SOLUTION · DATA PLATFORM

업무 용어로 DB · 문서 · 도면을 엮고
Sapie-⁠Lake 데이터에 자연어로 물어보세요

Databricks · Starburst 위에 세우는 솔트웨어의 데이터 플랫폼입니다. 데이터가 놓인 곳에 따라 퍼블릭 · 프라이빗 두 가지로 구성합니다.

2026.09 Sapie-ADP로 출시 · 프라이빗 판 개발 중

WHY LAKEHOUSE

데이터가 쌓여도
찾고 활용하기 어려운 이유

데이터 플랫폼이 지나온 순서입니다. 어디서 문제가 생겼는지 알아야 무엇을 세울지 정해집니다.

01 / 04

데이터 웨어하우스

사내 데이터를 정제해 쌓고 BI 대시보드로 봅니다. 미리 정한 스키마와 ETL이 전제라 새 데이터를 붙이는 데 시간이 걸립니다.
02 / 04

데이터 레이크

형식을 가리지 않고 담습니다. 분류 · 품질 · 접근 기준이 없으면 필요한 데이터를 찾고 신뢰하기 어려워집니다.
03 / 04

레이크하우스

레이크의 저장 방식 위에 웨어하우스의 관리(테이블 · 카탈로그 · 품질)⁠를 올립니다. 분석과 AI가 같은 데이터를 봅니다.
04 / 04

AI를 위한 데이터 플랫폼

데이터 플랫폼은 이제 AI가 사내 데이터를 쓰게 하는 쪽으로 갑니다. 에이전트가 읽을 수 있게 데이터를 준비하는 일입니다.

WHAT SALTWARE DOES

어디에 둘 데이터인지 보고
배치를 고릅니다

클라우드에 올릴 수 있으면 퍼블릭, 내부망에 남아야 하면 프라이빗입니다. 둘이 섞여 있으면 두 배치를 함께 설계합니다.

배치 1 · PUBLIC

퍼블릭

Databricks 레이크하우스로 시작합니다. 옮길 데이터를 모으면 분석과 AI가 같은 데이터를 씁니다.

  • 클라우드 위에 구축
  • Databricks로 시작
Databricks 구축 보기

배치 2 · PRIVATE

프라이빗

ERP처럼 내부망에 남아야 하는 데이터가 대상입니다. 내부망 안에서 Starburst 엔진이 질의합니다.

  • 내부망 · 온프레미스
  • Starburst 엔진으로 질의
  • Sapie-⁠Lake 프라이빗 판 개발 중
Starburst 구축 보기

BEFORE YOU ASK

상담 전에 확인해 두시면 좋습니다

  • 지금 데이터가 어디에 어떻게 놓였는지
  • 내부망을 벗어날 수 있는 데이터와 없는 데이터의 구분
  • 먼저 쓸 업무 한 가지

지금 제공 범위

  • Sapie-⁠Lake 프라이빗 판은 개발 중입니다 — 내부망 구축이 급한 일정이면 Starburst로 먼저 세우는 방법부터 함께 봅니다

PRODUCT

Databricks와 Starburst를
Sapie-⁠Lake가 같은 구조로 잇습니다

엔진은 Databricks와 Starburst입니다. 데이터를 가져와 테이블로 관리하고 업무 맥락을 붙여 AI가 알아듣게 하는 일은 Sapie-⁠Lake가 합니다.

데이터 연결 · 관리OUR PRODUCT

Sapie-Lake

서로 다른 데이터베이스와 문서 · 도면 같은 비정형 데이터를 잇습니다. 쓰던 ERP · DB · 오브젝트 스토리지와 연계해 데이터를 전부 옮기지 않고도 AI가 쓸 수 있습니다.

AI 데이터 플랫폼 · Sapie-⁠ADP 보기
  • Ingest Spark로 옮길 데이터 수집
  • Iceberg 오브젝트 스토리지 위 테이블 관리
  • Query 모은 데이터와 남긴 데이터를 같은 구조로 조회
  • Ontology 온톨로지 · 지식 그래프로 업무 맥락 정의

엔진PARTNER

솔트웨어는 고객 환경에 따라 Databricks(Apache Spark 기반 레이크하우스)⁠와 Starburst(Trino 기반 질의 엔진) 구성을 제안합니다. 모을 데이터는 Databricks에서, 내부망에 남길 데이터는 Starburst로 질의하는 것이 대표 구성이고, 실제 배치는 데이터 위치와 운영 요건에 따라 정합니다.

  • Databricks Delivery Partner Program (2026.09)
  • Starburst 전략적 파트너십 (2026.08)

Sapie-⁠Lake는 AI 데이터 플랫폼 Sapie-⁠ADP의 데이터 연결 · 관리 층입니다.

