BigQuery
데이터부터 AI 에이전트까지, 에이전틱 시대의 자율형 데이터 플랫폼. 아이티센클로잇의 레퍼런스 아키텍처로 비용은 낮추고 속도는 높이세요.
30x
Gemini로 처리한 데이터 처리량 증가
25x
비정형 데이터 처리 AI 함수 사용량 증가
20x
MCP 기반 에이전트 구축 도구 사용량 증가
에이전틱 시대의 자율형 데이터-AI 플랫폼
인프라 관리 없이 성능과 확장성을 확보하고, 자연어 대화와 AI 에이전트로 데이터 파이프라인 구축부터 분석까지 자동화하며, 보안·카탈로그·리니지까지 기본 제공되는 데이터 플랫폼으로 의사결정 속도를 끌어올리세요.
- 자연어로 묻고 답하는 대화형 분석(Conversational Analytics)과 데이터 에이전트로 SQL 없이도 셀프서비스 분석
- Data Engineering/Data Science Agent가 파이프라인 구축부터 데이터 정제·시각화까지 자연어 지시만으로 자동 수행
- Managed Iceberg·Cross-cloud Lakehouse로 AWS·Azure까지 사일로 없는 오픈 레이크하우스 구성
Conversational Analytics (GA)
복잡한 데이터셋을 자연어로 질의하고, 구조화·비정형 데이터를 넘나드는 예측 분석과 추론까지 지원합니다.
Data Agent
테이블 메타데이터와 업무별 질의 규칙을 담은 대화형 에이전트를 직접 구성해, 현업이 SQL 없이 데이터를 활용하도록 합니다.
Data Engineering / Science Agent (GA)
자연어 지시만으로 데이터 파이프라인을 생성·수정·마이그레이션하고, 데이터 적재·정제·시각화 계획을 자동 실행합니다.
AI.PARSE_DOCUMENT & Optimized Mode
SQL 한 줄로 문서 OCR·레이아웃 파싱·청킹을 자동화하고, AI 함수 최적화 모드로 토큰 소비를 최대 230배 절감합니다.
BigQuery Graph (Preview)
엔티티·관계·비즈니스 로직을 데이터 플랫폼 안에 그래프로 매핑해 AI 에이전트의 다중 홉 추론 정확도를 높입니다.
Managed Iceberg & Cross-cloud Lakehouse
Iceberg REST Catalog로 자동 테이블 관리·CDC를 지원하고, AWS·Azure 데이터까지 경계 없이 접근하는 레이크하우스를 구성합니다.
Fluid Scaling (GA)
변동성이 큰 워크로드도 비용·성능 트레이드오프 없이 초 단위 과금으로 자동 확장/축소되며, 최대 34% 비용을 절감합니다.
에이전트 대비 거버넌스
에이전트 준비형 보안 센터와 Gemini Cloud Assist 쿼리 최적화, IAM·행/열 보안·카탈로그/리니지가 기본 제공됩니다.
에이전트 개발자를 위한 툴링
주요 활용 사례
현업 셀프서비스 분석: Conversational Analytics + Data Agent
에이전트가 직접 만들고 고치는 데이터 파이프라인(Data Engineering Agent)
계약서·리포트 등 비정형 문서의 SQL 기반 일괄 처리(AI.PARSE_DOCUMENT)
그래프 기반 고객·상품 관계 분석 및 추천
크로스클라우드 통합 리포팅 & BI, Looker 연계
ADK/LangGraph 에이전트 상호작용 로그 분석(BigQuery Agent Analytics)
전환·구현 방법론
1. Discover
소스 시스템/쿼리 현황·SLA·비용 진단, 자연어 분석·에이전트 자동화 적용 영역 선정
2. Design
스키마/파티셔닝/클러스터링·보안 정책·Data Agent 지식원(테이블·그래프·함수) 설계
3. Build
Data Engineering Agent 기반 파이프라인 구축, AI 함수·그래프 적용, 성능/비용 최적화
4. Enable
카탈로그/리니지·Gemini Cloud Assist·Agent Analytics 기반 모니터링·운영 가이드·FinOps
참조 아키텍처(요약)
소스(트랜잭션/로그/파일) → Ingest(배치·스트리밍·실시간 복제) → BigQuery/Cross-cloud Lakehouse → 데이터 마트 → 분석/AI(Conversational Analytics·Data Agent·BigQuery Graph·Looker) → 운영/보안(IAM·카탈로그·리니지·Gemini Cloud Assist).
주요 산출물
- 타겟 아키텍처 다이어그램(BigQuery/Lakehouse/BI/AI 에이전트)
- 스키마/파티션/클러스터링 전략서
- Data Agent 지식원 설계서 및 검증된 쿼리(Verified Query) 템플릿
- 성능·비용 최적화 가이드(Fluid Scaling/쿼리/슬롯/캐시)
- 보안/거버넌스 표준(권한·마스킹·리니지·에이전트 접근 통제)
운영/최적화 팁
Fluid Scaling·파티션·클러스터링·머티리얼라이즈드 뷰로 비용/성능 균형을 맞추고, Gemini Cloud Assist의 쿼리 최적화 제안과 데이터 카탈로그/리니지로 품질과 거버넌스를 확보하세요.
"Google Cloud에 데이터 플랫폼을 구축하고 10개월 만에 모든 핵심 보험 데이터를 적재했습니다. 업계에서 통상적으로 걸리는 시간의 절반 수준입니다. 짧은 기간에 사용자 수도 두 배로 늘었습니다."
Tatjana Lalkovic · CTO, Definity
왜 아이티센 클로잇인가?
- DW·레이크하우스 전환 전문성: 온프레미스 → BigQuery/Cross-cloud Lakehouse 전환 레퍼런스
- Data Agent·Conversational Analytics 설계 경험: 현업 셀프서비스 분석 환경 구축
- Data Engineering/Science Agent 도입 컨설팅: 파이프라인 자동화 및 안전한 검증 프로세스 수립
- FinOps 내재화: Fluid Scaling·Reservations 기반 비용 예측·할당·최적화 체계
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