Databricks-based data engineering and analytics
![[Databricks Data + AI Summit 2026] AI-ready Finance Data로 전환하기 위한 데이터 플랫폼 전략](https://tech.cloud.nongshim.co.kr/wp-content/uploads/2606_databricks-400x209.png)
금융 조직이 AI를 실제 업무에 적용하기 위해서는 모델 도입보다 먼저 신뢰할 수 있고 검증 가능한 데이터 기반을 갖춰야 합니다. Databricks Data + AI Summit 2026의 Deloitte 세션을 통해 Trust, Validity, Context를 중심으로 AI-ready Finance Data와 Finance Data Product 전략을 살펴봅니다.
본 글에서는 Databricks Data + AI Summit 2026의 “Migrating from Oracle to Databricks Lakehouse” 세션을 바탕으로, 비즈니스 Use Case 단위의 우선순위 설정과 Lakeflow Connect, Lakebridge, GenAI 기반 코드 변환을 활용한 단계적 Lakehouse 전환 전략을 살펴봅니다.
본 글에서는 Databricks Data + AI Summit 2026의 “Agentic Analytics on Databricks Lakehouse” 세션을 바탕으로 Lakehouse RT, Unity AI Gateway, Genie Ontology, Agent Bricks 중심의 Agentic Analytics 아키텍처와 데이터 분석 플랫폼의 미래를 살펴봅니다.
![[Databricks Data + AI Summit 2026] 키노트로 본 Agentic Data 시대의 시작](https://tech.cloud.nongshim.co.kr/wp-content/uploads/IMG_0283-scaled-400x209.jpg)
본 글에서는 Databricks Data + AI Summit 2026 키노트의 “Agentic Data” 흐름과 Lakehouse//RT, Lakebase, Genie, Unity AI Gateway 발표를 중심으로 기업이 Agentic AI 시대를 준비하기 위한 데이터 플랫폼 전략을 살펴봅니다.