Toyota, Auberge Resorts Collection, AS Roma 등 최고의 브랜드들이 포함되어 있으며, 모두 탁월한 경험을 제공하고 혁신을 주도하는 미션으로 통합되어 있습니다.

The Friedkin Group는 포트폴리오 전반에 걸쳐 혁신을 가속화하도록 설계된 대담한 AI 변혁 이니셔티브인 Project Trailblazer를 시작했습니다. 그 핵심에는 Databricks Data Intelligence Platform 위에 구축된 확장 가능한 최첨단 Data + AI 플랫폼인 DelphAI가 있으며, 이를 통해 데이터 제품의 빠른 배포와 비즈니스 간 혁신이 가능해졌습니다. Trailblazer는 이미 측정 가능한 영향을 미치고 있습니다 - 경로 최적화와 자동 청구 처리에서부터 공급 체인 운영의 간소화에 이르기까지. DelphAI는 중앙 집중식 거버넌스와 사업 부문이 독립적으로 혁신할 수 있는 유연성을 균형있게 조화시킵니다.

Trailblazer와 함께, The Friedkin Group는 자동차 및 제조 분야에서 가능한 것을 재정의하고 있습니다 - 운영을 변혁하고, 팀을 강화하고, 기술을 통해 지속 가능한 가치를 창출합니다.

소매 및 CPG 산업상: 7-Eleven

편의점의 선구자인 7-Eleven은 기업 데이터 플랫폼(EDP)을 재구성하여 데이터를 사업 혁신과 가치를 주도하는 전략적 자산으로 위치시켰습니다. EDP 팀은 Databricks 데이터 인텔리전스 플랫폼을 활용한 연합형 허브-스포크 아키텍처를 구현하고 있습니다. 이 접근 방식은 Unity Catalog를 통한 중앙 집중식 거버넌스를 중심으로 하면서 비즈니스 이해관계자들에게 데이터에 대한 더 큰 통제력을 부여하여 조직 전체에서 더 빠른 혁신을 가능하게 합니다.

2024년 말에, EDP 팀은 마케팅과 같은 주요 부서에서 신뢰를 얻었으며, 이는 Databricks와 HighTouch를 기반으로 한 구성 가능한 CDP를 사용하여 대상 세그먼트 생성 시간을 1주일 이상에서 단 몇 시간으로 줄였습니다. 특히, 마케팅 팀은 EDP 팀을 올해의 내부 파트너로 인정했습니다. 7-Eleven은 Databricks의 AI/BI Genie API를 활용하여 Microsoft Teams를 통한 빠른 데이터 접근을 위한 내부 챗봇 피롯을 개발하고 있습니다.

이러한 발전은 운영을 간소화하고, 기술적 부채를 줄이며, 7-Eleven을 데이터 기반 소매 혁신의 선두주자로 위치시키고 있습니다. 경영진의 일치와 명확한 전략적 로드맵을 가지고, 7-Eleven은 계속해서 최첨단 기술을 활용하여 미국과 캐나다의 13,000개 매장에서 고객 경험을 향상시키고 운영 탁월성을 추구합니다.

에너지 및 유틸리티 산업상: Westinghouse Electric Company

Westinghouse Electric Company는 1999년에 설립된 미국의 원자력 회사입니다. Westinghouse는 Databricks와 협력하여 데이터 인프라를 온프레미스 시스템에서 Databricks 데이터 인텔리전스 플랫폼으로 전환하였으며, 통합 카탈로그를 통한 거버넌스, Auto Loader, Photon 엔진, Lakeflow Jobs, Lakehouse 모니터링 등의 핵심 기술을 도입하였습니다. 이 파트너십은 Westinghouse가 엄격한 원자력 산업 규제를 준수하면서 2024년 9월에 HiVE^™ AI 시스템과 bertha^™ 생성 AI 모델을 출시할 수 있게 하였습니다.

구현은 중요한 결과를 가져왔습니다: 200개 이상의 원자력 시설에서 데이터를 처리하는 AI 솔루션을 개발하였고, 반응기 검사를 위한 실시간 비디오 처리 AI를 만들었습니다(검출률이 90% 향상되고 비용이 25% 절감되었습니다), 라이선스 문서 생성을 가속화하였고, 2024년 12월에 4개의 개념 증명을 제공한 후, 2025년 1분기에 2개의 생산 등급 시스템과 2025년 초에 45개의 혁신 아이디어를 제공하였습니다. Databricks로의 이전은 그들의 Digital Optimization Services 부서에게 매년 수백 시간을 절약하게 해주었고, Mosaic AI Agent Framework와 MLflow를 사용한 실험 추적과 같은 도구를 활용하여 원자력 분야에서 계속된 AI 혁신의 기반을 마련하였습니다.

