가장 빠른 시작점.
이 카테고리에서 고른 짧은 글 세 편으로, 모두 7분 이내에 읽을 수 있습니다. 그다음 주제별로 살펴보시거나 아래 전체 목록을 차례로 읽어 보십시오.
모든 글을 이 카테고리에 모았습니다.
14 편, 최신순
DatabricksDatabricks는 어디에 쓰일까요? 쉽게 풀어 쓴 가이드
Databricks는 기업이 데이터를 한곳에 모아 정제하고, 리포팅과 머신러닝, AI에 활용하는 플랫폼입니다. 무엇을 하는지, 무엇에는 맞지 않는지, 그리고 귀사에 필요한지 판단하는 방법을 설명합니다.
· 8 분 읽기
DatabricksDatabricks vs Microsoft Fabric: 의사결정 가이드
주요 산출물이 Power BI인 Microsoft 중심 조직에는 Fabric이 더 빠른 길입니다. 엔지니어링과 ML 플랫폼으로는 Databricks가 더 강합니다. 많은 조직이 결국 둘 다 운영하며, 의도적으로 설계한다면 그것이 정답일 수 있습니다.
· 8 분 읽기
DatabricksDatabricks 가격 설명: DBU와 실제로 내는 비용
Databricks는 DBU로 청구하지만, DBU 단가는 청구서의 일부일 뿐입니다. 컴퓨트 유형과 티어에 따라 단가가 어떻게 다른지, 클라우드 사업자가 그 위에 무엇을 청구하는지, 그리고 실제로 돈이 어디서 새는지 설명합니다.
· 8 분 읽기
DatabricksDatabricks Unity Catalog: 거버넌스를 제대로 설정하는 법
Unity Catalog는 Databricks의 모든 것을 관리하는 거버넌스 계층입니다. 접근을 통제하고, 계보를 추적하고, 누가 무엇을 건드렸는지 증명하는 단일 지점입니다. 작동 방식과, 3년 차에도 말이 되도록 설계하는 방법을 설명합니다.
· 9 분 읽기
DatabricksDatabricks Genie와 Agent Bricks: 기업 데이터 위의 AI
Databricks Genie는 현업 사용자가 거버넌스가 적용된 데이터에 일상 언어로 질문하게 해 주고, Agent Bricks는 개발자가 그 위에 에이전트를 구축하는 곳입니다. 각각 현재 무엇을 하는지, 무엇이 답을 정확하게 만드는지, 어디서 무너지는지, 제조나 방위 산업에서 첫 파일럿을 어떻게 진행하는지 설명합니다.
· 8 분 읽기
SnowflakeSnowflake vs Databricks: 2026년에 어떻게 선택할까요
이제 두 플랫폼 모두 웨어하우징, 데이터 엔지니어링, Postgres, AI 에이전트를 제공합니다. 선택은 작업이 어디서 시작되는지, 누가 운영하는지, 누가 클라우드 청구서를 내는지로 귀결됩니다. 제가 어떻게 결정할지 설명합니다.
· 9 분 읽기
SnowflakeSnowflake 가격 설명: 크레딧, 에디션, 비용
Snowflake는 컴퓨트를 크레딧으로, 스토리지를 TB 단위로, 데이터 이동을 TB 단위로 청구합니다. 각각 정가로 얼마인지, 아무도 모르게 청구서가 불어나는 곳이 어디인지, 그리고 Go-Live 전에 제가 갖추는 통제 장치를 설명합니다.
· 8 분 읽기
SnowflakeERP 데이터를 Snowflake로: SAP, Oracle, Dynamics 365
2026년에 SAP, Oracle, Microsoft Dynamics 365 ERP 데이터를 Snowflake로 가져오는 현실적인 방법, 각각의 라이선스 함정, 그리고 플랫폼이 신뢰받을지를 결정하는 데이터 모델 작업을 설명합니다.
· 8 분 읽기
SnowflakeSnowflake Cortex AI와 Snowflake Intelligence 설명
Snowflake Cortex AI는 귀사의 Snowflake 계정 안에서 실행되는 AI 서비스 모음입니다. 각 구성 요소가 무엇을 하는지, 정가로 얼마인지, 리스크가 어디에 있는지, 그리고 제조나 방위 산업에서 첫 파일럿을 어떻게 진행하는지 설명합니다.
· 8 분 읽기
SnowflakeSnowflake 아키텍처 설명, 그리고 어디에 쓰이는가
Snowflake는 스토리지, 컴퓨트, 조율을 세 개의 분리된 계층으로 유지하는 클라우드 데이터 플랫폼입니다. 이 아키텍처가 어떻게 작동하는지, 기업이 무엇에 쓰는지, 어디에는 맞지 않는지 설명합니다.
· 8 분 읽기
기술SAP BPC: 통하는 경우, 통하지 않는 경우, 그리고 다음 단계
SAP BPC는 여전히 지원되지만, 앞날은 어떤 버전을 쓰느냐에 달려 있습니다. 여전히 잘하는 일, 중요한 유지보수 일정, 그리고 계획은 SAC로, 연결 결산은 Group Reporting으로 옮겨야 하는 시점을 정리했습니다.
· 9 분 읽기
기술SAP Analytics Cloud: 전략, 가격, 효과를 내는 조건
SAP Analytics Cloud는 리포팅과 계획을 한곳에 묶지만, 그 밑의 데이터를 신뢰할 수 있어야 효과가 납니다. 하는 일, 비용, 맞는 선택이 되는 조건을 정리했습니다.
· 6 분 읽기
위기 대응 및 정상화SAP 데이터 마이그레이션이 실패하는 이유와 해결 방법
대부분의 SAP 데이터 마이그레이션은 비즈니스가 자기 데이터를 어떻게 생각하는지를 바탕으로 계획을 세웠기 때문에 실패합니다. 이 가이드는 컷오버 실패 대부분의 배후에 있는 다섯 가지 실수, 그대로 가져다 쓸 수 있는 모의 로드 계획, 작업별로 맞는 S/4HANA 도구를 다룹니다.
· 7 분 읽기
현대화 및 산업660억 달러 규모의 ERP 산업, 그런데도 CFO가 여전히 Excel을 찾는 이유
한 물류 슈퍼바이저는 회사가 계획 모듈에 큰돈을 들였는데도 팀이 매주 ERP 데이터를 Excel로 내보내 재고 계획을 세운다고 말했습니다. 진짜 ERP 실패 이야기는 가동이 아니라 이 격차이며, AI만으로는 이 격차가 메워지지 않습니다.
· 7 분 읽기
글쓴이: Noel D'Costa
SAP, Oracle, Microsoft 전반에서 25년 동안 ERP 딜리버리를 수행했으며, 현재는 최고기술책임자(CTO)입니다. 제가 이끈 프로젝트를 바탕으로, 이러한 결정을 내리는 분들을 위해 글을 씁니다.
지금 진행 중인 일을 말씀해 주십시오.
30분 통화입니다. 프로젝트, 의사결정 또는 문제를 설명해 주십시오. 제가 도울 수 있는지 말씀드리고, 제가 적임자가 아니라면 누가 도울 수 있을지 알려 드리겠습니다.