💡이달의 뉴스레터 요약

1️⃣ AI 챗봇이 "카페 근처 공원 있어?"에 정확히 답하기 시작했어요. 구글맵스플랫폼 AI 업데이트

2️⃣ 위성 사진을 자연어로 분석할 수 있어요. 구글맵스플랫폼 지리공간 분석 업데이트
3️⃣ 데이터팀 없이 전사가 데이터로 일하는 법, SPH와 검증하세요(with 아모레퍼시픽 사례)

4️⃣ 엑셀처럼 쉽게 쓰는 BI, Sigma 웨비나 후기 다시보기와 자료 받아가세요.

5️⃣ 마케터·기획자·영업 담당자가 Sigma를 쓴다면? 실무 관점에서 본 5가지 기능

6️⃣ '조회'에서 '실행'으로, 데이터 활용 기준을 바꿔보세요. Sigma AI Query

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Google Cloud Next 2026 구글맵스플랫폼 업데이트 정리 (1):

AI 에이전트 기능 3가지 🛸

AI 챗봇에게 "이 집 근처에 아이랑 갈 만한 공원 있어?", "퇴근길에 들를 만한 주유소 알려줘" 같은 질문을 해보신 적 있으신가요?

답은 그럴듯해도 실제 장소 정보까지 정확하지는 않았는데요. 이번 Google Cloud Next 2026에서 공개된 업데이트로 그 부분이 달라지고 있어요.

✨ Maps Grounding Lite, Maps Agentic UI Toolkit, Maps Imagery Grounding 를 통해 AI 에이전트가 구글맵스의 실제 장소·경로 데이터를 활용하고, 답변을 동적인 지도 UI로 보여주며, 스트리트뷰 기반의 생성형 AI 이미지까지 만들 수 있게 됐어요.

부동산, 여행, 모빌리티, 광고 같은 산업의 AI 서비스 경험이 어떻게 달라지는지 지금 바로 확인해 보세요.

상상이 현실이 되는 구글맵스플랫폼 최신 AI 업데이트 기능 보러 가기 ➔

Google Cloud Next 2026 Google Maps Platform 업데이트 정리 (2): 지리공간 데이터 분석 업데이트 4가지 🗺

그동안 위성·항공 이미지 분석은 전문 GIS 분석가의 영역이었고, 작업에 수 주가 걸리는 일도 흔했는데요. 이번 업데이트로 BigQuery에서 빠른 분석이 가능해졌습니다.

✨ Aerial and Satellite Insights, Roads Management Insights, Street View × LiDAR, Environment Insights 를 통해 수 주가 걸리던 위성·항공 이미지 분석을 BigQuery에서 분 단위로 단축하고, 사고·도로 장애물·교통량 데이터를 민간에서도 실시간으로 활용할 수 있게 됐어요.

여기에 스트리트뷰 이미지에 LiDAR를 더해 전봇대 높이나 표지판 치수까지 책상 앞에서 정밀 측정하고, 5년치 고해상도 날씨·대기질·꽃가루 데이터를 데이터를 BigQuery에 연결해 수요 예측과 리스크 관리에 바로 활용할 수 있습니다.

빠른 변화 속 의사결정 방식이 어떻게 달라지고 있는지, 자세히 정리했습니다.

🛰 구글맵스플랫폼 지리공간 데이터 분석 4가지 기능 정리 한 번에 보기 ➔

Google Cloud Next 2026의 구글맵스플랫폼 업데이트, 더 깊이 듣고 싶으시다면 주목해 주세요. 👀 구글맵스플랫폼 프리미어 파트너사 SPH가 준비한 Google Cloud Next 2026 리캡 행사에 초대합니다.

이번 뉴스레터에서 소개한 AI 에이전트 기능부터 지리공간 데이터 분석까지, 발표의 핵심과 우리 비즈니스에 적용할 인사이트를 한 번에 정리해 드립니다.

📅 2026. 5. 28 (목)

💻 온라인 LIVE 진행

🎙 세션 소개
Session 01. 구글 코리아 직원이 전하는 Google Cloud Next 2026 키노트 요약
Session 02. 구글맵스플랫폼 활용 방안 및 산업별 Use Case
Session 03. The New Way to Map, AI 에이전트가 바꾸는 지도 경험
Session 04. Analytics, 지리공간 데이터로 발견하는 인사이트
Session 05. Google JAPAC이 바라보는 한국 시장

* 추후 세션 변동이 있을 수 있습니다

2026 구글 클라우드 넥스트 리캡 신청하러 가기

데이터를 ‘모두의 언어’로: Snowflake Intelligence 구축 과정 소개

With 아모레퍼시픽

데이터가 많아질수록 원하는 답을 찾기는 더 어려워지고, 데이터의 진짜 가치는 답을 꺼내는 속도에 달려 있습니다. 🤯
트렌드 사이클이 빠른 시대에 시장 변화를 읽는 속도가 곧 경쟁력이며, 데이터는 조직 전체의 공통 언어가 되어야 합니다.

