WebstaurantStore, Snowflake Cortex AI로 700개 이상 소스의 dbt 스테이징을 90일 만에 자동화

WebstaurantStore의 3인 데이터 엔지니어링 팀은 인력을 늘리지 않고 랜딩부터 브론즈 레이어까지 dbt 스테이징을 자동화해 90일 만에 700개가 넘는 소스를 온보딩했으며, 자체 측정 기준으로 수집 속도가 약 10배 향상됐습니다. Snowflake Cortex LLM 함수가 레거시 OLTP 메타데이터에서 읽기 쉬운 컬럼 이름과 비즈니스 정의를 제안하면, 엔지니어가 중간 테이블에서 이를 검토합니다. dbt Jinja 매크로는 AI의 원본 출력 대신 이 중간 테이블을 읽습니다.