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키노트 일자:

Wednesday, Jun 5 9:00 AM – 10:30 AM PDT (Thursday, Jun 6 1:00 AM – 2:30 AM KST)

 

스피커:
Jeff Hollan (Director of Product, Snowpark and Developer Platform, Snowflake),

Amanda Kelly (Director of Product, Snowflake)

Dash Desai (Lead Developer Advocate, Snowflake)

Felipe Hoffa (Lead Developer Advocate, Snowflake)

Marie Coolsaet (Senior Data Science Specialist, frostbyte, Snowflake)

Polita Paulus (Principal Software Engineer, Snowflake)

Cristian Figueroa (Head of Network Science and Behavioral Modeling, Cash App)

Babak Bashiri (Director of Data Engineering, Vimeo)

 

 

 

 

스노우플레이크의 제품 책임자인 Jeff Hollan이 ‘THE BUILDER JOURNEY’라는 주제로 Data Cloud Summit 키노트를 시작하였습니다. 모든 종류의 데이터와 AI 기능을 단일 통합 플랫폼으로 원활하게 통합하는 것을 강조하였습니다.

 

또한, 스노우플레이크는 서버리스 “사용한 만큼만 지불”하는 모델을 통해 비용 효율성을 강조했습니다.

 

 

 

Tasty Bytes의 AI/ML 시나리오

 

 

작년 2023년 Snowflake Summit에서 Tasty Bytes라는 가상의 푸드 트럭 회사가 처음 등장해 주요 플랫폼 기능들을 연극 방식으로 보여주었는데요. 이번 Summit에서도  등장해 스노우플레이크의 기능들을 재밌게 보여주었습니다.

 

“부리또가 식고 있다”라는 클레임에 대해 스노우플레이크를 사용해 고객 만족을 회복하는 일련의 분석 라이브 데모가 진행되었습니다. 이번 데모에서는 리뷰 텍스트와 같은 비정형 데이터를 활용해 고객 경험을 향상시키는 방법을 시연했습니다.

 

 

스노우플레이크의 AI/ML 기능을 활용하여 빠르고 쉽게 비지니스 과제를 해결할 수 있는 세가지 사용 사례를 보여주었습니다.

 

1. 고객 감정 분석 :
   여러 언어의 고객 리뷰를 분석하여 부정적인 리뷰를 확인하고, 특정 벤더에 문제가 집중되어 있음을 밝힘

 

2. 도메인 특정 챗봇 생성 :
   지원 채팅 로그, 팀 PDF 및 위키를 검색하는 챗봇을 개발하여 새로운 직원을 온보딩하거나 팀간 정보 공유에 도움

 

3. 고객 네트워크 그래프 분석 :
   고객 네트워크를 분석하여 주요 고객 노드를 식별하고 연결 관계를 파악. 이를 통해 마케팅 캠페인을 계획

 

 

 

사용 사례 1: 고객 감정 분석 – Cortex 및 Arctic으로 고객 리뷰 분석 앱 개발

 

TASTY BYTES 팀은 점심 시간동안 고객 리뷰를 분석하는 앱을 개발하라는 요청을 받았습니다. 이 과정에서 점심 시간동안 앱 개발이 완료되면 초콜릿을 세션장의 모든 사람에게 제공할 것이라고 얘기했습니다.

 

이어서 TASTY BYTES의450개 푸드 트럭에서 불만 고객을 찾기 위한 감정 분석 데모가 진행되었습니다. 데모에서는 수천 개의 비정형 데이터 텍스트를 번역하고 감정을 분석한 다음 차트로 시각화 하는 방법을 보여주었습니다.

 

 

리뷰를 번역하고 감정을 분석해 부정적인 리뷰를 확인한 후, Snowflake Arctic을 사용해 이를 분류하고 계산했습니다. 그 결과를 바탕으로 푸드 트럭 운영자에게 피드백 이메일을 자동으로 생성해 송신했습니다.

 

 

점심시간동안 무사히 앱 구축이 완료되어 세션장의 모든 고객들에게 초콜릿이 제공되었습니다. 의자 아래에 초콜릿이 부착되어 있었는데, 귀여운 이벤트인 것 같습니다. 😊

 

 

 

사용 사례 2: 조직 특정 문서 챗봇 – RAG의 고객 서비스 앱 개발

 

TASTY BYTES 팀은 챗봇 인터페이스를 위해 Cortex Search와 Streamlit의 시맨틱 및 텍스트 키워드를 결합한 RAG 아키텍처를 사용하여 문서 챗봇을 만들었습니다.

 

 

PDF 파일을 기반으로 고객 질문에 정확히 응답하는 응용 프로그램을 구축하고, Cortex Search와 Streamlit을 활용해 챗봇을 개발했습니다. 개발된 챗봇을 통해 새로운 직원 온보딩 및 정보 공유를 도왔습니다.

 

 

 

사용 사례 3: Customer Network Analysis (고객 네트워크 그래프 분석)

 

스노우플레이크 제품 디렉터인 Amanda Kelly는 Christian Figueroa(Head of Network Science and Behavioral Modeling, Cash App)를 초대해 고객 네트워크 그래프 분석을 시연했습니다.

 

 

Cash App은 고객 노드와 이들의 연결을 파악하기 위해 Relational AI 앱을 사용해 10배 빠르고 저렴하게 그래프 분석을 실행했습니다.

 

TASTY BYTES 팀은 SNS에서 차가운 부리또 문제로 인한 부정적인 피드백을 해결하기 위해 관련 고객에게 무료 부리또를 제공하는 방법을 논의했습니다.

Snowflake Marketplace의 Relational AI 앱은 그래프 분석을 통해 데이터가 플랫폼 내에 유지되면서도 네트워크 분석을 가능하게 했습니다.

 

 

 

결론

 

이번 Summit의 Builder Keynote는 Tasty Bytes 시리즈를 통한 사용 사례 데모로 재미있게 기능을 확인할 수 있어서 유익했습니다. 데모를 보면서 키노트에서 강조했던 “단일 통합 플랫폼”이 점점 더 발전하고 있음을 실감했습니다. 데이터를 스노우플레이크 밖으로 보내지 않고 내부에서 활용할 수 있다는 점이 보안 및 거버넌스 관점에서 강력한 무기가 될 수 있을 것 같습니다.

작성 ｜이소민 매니저 CTC Cloud Solutions Architect 팀