Snowflake, AI용 비즈니스 온톨로지 공개 예고

Snowflake가 팀들이 공통 비즈니스 용어와 개체, 관계, 지표를 정의하고 소유하며 승인할 수 있도록 관리하는 계층 Business Ontology를 곧 공개 프리뷰로 선보입니다. 이 기능은 Horizon Context에 포함되며, 정의를 이를 구현하는 데이터와 모델에 연결해 사람과 AI 에이전트가 여러 애플리케이션에서 승인된 동일한 비즈니스 의미를 사용하도록 합니다. 회사에 따르면 팀은 영업·재무·마케팅처럼 영역별 차이를 유지하면서 공통 지식을 재사용할 수 있습니다. 예를 들어 매출을 묻는 에이전트는 재무 부서가 매출을 어떻게 정의하는지, 주문 및 고객과 어떤 관계인지 알아야 합니다. 이런 지식은 BI 모델, dbt 프로젝트, 직원의 경험에 흩어져 있어 에이전트마다 따로 구축되는 경우가 많습니다.

Horizon Context는 Tableau, Power BI, dbt, SQL Server, Sigma, Omni, PostgreSQL 커넥터를 통해 기존 도구의 메타데이터를 결합합니다. 플랫폼 간 데이터 계보는 원본 데이터베이스에서 변환 과정을 거쳐 대시보드에 이르는 흐름을 추적해 데이터의 출처와 Snowflake 안팎에서의 사용 방식을 보여줍니다. Snowflake는 맥락을 세 계층으로 설명합니다. 곧 공개 프리뷰에 들어갈 Cortex Sense는 맥락을 자동으로 추론하고, Business Ontology는 비즈니스 의미를 관리하며, Semantic Views는 지표를 계산합니다. 세 계층은 순차 단계가 아니므로 고객은 우선순위에 따라 필요한 계층부터 시작할 수 있습니다. Cortex Sense는 모든 테이블과 지표를 먼저 정의하지 않아도 폭넓은 맥락을 제공하고, Business Ontology는 승인된 의미에 권위를 부여하며, Semantic Views는 일관된 지표 계산을 지원합니다.

Cortex Sense는 쿼리 기록, 대시보드, dbt 모델 같은 메타데이터와 사용 패턴으로 맥락을 구축하며, 팀이 정한 주기에 맞춰 지식을 갱신합니다. 팀은 비즈니스 활용 사례의 범위를 정하고 관련 맥락을 연결한 뒤 피드백과 평가를 통해 다듬습니다. 서로 충돌하는 정보가 있으면 이를 찾아내고 어느 출처를 신뢰할지 팀에 묻습니다. 핵심 용어를 관리할 준비가 되면 Business Ontology에 넣을 정의와 관계, 데이터 연결 초안을 만들 수 있습니다.

Business Ontology에서 팀은 중요한 용어의 뜻과 담당자, 다른 용어와의 관계를 기록합니다. 예를 들어 분석가는 ‘순매출’을 한 번 정의하거나 용어집에서 가져온 뒤, 재무 영역으로 범위를 지정하고 담당자를 배정해 승인을 요청한 다음 이를 계산하는 Semantic View 지표에 연결할 수 있습니다. 고객·주문·매출 같은 비즈니스 개념을 데이터에 연결하고, 여러 Semantic Views의 동등한 지표를 하나의 승인된 정의에 연결할 수도 있습니다. 또 각 레스토랑 브랜드가 승인한 동일 매장 매출 정의처럼 의도적인 변형은 각각의 범위와 함께 보존할 수 있습니다. 사용자는 용어의 담당자와 승인 상태를 확인하고 실제 계산까지 따라갈 수 있으며, 브랜드 및 지역별 변형도 각 적용 범위를 유지합니다.

Horizon Catalog의 관리 설정은 정의를 만들고 수정하고 승인할 권한을 통제합니다. AI가 제안하거나 가져온 정의는 책임 있는 담당자가 검토하기 전까지 제안으로 남습니다. 승인된 정의가 Cortex Sense의 추론과 충돌하면 에이전트는 승인된 정의를 따르고 Cortex Sense는 이를 반영해 학습합니다. 별도의 Snowflake 객체인 Semantic Views는 한 영역의 지표, 차원, 조인을 묶어 에이전트와 BI 도구, SQL에서 조회할 수 있게 합니다. 에이전트는 이 관리된 논리를 바탕으로 SQL을 만들 수 있습니다. Business Ontology는 정의를 뷰에 연결하지만 계산 자체를 바꾸지는 않으며, 계산은 각 뷰 담당자가 관리합니다.

Snowflake에 따르면 Business Ontology는 Apache Ossie와 Resource Description Framework를 포함한 개방형 형식으로 개념과 정의, 관계를 가져오고 내보낼 수 있습니다. Snowflake는 수십 개 조직의 지원을 받는 공급업체 중립적 시맨틱 모델 개방 표준인 Apache Ossie의 창립을 도왔으며, 이 표준은 현재 인큐베이팅 단계입니다. Semantic Views는 Ossie 정의를 가져오고 내보내므로 호환 도구 사이에서 지표를 옮길 수 있습니다. Snowflake 외부의 에이전트도 Model Context Protocol을 통해 Semantic Views를 조회할 수 있으며, 접근 권한은 Horizon Catalog가 관리합니다. Omni, Sigma, ThoughtSpot은 Business Ontology를 분석 및 에이전트 제품에서 관리된 정의와 맥락을 재사용하는 방법으로 소개했습니다. Snowflake는 온톨로지가 비즈니스 지식에 책임자를 부여하고 각 정의가 어디서 계산되는지 연결해, 앞으로의 에이전트와 애플리케이션이 회사에 축적된 지식에서 출발하도록 한다고 밝혔습니다.