Snowflake Intelligence는 복잡한 SQL 없이 자연어 질문만으로 정형·비정형 데이터를 함께 분석해 답을 제공하는 엔터프라이즈 인텔리전스 에이전트입니다.
소수 전문가의 영역이던 데이터 분석을 누구나 쉽게 활용할 수 있는 환경으로 전환하는 것이 핵심입니다.
SPH의 단계별 구축 방법과 아모레퍼시픽과의 PoC 사례를 통해 이 솔루션의 실제 적용 과정을 소개합니다. ❄️

데이터팀 없이도 모두가 분석하는 조직, 어떻게 만들 수 있을까? 🤔 ➔

모든 팀이 엑셀처럼 쉽게 쓰는, Sigma Computing 웨비나 후기 📊

비싼 돈을 들여 클라우드를 구축해 두고도, 분석할 때는 데이터를 다시 엑셀로 내려받고 계시진 않으신가요?🤔 시그마 컴퓨팅 한국 공식 파트너사 SPH가 지난 3월 31일 Sigma를 국내 최초로 소개하는 웨비나를 성황리에 마쳤습니다. 🎉

이번 웨비나에서는 엑셀과 스프레드시트와 유사한 UI 소개와 What-if 리스크 시뮬레이션 라이브 데모 시연을 보여드렸습니다. 뿐만 아니라 블랙스톤·도어대시 등 글로벌 기업 도입 사례와 라이선스 정책까지 알찬 내용이 함께 공유됐습니다. ✨

개인 일정으로 아쉽게 참석 못 하신 분들을 위해 전체 세션 영상과 발표 자료, Q&A 답변까지 아래에서 바로 확인하실 수 있게 빠짐없이 정리해 왔습니다.

🗃 세션 자료부터 Q&A 내용까지 확인하기 ➔

🎥 모든 팀이 엑셀처럼 쉽게 쓰는 차세대 BI, Sigma Computing

회사에 데이터는 쌓이고 있는데, 실제로 활용하는 사람은 몇 명일까요?

Sigma는 익숙한 스프레드시트 화면에서 Snowflake 같은 클라우드 데이터에 바로 연결되고, AI에게 질문만 던지면 차트까지 만들어주는 BI 도구예요. 데이터 활용의 기준을 바꾸는 변화를 확인하고 자유롭게 분석해보세요.

🎥 영상 보러 가기 ➔

시그마 컴퓨팅(Sigma Computing)이란?

주요 기능 5가지와 실무 활용 가이드

위 영상에서 본 Sigma에 대해 기능과 실무 활용에 초점을 맞춰 더 자세하게 소개해 드려요. 실시간 분석을 가능하게 하는 Live Query, SQL 없이 분석할 수 있는 스프레드시트 UI, 분석 결과를 바로 입력·실행으로 연결하는 Write-back 등 Sigma의 주요 5가지 기능을 마케터·기획자·영업 담당자 같은 실무 시나리오로 풀어 정리했어요.

"우리 조직에도 Sigma가 맞을까?" 답을 찾고 계신다면, 글에서 확인해 보세요.

📖 BI 도입 검토 중이라면, 한 번 살펴보기 ➔

데이터 웨어하우스 AI 연동, Sigma AI Query로 분석부터 실행까지

AI를 도입했는데, 왜 우리 업무 방식은 그대로일까요?🤔

많은 조직이 막대한 예산을 들여 AI를 도입하고도 변화를 체감하지 못하는 이유는 기술의 한계가 아니라 AI가 실제 업무 데이터와 연결되지 않았기 때문입니다.

Sigma AI는 데이터를 옮기거나 복제하지 않고 Snowflake·Databricks·BigQuery 등 기존 웨어하우스 위에 AI를 직접 연결해, 🔗 자연어 질문 → 인사이트 생성 → 사람의 검토 → 실행 까지 하나의 흐름에 워크플로우를 구축합니다.

SQL을 다루는 전문가에겐 패스스루(Passthrough) 함수로 웨어하우스 AI 함수를 직접 호출하는 통로를, SQL을 모르는 실무자에겐 사용자 지정(Custom) 함수라는 Easy Button을 제공해 누구나 AI를 업무에 효율적으로 쓸 수 있어요!

Sigma AI Query 실제 활용 예시와 작동 방식 보기 ➔

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2604# 📍AI부터 지리공간 분석까지, Google Cloud Next 2026 구글맵스 업데이트