Enterprise Technology Industry Award: Palo Alto Networks

사이버 보안의 글로벌 리더인 Palo Alto Networks는 Databricks 데이터 인텔리전스 플랫폼을 활용하여 확장성, 거버넌스, 혁신을 향상시켰습니다. 데이터 워크플로우를 중앙화하고 사일로를 해체함으로써, Palo Alto Networks는 AI/ML 기능에 대한 더 빠른 반복을 달성하고 엔지니어링 개발 시간을 40% 줄였습니다. 운영 비용은 20% 감소하면서 팀은 보안 능력을 확장했습니다.

주요 발전에는 중앙 거버넌스를 위한 Unity Catalog의 통합, 실시간 데이터 처리를 위한 Delta Lake의 사용, 자동 파이프라인 관리를 위한 DLT의 사용이 포함됩니다. 이러한 도구들은 Palo Alto가 고객 환경의 최신 디지털 트윈을 유지하고, 위협 탐지를 간소화하고, 실시간 보안 권장 사항을 제공하는 데 도움이 되었습니다. Databricks SQL은 분석 워크플로우를 더욱 세밀하게 조정하며, 대시보드와 보고서를 위한 고성능 쿼리를 지원합니다.

Palo Alto Networks는 복잡한 데이터 문제를 실제로 실행 가능한 인사이트로 변환하여 사업체가 사이버 위협에 효과적으로 대응할 수 있도록 혁신을 가속화하는 데 계속 노력하고 있습니다.

공공 부문 산업상: 세계은행

세계은행은 개발 도상국에서 극심한 빈곤을 종식시키고 공유 번영을 촉진하는 데 전념하는 국제 금융 기관입니다. 그들의 데이터 환경은 파편화되고 비효율적이었으며, 100개 이상의 다른 사일로에 걸쳐 퍼져 있었는데, 이는 복잡한 글로벌 도전을 해결하는 데 필요한 적시 인사이트를 생성하는 능력을 저해했습니다. Databricks 데이터 인텔리전스 플랫폼은 세계은행이 모든 데이터를 하나의 안전한 플랫폼으로 통합할 수 있게 하였습니다. 이 변혁은 실시간 분석을 가능하게 하고, 프로젝트 타임라인을 2~3배 가속화하며, AI 주도 혁신에 대한 새로운 가능성을 열었습니다.

세계 각국의 정부와의 파트너십을 통해, 이 기관은 개발 이니셔티브의 효과를 평가하기 위한 성과 지표를 수집하며, 책임성과 측정 가능한 영향을 보장합니다. 그들은 레이크하우스 아키텍처를 활용하여 기관의 주요 이니셔티브, 운영, 그리고 다양한 부문에서의 영향을 개요하는 성과 측정 도구로 사용하였습니다.

은행은 Databricks의 통합 데이터 플랫폼을 사용하여 글로벌 지표를 중앙 집중화하고 분석하며, 개발 결과에 대한 투명한 인사이트를 제공하는 대시보드를 게시할 수 있게 합니다. 이에는 외부 소스에서 데이터를 가져오고, Unity Catalog를 사용하여 중앙화하고, 고급 분석 및 머신러닝을 가능하게 하는 것이 포함됩니다. 이 간소화된 접근 방식은 데이터 기반 의사결정을 지원하면서 팀과 이해관계자 간의 협업을 향상시킵니다.

신흥 기술 산업상: Twilio

Twilio는 기업이 SMS, 음성, 비디오, 이메일 등의 채널을 통해 맞춤형 고객 참여를 구축할 수 있게 하는 선도적인 클라우드 통신 회사입니다. Twilio는 성공적으로 그들의 Profiles 데이터 레이크(PDL)를 Databricks Data Intelligence Platform으로 이전하여 성능, 확장성, 비용 효율성에서 중요한 개선을 이루었습니다. 이 이전은 데이터 적재 파이프라인, 백필 작업, 그리고 중요한 데이터셋에서의 쿼리 성능을 최적화하였고, 이로 인해 데이터 적재 속도와 전반적인 작업 효율성이 3배 증가하였습니다. 성능 튜닝 노력은 워크플로우를 더욱 향상시켜 저장 및 컴퓨팅 비용을 줄이고 인프라 비용에서 절약을 이루어냈습니다. 이제 간소화된 아키텍처는 Twilio의 성장하는 데이터 처리 및 분석 요구 사항을 더욱 신뢰성 있고 빠르게 지원합니다.

Databricks 플랫폼을 활용하여 Twilio는 조직 전체에서 운영 탁월성을 추구하는 비용 효과적이고 확장 가능한 데이터 아키텍처를 구축하였습니다. 이러한 노력은 Twilio의 데이터 관리 혁신에 대한 헌신을 반영하며, 더 빠른 통찰력과 효율적인 분석을 가능하게 하여 기업이 대규모로 개인화를 제공하는 미션을 지원합니다.

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(이 글은 AI의 도움을 받아 번역되었습니다. 원문이 궁금하시다면 여기를 클릭해 주세요)