Snowflake가 팀들이 공통 비즈니스 용어와 개체, 관계, 지표를 정의하고 소유하며 승인할 수 있도록 관리하는 계층 Business Ontology를 곧 공개 프리뷰로 선보입니다. 이 기능은 Horizon Context에 포함되며, 정의를 이를 구현하는 데이터와 모델에 연결해 사람과 AI 에이전트가 여러 애플리케이션에서 승인된 동일한 비즈니스 의미를 사용하도록 합니다. 회사에 따르면 팀은 영업·재무·마케팅처럼 영역별 차이를 유지하면서 공통 지식을 재사용할 수 있습니다. 예를 들어 매출을 묻는 에이전트는 재무 부서가 매출을 어떻게 정의하는지, 주문 및 고객과 어떤 관계인지 알아야 합니다. 이런 지식은 BI 모델, dbt 프로젝트, 직원의 경험에 흩어져 있어 에이전트마다 따로 구축되는 경우가 많습니다.

Horizon Context는 Tableau, Power BI, dbt, SQL Server, Sigma, Omni, PostgreSQL 커넥터를 통해 기존 도구의 메타데이터를 결합합니다. 플랫폼 간 데이터 계보는 원본 데이터베이스에서 변환 과정을 거쳐 대시보드에 이르는 흐름을 추적해 데이터의 출처와 Snowflake 안팎에서의 사용 방식을 보여줍니다. Snowflake는 맥락을 세 계층으로 설명합니다. 곧 공개 프리뷰에 들어갈 Cortex Sense는 맥락을 자동으로 추론하고, Business Ontology는 비즈니스 의미를 관리하며, Semantic Views는 지표를 계산합니다. 세 계층은 순차 단계가 아니므로 고객은 우선순위에 따라 필요한 계층부터 시작할 수 있습니다. Cortex Sense는 모든 테이블과 지표를 먼저 정의하지 않아도 폭넓은 맥락을 제공하고, Business Ontology는 승인된 의미에 권위를 부여하며, Semantic Views는 일관된 지표 계산을 지원합니다.

Cortex Sense는 쿼리 기록, 대시보드, dbt 모델 같은 메타데이터와 사용 패턴으로 맥락을 구축하며, 팀이 정한 주기에 맞춰 지식을 갱신합니다. 팀은 비즈니스 활용 사례의 범위를 정하고 관련 맥락을 연결한 뒤 피드백과 평가를 통해 다듬습니다. 서로 충돌하는 정보가 있으면 이를 찾아내고 어느 출처를 신뢰할지 팀에 묻습니다. 핵심 용어를 관리할 준비가 되면 Business Ontology에 넣을 정의와 관계, 데이터 연결 초안을 만들 수 있습니다.

Business Ontology에서 팀은 중요한 용어의 뜻과 담당자, 다른 용어와의 관계를 기록합니다. 예를 들어 분석가는 ‘순매출’을 한 번 정의하거나 용어집에서 가져온 뒤, 재무 영역으로 범위를 지정하고 담당자를 배정해 승인을 요청한 다음 이를 계산하는 Semantic View 지표에 연결할 수 있습니다. 고객·주문·매출 같은 비즈니스 개념을 데이터에 연결하고, 여러 Semantic Views의 동등한 지표를 하나의 승인된 정의에 연결할 수도 있습니다. 또 각 레스토랑 브랜드가 승인한 동일 매장 매출 정의처럼 의도적인 변형은 각각의 범위와 함께 보존할 수 있습니다. 사용자는 용어의 담당자와 승인 상태를 확인하고 실제 계산까지 따라갈 수 있으며, 브랜드 및 지역별 변형도 각 적용 범위를 유지합니다.

Horizon Catalog의 관리 설정은 정의를 만들고 수정하고 승인할 권한을 통제합니다. AI가 제안하거나 가져온 정의는 책임 있는 담당자가 검토하기 전까지 제안으로 남습니다. 승인된 정의가 Cortex Sense의 추론과 충돌하면 에이전트는 승인된 정의를 따르고 Cortex Sense는 이를 반영해 학습합니다. 별도의 Snowflake 객체인 Semantic Views는 한 영역의 지표, 차원, 조인을 묶어 에이전트와 BI 도구, SQL에서 조회할 수 있게 합니다. 에이전트는 이 관리된 논리를 바탕으로 SQL을 만들 수 있습니다. Business Ontology는 정의를 뷰에 연결하지만 계산 자체를 바꾸지는 않으며, 계산은 각 뷰 담당자가 관리합니다.

Snowflake에 따르면 Business Ontology는 Apache Ossie와 Resource Description Framework를 포함한 개방형 형식으로 개념과 정의, 관계를 가져오고 내보낼 수 있습니다. Snowflake는 수십 개 조직의 지원을 받는 공급업체 중립적 시맨틱 모델 개방 표준인 Apache Ossie의 창립을 도왔으며, 이 표준은 현재 인큐베이팅 단계입니다. Semantic Views는 Ossie 정의를 가져오고 내보내므로 호환 도구 사이에서 지표를 옮길 수 있습니다. Snowflake 외부의 에이전트도 Model Context Protocol을 통해 Semantic Views를 조회할 수 있으며, 접근 권한은 Horizon Catalog가 관리합니다. Omni, Sigma, ThoughtSpot은 Business Ontology를 분석 및 에이전트 제품에서 관리된 정의와 맥락을 재사용하는 방법으로 소개했습니다. Snowflake는 온톨로지가 비즈니스 지식에 책임자를 부여하고 각 정의가 어디서 계산되는지 연결해, 앞으로의 에이전트와 애플리케이션이 회사에 축적된 지식에서 출발하도록 한다고 밝혔습니다.