엔터프라이즈 신뢰성
사례 연구: Databricks Genie로 배우는 영업 분석
Stan Konkin
ML Content Developer, DataCamp
작동에서 신뢰로
Space가 영업 전체에 서비스 제공
VP는 전면 출시 전 신뢰성 확보 요구
새 테이블 없이 기존 설정 강화
신뢰성은 반복되는 루프
대화 내용과 평점
검토
문제 원인
진단
적절한 수단
큐레이션
채팅에서 수정 사항
검증
Monitor에서 진단 시작하기
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Monitor
탭에 실제 대화 기록
엄지 아래 답변만 필터링
생성된 SQL 각각 확인
두 가지 실패, 두 가지 원인
월별 추세 변동 → 느슨한 공식
"Premium"
미정의 → Genie가 추측
실패 유형이 다르면 수정 방법도 다름
첫 번째 수정: 추세 고정
느슨한 공식 →
SQL 예시
로 고정
Genie가 동일한 계산 재사용
매번 실행 시 동일한 추세 유지
두 번째 수정: 용어 정의
정의 누락 →
텍스트 지침
추가
용어를 한 번, 정확하게 정의
모든 프리미엄 관련 질문에 적용
지속적인 신뢰성 유지
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질문과 정답 SQL을 쌍으로 구성
변경 후마다 재실행
경영진보다 먼저 회귀 문제 발견
프로덕션 준비 Space의 조건
고정된 공식, 명확한 정의
모니터링 및 벤치마킹 적용
이것이 Space가 신뢰를 얻는 방법
연습해 봅시다!
사례 연구: Databricks Genie로 배우는 영업 분석
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