원문: CPChem: Amplifying Value of Timeseries by Combining Seeq and Databricks
'클라우드 레이크하우스' 개념이 발전함에 따라 핵심 플레이어로 자리 잡은 데이터브릭스!
데이터브릭스는 데이터 엔지니어링, 데이터 사이언스, AI 문제에 대규모 컴퓨팅을 효과적으로 적용하는 데 뛰어난 역량을 보유하고 있습니다. Seeq는 산업 데이터 소스에 직접 연결할 수 있는 전문 시계열 분석 도구로, 이 세션에서는 데이터브릭스 고객이 산업용 IoT 분석 및 머신러닝 역량을 확장하는 데 필요한 기술 패턴과 사례, 그리고 중요한 교훈들을 간략히 설명합니다.
도전 과제
Chevron Phillips Chemical은 데이터 관리 및 분석 프로세스에서 여러 가지 문제에 직면했습니다. 주요 과제 중 하나는 다양한 형식과 시스템으로 저장된 산업 운영의 시계열 데이터와 실험실 데이터를 통합하는 것이었습니다. 이러한 복잡성 때문에 데이터를 효율적으로 처리하고 분석하기가 어려웠습니다. 특히 민감한 운영 데이터를 다룰 때는 강력한 데이터 거버넌스와 보안을 보장하는 것이 매우 중요했습니다. 이 회사는 다양한 플랫폼에서 데이터 접근을 관리하고 데이터 무결성을 유지해야 했습니다. 또한, 운영 효율성을 위한 인사이트를 적시에 제공하기 위해 대량의 데이터를 신속하게 처리해야 했으나, 이로 인해 확장성과 실시간 데이터 처리에 어려움을 겪었습니다.
솔루션
이러한 문제를 해결하기 위해 Chevron Phillips Chemical은 데이터브릭스와 Seeq 기술을 결합하여 솔루션을 구현했습니다. Databricks는 확장 가능한 데이터 엔지니어링 및 머신 러닝 기능을 제공하고, Seeq는 전문화된 시계열 분석을 지원했습니다. 이 통합을 통해 다른 엔터프라이즈 데이터와 함께 시계열 데이터에 원활하게 접근하고 처리할 수 있었습니다. 또한, 가상 에이전트와 로봇 프로세스 자동화(RPA) 등에서 생성형 AI와 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 비정형 데이터를 구조화하고 예측 분석을 개선했습니다. 데이터브릭스의 Unity Catalog를 도입하여 데이터 거버넌스를 강화하고, 분석 플랫폼 전반에서 데이터 관리와 보안을 개선했습니다.
결과
이러한 솔루션의 구현으로 Chevron Phillips Chemical은 여러 긍정적인 결과를 얻었습니다. 데이터브릭스와 Seeq의 통합을 통해 데이터에서 더 많은 가치를 창출하고, 데이터 기반 의사 결정을 지원하며, 비즈니스 인사이트를 향상시키고 운영 안정성을 개선할 수 있었습니다. 고급 분석 및 AI 기능을 활용하여 효율성과 생산성을 높이고, 예기치 않은 다운타임을 줄이며 프로세스 자동화를 강화했습니다. 또한, 이 솔루션은 데이터에 접근하고 분석할 수 있는 통합 플랫폼을 제공하여 조직 내 다양한 이해관계자의 데이터 접근성과 사용성을 개선했습니다. 이를 통해 전사적으로 데이터를 보다 전략적이고 운영적으로 활용할 수 있게 되었습니다.
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