Snowflake CoCo Snowpipe 자동 설정 GA, 데이터 수집 파이프라인 구축 방법
클라우드 저장소 경로만 말하면 CoCo가 Snowpipe 파이프라인을 만들고 적재까지 확인해 줘요
클라우드 저장소 경로만 말하면 CoCo가 Snowpipe 파이프라인을 만들고 적재까지 확인해 줘요
Databricks가 만든 Iceberg 데이터를 복사 없이 BigQuery에서 바로 조회하는 방법이에요
AI 비서가 자연어 질문을 받으면 Snowflake가 직접 SQL을 만들고 실행해서, 사용자 권한 안에서만 데이터를 보여줘요
AI에게 우리 데이터와 용어를 미리 알려줬더니 일주일 걸리던 예측이 몇 시간으로 줄었어요
Snowflake가 Online Feature Store를 정식 출시하고, 피처 서빙부터 모델 배포까지 한 플랫폼에서 돌리는 사기 탐지 구성을 공개했어요
클라우드 창고의 이미지, 음성, 문서 파일을 표의 한 칸처럼 연결해 SQL로 Gemini 분석을 맡길 수 있어요
웨어하우스가 이미 탄탄하면 Composable CDP, 아니면 Packaged CDP를 고르면 돼요
BigQuery 파이썬 함수에서 문제 행을 로그로 남기고 쿼리는 끝까지 돌리는 방법이에요
Workday 인사 데이터를 복사 없이 Snowflake에서 바로 조회하고, 반대로 Snowflake 테이블도 Workday에서 쓸 수 있어요
Snowflake 안에서 Gemini 4 Argon을 바로 불러 쓰게 되어 데이터를 밖으로 옮기지 않고 AI 분석을 돌릴 수 있어요
흩어진 로그와 지표를 지도처럼 이어서 무엇이 고장 났는지뿐 아니라 왜 고장 났는지까지 따라가게 해줘요
BigQuery AI 함수를 돌릴 때 하루 토큰 한도를 미리 정해 비용이 새지 않게 막을 수 있어요
Databricks 데이터를 복사 없이 BigQuery에서 바로 읽고 자연어로 물어볼 수 있어요
AI 에이전트가 틀린 답을 낸 원인 지표를 찾고 고치는 일을 한 작업 공간에서 끝낼 수 있어요
AI 에이전트에게 말로 시키면 로그 적재부터 dbt 변환, 모델 학습, 매일 도는 자동 파이프라인까지 만들어 줘요
티켓 분류나 점수 매기기처럼 답이 정해진 반복 작업을 전용 모델 하나로 빠르고 싸게 처리하는 기능이에요
코드 없이 브라우저에서 인보이스 PDF를 BigQuery 안에서 바로 처리해 중복과 금액 오류를 자동으로 걸러내요
Google Cloud가 Spanner 기반 Iceberg 카탈로그를 정식 출시하면서 Databricks Unity와도 양방향 연동이 가능해졌어요
Snowflake가 Meta, TikTok 데이터를 연결해 광고 성과 원인을 진단하고 승인받아 실행까지 하는 AI 에이전트 게이트웨이를 프리뷰로 내놨어요
Databricks 시스템 테이블은 광범위한 가시성을 주지만 실시간이 아니라서 알림용으로는 Jobs API와 작업 알림을 따로 써야 해요
Databricks로 데이터 파이프라인을 돌린다면 꼭 봐야 할 핵심 지표를 Datadog이 정리했어요
AI 에이전트가 로컬 설치 없이 gcloud와 bq 명령으로 BigQuery를 직접 운영할 수 있는 원격 MCP 서버가 프리뷰로 나왔어요
파이프라인이 에러 없이 끝나도 Databricks 테이블 속 데이터는 틀릴 수 있어서 별도 품질 모니터링이 필요해요
PayPal이 온프레미스 Hadoop을 버리고 BigQuery 연동 기반 Managed Spark로 옮겨서 처리 속도와 SLA를 동시에 끌어올린 사례예요
장애 대응용 로그 데이터를 고객, 매출 데이터와 연결해 분석 자산으로 바꾸는 방법이에요
장애가 났을 때 서버 로그부터 뒤지지 않고 고객이 겪는 문제부터 시작해서 원인을 찾아가는 관측 도구예요
인바운드 포트 없이 사내 Oracle, 프라이빗 Kafka를 Snowflake에 붙이는 에이전트가 나왔어요
Anthropic의 Claude Opus 5.5가 Snowflake Cortex AI 전 영역에 공개 프리뷰로 풀리면서 코딩, 데이터 검증, 보고서 작성을 SQL과 CLI로 바로 처리할 수 있게 됐어요
AI 에이전트가 어디서 실패하고 토큰을 왜 많이 썼는지 Snowflake가 추적해서 보여주는 기능이에요
Snowflake가 직원 개인 단위로 AI 지출 한도를 걸어 자동 차단하는 Per User Quotas를 정식 출시했어요
위치 데이터 회사 Pine59가 BigQuery 파이프라인을 Managed Airflow Gen 3로 옮겨 처리 속도와 개발 생산성을 함께 끌어올린 사례예요
