캐치테이블, 스노우플레이크 도입으로 데이터 운영 효율화 및 비용 절감 성공 사례

핵심 기술: 캐치테이블은 스노우플레이크 도입을 통해 복잡했던 데이터 파이프라인을 단순화하고, AWS와 구글 클라우드로 분산되었던 운영 환경을 통합하여 데이터 운영 효율성을 크게 향상시켰습니다. 특히 '다이나믹 테이블' 기능을 활용하여 준실시간 데이터 분석 환경을 구축하고, 데이터 저장 및 컴퓨팅 자원의 효율성을 높여 총 운영 비용을 약 20% 절감했습니다.

기술적 세부사항:
* 데이터 파이프라인 단순화: 스노우플레이크의 '다이나믹 테이블' 기능으로 SQL 기반의 자동 파이프라인 관리 및 구현.
* 운영 환경 통합: AWS 서비스와 데이터 분석 환경을 스노우플레이크 기반으로 AWS에 통합하여 멀티 클라우드 관리 부담 해소.
* 준실시간 분석 환경 구축: 데이터 처리 지연 시간을 단축하여 몇 분 전 데이터까지 분석 가능하도록 개선.
* 비용 효율화: 컴퓨팅 자원 효율성 증대 및 직무/업무별 맞춤 배정으로 불필요한 낭비 감소.
* 데이터 저장 공간 절약: 스노우플레이크의 데이터 압축 및 마이크로 파티션 저장 방식 활용.
* 데이터 보안 및 거버넌스 개선: 접근 통제 용이성 확보.
* 셀프 서비스 분석 환경 구축 목표: 비개발 직군도 자연어 질의를 통해 데이터 분석 결과를 얻을 수 있도록 지원.
* AI 기능 고도화: '코텍스 AI'를 활용하여 요약 보고서 작성, 예측 모델링 등에 적용 확대 및 AWS 베드록/세이지메이커와 연계.

개발 임팩트: 데이터 운영의 복잡성을 제거하고 유지보수 부담을 평균 18% 낮추었으며, 데이터 분석 속도 향상 및 비용 절감을 통해 회사의 데이터 자산 가치를 높이고 성장을 가속화하는 기반을 마련했습니다. 향후 AI 및 머신러닝 모델을 사내 데이터에 직접 적용하는 전략을 통해 더욱 고도화된 데이터 활용이 기대됩니다.

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