ARCHITECTURE

가져와 테이블로 관리하고
AI가 읽게 합니다

수집 · 저장 · 질의 · 활용 네 단
WHERE DATA LIVES Sources
  • ERP · 사내 시스템
  • DB · 로그 · 파일
  • 문서 · 도면
INGEST Spark
  • 옮길 데이터를 가져온다
STORE · MANAGE Object Storage · Iceberg
  • S3 같은 오브젝트 스토리지
  • Iceberg 테이블로 관리(오픈소스)
QUERY Databricks · Starburst
  • 모은 데이터는 레이크하우스에서
  • 남겨 둔 데이터는 Starburst로 질의
WHERE IT IS USED AI · Sapie-⁠Agent
  • 온톨로지로 AI가 데이터를 알아듣게
  • 에이전트는 Sapie-⁠Agent(Sapie-⁠ADP)

Iceberg · Trino · Spark는 오픈소스입니다. 제품별 라이선스는 따로 산정합니다.

USE CASES

클라우드냐 내부망이냐에 따라
제안하는 구성이 갈립니다

데이터가 놓인 세 가지 환경과, 그때 제안하는 엔진 · 배치입니다.

01클라우드에 올릴 수 있는 데이터

먼저 막히는 곳

데이터를 클라우드로 옮길 수 있고 분석과 AI에 같은 데이터를 쓰고 싶습니다.

같이 보는 것

옮길 데이터를 Spark로 가져와 테이블로 관리하고 Databricks 레이크하우스에서 분석과 AI에 씁니다.

함께 맡기시는 범위

02내부망을 벗어날 수 없는 데이터

먼저 막히는 곳

ERP처럼 내부망 밖으로 낼 수 없는 데이터가 있습니다.

같이 보는 것

데이터는 내부망에 두고 Starburst 엔진으로 질의합니다.

함께 맡기시는 범위

03두 자리에 나뉜 데이터

먼저 막히는 곳

옮길 수 있는 데이터와 내부망에 남길 데이터가 섞여 있습니다.

같이 보는 것

옮길 것은 Databricks로 모으고 남길 것은 Starburst로 질의해 둘을 같은 데이터 구조로 봅니다.

함께 맡기시는 범위

수행 사례가 아니라 데이터 환경 유형입니다. Sapie-⁠Lake 프라이빗 판은 개발 중이고 내부망 데이터는 지금 Starburst Enterprise로 질의할 수 있습니다.

PARTNERSHIP

Sapie-⁠ADP의 한 층으로
출시했습니다

제품 출시와 두 엔진 회사와 맺은 관계입니다. 날짜는 발표 기준입니다.

Sapie-⁠ADP 데이터 연결 · 관리 층

제품으로 나온 판

2026년 9월 AI 데이터 플랫폼 Sapie-⁠ADP를 출시하면서 데이터 연결과 관리를 Sapie-⁠Lake가 맡았습니다.

Starburst 전략적 파트너십

프라이빗 쪽 엔진을 공급 · 구축하는 근거

Starburst Enterprise 공급 협약입니다 (2026.08).

수행 범위 보기

Databricks Delivery Partner Program

퍼블릭 쪽 구축을 Databricks와 함께 수행하는 근거

Databricks 파트너 프로그램입니다 (2026.09). 프로그램 내용은 Databricks 지면에 있습니다.

수행 범위 보기

기준일 2026.10 · 출처 아이티데일리 2026.09.30(Sapie-⁠ADP) · 2026.08.28(Starburst) · 2026.09.08(Databricks)

HOW WE WORK

진행 방식

  1. 01

    현황 진단

    지금 데이터가 어디에 어떻게 놓였는지, 무엇을 옮기고 무엇을 남길지 봅니다.

  2. 02

    배치 결정

    퍼블릭으로 갈지, 내부망 데이터 때문에 프라이빗이 필요한지 정합니다.

  3. 03

    구축

    가져올 데이터의 파이프라인과 테이블, 남겨 둘 데이터의 질의 연결을 세웁니다.

  4. 04

    운영과 AI 연계

    정리된 데이터 위에 분석과 에이전트를 올립니다.

FAQ

기술 검토와
자주 묻는 질문

플랫폼 검토에서 나오는 질문 가운데 엔진 구성 · 내부망 · 자연어 질의를 모았습니다.

데이터 레이크는 다양한 원천 데이터를 유연하게 저장합니다. 레이크하우스는 이 저장 기반에 테이블 관리와 분석 기능을 결합해 분석과 AI가 같은 데이터를 쓰도록 돕습니다.

옮길 것과 남길 것을
먼저 가릅니다

데이터가 어디에 어떻게 놓였는지부터 봅니다. 배치는 그다음에 정합니다.

  • 문의 유형에 맞는 담당자가 확인하고 연락드립니다
  • 이름 · 회사명 · 연락처와 문의 내용을 남겨 주세요