Snowflake가 별도 중계 시스템 없이 앱과 기기 데이터를 테이블로 바로 흘려넣는 Elastic Channels를 정식 출시했어요
AWS, Azure에 있는 데이터를 옮기지 않고도 BigQuery가 자주 쓰는 부분만 캐싱해서 빠르고 싸게 조회해줘요
수요 급증을 예측하고 공급업체 선택과 발주까지 사람 개입 없이 처리하는 자동화 구조를 Databricks와 Amazon Quick으로 만든 사례예요
BigQuery에 추가된 6가지 함수로 지표 변화 원인 찾기, 핵심 요인 분석, 실제 효과 측정을 SQL 체이닝 한 번에 처리할 수 있어요
Snowflake가 청구서 처리를 문서 인식이 아니라 데이터와 워크플로 문제로 재설계한 InvoiceIQ 사례예요
Snowflake CoCo의 spark migration 스킬로 PySpark 코드를 프롬프트 한 번에 Snowpark Connect로 옮기는 방법이에요
Snowflake가 데이터 엔지니어용 AI 코딩 에이전트 CoCo를 내놓으면서 dbt 같은 도구를 스킬과 플러그인으로 표준화하는 법을 공개했어요
BigQuery가 테이블마다 겹치지 않는 번호를 자동으로 매겨주는 identity columns 기능을 내놨어요
BigQuery에 새로 붙은 TabFM으로 데이터 사이언티스트 없이도 SQL 한 줄로 이탈, 사기 예측을 돌릴 수 있어요
BigQuery가 그래프 기능을 정식 출시하면서 Databricks 테이블까지 데이터 이동 없이 연결해 AI 에이전트의 근거로 쓸 수 있게 됐어요
자연어 프롬프트 하나로 dbt 모델부터 파이프라인 배포, 장애진단까지 자동화하는 도구예요
관찰성 데이터를 Apache Iceberg 형식으로 자기 S3에 저장해서 Spark, DuckDB, Trino 등 어떤 엔진으로도 바로 쿼리할 수 있게 만드는 기능이에요
여러 곳에 흩어진 데이터를 옮기지 않고도 한 곳에서 찾고 분석할 수 있게 해주는 연동이에요
Snowflake의 Observe가 AI 에이전트용 MCP 서버와 CLI를 새로 내놔서 사람 없이도 운영 데이터를 직접 조회하고 대응하게 됐어요
BigQuery와 Snowflake가 데이터 복제 없이 같은 테이블을 공유하는 레이크하우스 구조가 나왔어요
제약, 바이오 회사가 인수합병할 때 임상, 특허, 환자 데이터를 옮기지 않고도 실시간으로 조회하고 공유하게 해주는 Snowflake 기능을 정리했어요
Google Cloud가 AI 에이전트용 문서 번들(OKF)을 Knowledge Catalog에 등록해 조직 전체에서 검색되고 권한 관리되게 만드는 방법을 공개했어요
Snowflake가 AI 에이전트와 대시보드가 같은 답을 내도록 사내 시맨틱 레이어 구축법을 공개했어요
BigQuery를 Data 360에 연결하는 방법과 Agentforce Coworker 실제 써본 후기를 모은 Salesforce 커뮤니티 8월 소식이에요
데이터 인프라는 좋은데 캠페인 실행까지 못 이어지는 마지막 마일 문제를 Databricks의 통합 데이터 기반과 AI 에이전트로 메우는 이야기예요
경량 CPU 모델로 먼저 걸러내고 복잡한 5% 미만만 BigQuery 조회하는 AI 에이전트에 넘기는 하이브리드 파이프라인 설계예요
Snowflake 안에서만 컨테이너 하나로 초당 100만 건 이상 데이터를 Iceberg 테이블에 바로 스트리밍 테스트할 수 있어요
BigQuery가 Databricks, Snowflake, AWS 데이터를 옮기지 않고도 AI 에이전트로 직접 쿼리하게 해줘요
Databricks가 OpenAI, Stellantis와 함께 대기업용 멀티 AI agent 배포를 논의하는 행사를 열어요
작업마다 가장 저렴하고 성능 좋은 AI 모델을 자동으로 골라주는 Snowflake의 새 기능이에요
상위 테이블의 설명과 PII 태그, 신뢰도 점수를 계보 추적으로 하위 뷰까지 자동으로 물려주는 에이전트예요
낡은 Hive Metastore를 코드 재작성 없이 옮겨서 BigQuery와 Spark가 같은 데이터를 동시에 쓰게 해주는 서버리스 카탈로그예요
장애 조사에 AI를 붙이기 전에 데이터가 한곳에 통합돼 있고 관계까지 모델링됐는지부터 봐야 한다는 이야기예요
제품 사용 데이터를 Databricks에 두고 zero copy로 Salesforce에 연결하면 별도 CSP 없이도 고객 성공 관리가 가능해요