How Brilliant Earth Drives Data Democratization | Snowflake

안녕하세요! 데이터 분석이나 업무 도구 바꿀 때마다 복잡해서 머리 아프셨던 적 있으신가요? 💡 오늘은 유명 파인 주얼리 기업인 ‘브릴리언트 어스’가 어떻게 똑똑하게 데이터를 활용하고 있는지 재미있는 이야기를 들려드릴게요.

전체 글 정리

1. 데이터 활용을 가로막던 벽을 허물다

• 브릴리언트는 매일 다이아몬드 가격을 자동으로 책정하는 시스템을 스노우플레이크 환경에서 운영하며 데이터의 중요성을 일찍 깨달았어요.
• 하지만 회사가 빠르게 성장하면서 기존의 주간 보고서나 정적인 방식으로는 임직원들의 다양한 데이터 갈증을 채워주기 어려워졌죠.
• 이에 데이터 과학 팀의 전문 지식을 전사적으로 공유하고, 누구나 쉽게 믿을 수 있는 데이터에 접근할 수 있는 환경을 만들기로 했어요.

2. 보안과 편의성을 모두 잡은 똑똑한 시스템

• 여러 부서가 제각각 도구를 쓰면 IT 부서만 골치가 아파지기 마련인데요, 브릴리언트는 포시트 팀(Posit Team)을 스노우플레이크 내부에 네이티브 앱으로 쏙 집어넣었어요.
• 별도의 서버를 따로 관리할 필요 없이, 기존 스노우플레이크의 보안 권한과 싱글 사인온(SSO) 시스템이 알아서 사용자 권한을 통제해 준답니다.
• IT 팀은 관리하기 편하고, 임직원들은 사내 승인 시스템을 통해 클릭 한 번으로 안전하게 권한을 얻을 수 있게 되었어요.

3. 코딩을 몰라도 직접 만져보는 분석 도구

• 예전에는 복잡한 마케팅 분석 모델 결과를 데이터 팀이 엑셀이나 파워포인트로 전달해야만 했어요.
• 하지만 이제는 성장팀이 직접 인터페이스 화면을 통해 예산을 시뮬레이션하고 예상 매출을 척척 확인해 볼 수 있게 되었답니다.
• 쇼룸 매니저들도 복잡한 필터를 누를 필요 없이 자연스러운 일상 언어로 질문하면 필요한 예약 성과를 척척 찾아내요.

4. AI와 검증된 데이터의 완벽한 만주

• 숫자를 계산하는 정밀한 작업은 파이썬과 R 코드가 맡고, 텍스트로 트렌드를 요약하는 일은 언어 모델(LLM)에 맡기는 역할 분담을 철저히 했어요.
• 덕분에 정확한 수학적 계산을 유지하면서도 보기 편한 보고서를 빠르게 만들어낼 수 있게 되었죠.
• 미리 준비된 탄탄한 데이터 기반 위에 AI 도구를 얹었기 때문에 엉뚱한 결과물이 나오는 혼란을 사전에 멋지게 방지할 수 있었답니다.

이용 방법 / 활용 방안

• 셀프 서비스 분석 환경 구축하기: 복잡한 대시보드를 매번 만들어달라고 요청하기보다, 현업 담당자가 직접 필요한 시나리오를 돌려보고 의사결정에 활용하는 방식을 고민해 보세요.
• 믿을 수 있는 데이터 기반 다지기: AI나 새로운 분석 도구를 도입하기 전에, 먼저 우리 회사의 데이터가 안전하고 정확하게 정리되어 있는지 점검하는 것이 우선이에요.
• 단순 복제가 아닌 맞춤형 해결책 만들기: 기존에 쓰던 방식을 무조건 똑같이 따라 하기보다는, 실제 일하는 사람들이 2년 뒤에도 정말 쓰고 싶어 할 편리한 맞춤형 도구를 고민해 보세요.

여러분이라면 회사에서 다루는 데이터를 직접 쉽게 조회할 수 있게 된다면, 어떤 업무에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?