From Zero to Agents: AI 에이전트를 위한 End-to-End 데이터 파이프라인 구축하기 - Snowflake

From Zero to Agents Learn. Code. Connect. 사전 등록하기 AI 에이전트를 위한 End-to-End 데이터 파이프라인 구축하기 가장 강력한 AI 에이전트의 완성도는 그 기반이 되는 데이터 파이프라인에 달려 있습니다. 단순한 “데모” 수준을 넘어 실제 프로덕션 환경에서 운영 가능한 자산으로 발전시키려면, 데이터 변환과 가공을 대규모로 처리할 수 있는 강력하고 체계적인 아키텍처가 필수적입니다. 이번 Northstar 핸즈온 랩에서는 데이터 아키텍트가 되어 마케팅 및 영업 인텔리전스 에이전트(Marketing & Sales Intelligence Agent)의 백엔드를 직접 구축해볼 수 있습니다! 단순한 프롬프팅 단계를 넘어, Snowflake의 네이티브 AI 및 변환 엔진을 활용해 정제되지 않은 비정형 피드백 데이터를 고품질의 인사이트 데이터셋으로 변환하는 ‘업스트리밍(Upstream)’ 엔지니어링의 핵심을 직접 경험해볼 수 있습니다! [사전 준비사항] - 개인 노트북 및 충전기 지참 - Snowflake 계정 (세션 중 무료 체험판 계정을 생성할 예정) - Python 및 SQL 활용 능력 - GitHub에서 외부 파일 및 리포지토리를 다운로드할 수 있는 환경 이번 핸즈온 랩을 완료하고, 코스 완료를 증명할 수 있는 ‘Zero to Agents’ 디지털 배지도 획득하실 수 있습니다! [프로그램 하이라이트] 이번 워크숍에서는 Raw 데이터로부터 AI 에이전트까지의 전 과정을 Snowflake 주요 컴포넌트를 활용하여 직접 구축합니다. - Dynamic Tables를 활용한 자동화된 AI 파이프라인: 복잡한 ETL 도구나 수동 스케줄링 없이, 선언전(Declarative)으로 자동 업데이트되는 ‘설정 후 잊어도 되는(Set-and-forget)’ 파이프라인을 구축합니다. - Cortex AI를 활용한 지능형 데이터 강화: SQL 파이프라인 내에서 직접 Cortex AI (감성 분석, 분류, 요약 등)를 호출하여 비정형 데이터를 대규모로 인텔리전트하게 정제합니다. - 시맨틱 레이어 (The Semantic Layer) 구성: 비즈니스 질문과 기술적 스키마 사이의 간극을 메우고, 에이전트가 데이터의 맥락을 정확히 이해할 수 있도록 신뢰할 수 있는 시맨틱 모델을 설계합니다. - 실전 인텔리전스 구현: 정형화된 영업 데이터와 강화된 비정형 피드백을 통합하여, 비즈니스 트렌드와 이탈 리스크를 즉각적으로 파악하는 마케팅 및 영업 인텔리전스 에이전트를 완성합니다. [이런 분들께 추천합니다] 데이터 & AI 엔지니어, 아키텍트, 분석가 또는 관련 실무자