[Databricks Data + AI Summit 2026] 키노트로 본 Agentic Data 시대의 시작

AI Agent가 기업 환경에 성공적으로 안착하기 위해서는 단순한 모델 성능을 넘어 **컨텍스트(Context)**와 **제어(Control)**가 필수적이다. Agent가 데이터 간의 관계, 비즈니스 용어, 사용자 권한 및 업무 프로세스를 이해해야 하며, 기업은 이를 통제할 수 있는 거버넌스 체계를 갖춰야 한다.

Databricks는 이를 위해 Agentic Data라는 새로운 방향성을 제시하며, 분석을 넘어 AI Agent의 실시간 실행 기반이 되는 아키텍처를 공개했다.

• Lakehouse//RT: Reyden 엔진을 기반으로 밀리초 단위의 응답성을 제공하는 실시간 데이터웨어하우스로, 데이터 이동 없이 실시간 워크로드를 지원한다.
• Lakebase: Agentic 애플리케이션을 위한 Serverless Postgres로, 운영 데이터베이스 역할을 수행하며 높은 복원력을 제공한다.
• LTAP (Lake Transactional + Analytical Processing): OLTP와 OLAP를 연결하여 실시간성과 분석 성능을 동시에 확보하는 방향성을 의미한다.

또한, 자연어로 데이터 인사이트를 얻고 업무를 자동화하는 AI Assistant인 Genie를 소개했다. Genie는 Genie Ontology를 통해 기업 고유의 맥락을 학습하며, Genie ZeroOps를 통해 데이터 파이프라인과 모델을 스스로 모니터링하고 최적화하는 운영 자동화를 지향한다.