데이터 아키텍트를 위한 새로운 학습 경로: 데이터 플랫폼, AI 및 거버넌스에 대한 업스킬

오늘, 우리는 데이터 아키텍트 학습 경로를 발표하게 되어 기쁩니다. 이는 데이터 아키텍트에게 필요한 자원과 기술을 갖추기 위한 전용 학습 트랙입니다. 데이터 아키텍트에게 스킬 업은 절대 선택 사항이 아닙니다. 이는 진화하는 기술과 규제 요구에 의해 필요로 하는 것입니다. Databricks에서는 이러한 도전을 해결하는 것이 현대 데이터 플랫폼, AI 도구, 그리고 거버넌스 프레임워크에 대한 기본적인 이해를 필요로 한다는 것을 인식하고 있습니다. 

이 교육은 세 가지 구성 요소를 포함하며, 데이터 아키텍트가 그들의 조직에서 데이터로부터 최대 가치를 추출할 수 있도록 돕습니다.

데이터 아키텍트를 위한 업스킬의 필요성

데이터 아키텍트는 조직의 데이터 전략을 정의하는데 중요한 역할을 하며, 비즈니스와 기술 사이의 다리 역할을 합니다. 조직들이 AI와 생성적 AI 시스템에 대한 투자를 늘리고 있지만, 이러한 발전은 멀티 클라우드 환경 관리, 데이터 품질 보장, 그리고 더 엄격한 거버넌스 규정 준수와 같은 장애물을 동반합니다. 예를 들어, CIO의 54%는 데이터 품질과 가용성 을 데이터 기반 결정을 가능하게 하는 주요 장애물로 지적하며, 이는 데이터 신뢰성과 거버넌스 개선의 중요성을 강조합니다. 이러한 도전을 해결하는 것은 데이터 레이크하우스, AI 통합, 그리고 클라우드 네이티브 디자인을 숙달하는 것을 필요로 합니다. 이러한 기술은 혁신을 촉진하면서 신뢰와 준수를 보장하는 미래 지향적인 아키텍처를 구축하는 기반입니다.

"Databricks 덕분에 모든 시장에서 동급 최고를 능가하는 고객 경험을 제공할 수 있게 되었습니다. 레이크하우스 플랫폼을 기반으로 당사의 이해 관계자와 개발자들이 협업을 증진하고, 1억 8천만 명의 고객에게 서비스를 제공하는 데 필요한 중요한 트렌드와 인사이트를 얻을 수 있습니다."

— Sergiy Tkachuk, Reckitt의 데이터 사이언스 부문 책임자

“우리는 올바른 사람들에게 올바른 기술을 갖추어 데이터로부터 최대 가치를 추출하고자 합니다. Databricks는 우리 팀이 효과적으로 문제를 해결하고 비즈니스에 상당한 가치를 제공할 수 있도록 돕습니다."

— Kristopher Curtis, Global BI Technology Director, JLL Technologies

새로운 교육 과정에 대한 깊은 이해

Databricks 데이터 인텔리전스 플랫폼은 매일 수천 개의 조직에서 사용되며, 우리는 데이터 아키텍트가 다양한 요구를 충족시키기 위해 복잡한 데이터 자산을 관리하는 능력을 갖추는 것이 필요하다는 것을 이해하고 있습니다. “Lakehouse Architecture 시작하기”는 레이크하우스 아키텍처에 기반한 플랫폼의 범위, 비전, 그리고 능력에 대해 다루며, Databricks가 클라우드 플랫폼의 아키텍처와 어떻게 통합되는지에 초점을 맞춥니다.

이 입문 과정은 다음을 도와줄 것입니다:

• 레이크하우스 아키텍처의 기본 개념을 설명하기 위한 핵심 개념들을 숙지하십시오
• Databricks의 다양한 도구와 기능을 데이터 및 AI 프로젝트에 사용하는 방법을 배우기
• 최적의 구현과 운영을 위해 Databricks의 잘 구축된 레이크하우스 프레임워크 원칙과 모범 사례를 적용하십시오
• 클라우드 특정 레이크하우스 구성 요소를 식별하고 Databricks를 다양한 클라우드 제공 업체와 통합하기

완료 후, 데이터 아키텍트는 Databricks에서 데이터 레이크하우스를 이해하고 구현하는 방법, 그리고 데이터와 AI 이니셔티브를 가속화하기 위한 데이터 아키텍처 전략을 어떻게 적용하는지에 대해 더 잘 이해할 수 있게 됩니다. 또한 LinkedIn이나 이력서에 공유할 수 있는 완료 인증서도 받게 됩니다. 

Databricks를 사용하여 데이터 아키텍트가 업스킬을 할 수 있도록 돕는 추가 과정들: 

• Data Modeling Strategies: 이 과정은 Databricks Lakehouse 환경 내에서 데이터 모델을 설계하는 방법에 대한 깊은 이해를 제공하며, 데이터 제품의 수명 주기를 이해하는 데 도움이 됩니다. 참가자들은 비즈니스 요구 사항을 데이터 조직과 모델 설계와 맞추는 방법을 배우며, Delta Lake과 Unity Catalog를 활용하여 데이터 아키텍처를 정의하고 데이터 통합 및 공유 기법을 사용합니다. 
• Data Management and Governance with Unity Catalog: 이 과정은 Unity Catalog에 대한 소개를 제공하고, 기본적인 데이터 거버넌스 개념을 논의한 후, Unity Catalog를 사용한 데이터 접근 제어, 외부 저장소 및 테이블 관리, 데이터 분리 등 다양한 주제에 대해 깊이 있게 다룹니다.

이러한 과정들은 Databricks Academy 에서 자체 속도로 학습하거나 강사가 이끄는 형식으로도 이용할 수 있으므로 사용자는 자신의 필요에 맞는 형식을 선택할 수 있습니다.

여러분의 여정을 시작할 준비가 되셨나요? 오늘 등록 하고 Databricks와 함께 데이터 기술을 변화시키세요.

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