AWS와 함께 F1의 데이터 운영 혁신 사례

소개
이번 블로그에서는 AWS가 Formula 1®(F1)의 데이터 운영을 어떻게 혁신했는지에 대해 자세히 설명하고자 합니다. F1은 Amazon Bedrock AgentCore를 활용해 데이터를 자동화하고 운영 효율성을 높였습니다. 데이터 온보딩 소요 시간을 대폭 단축한 사례를 중심으로, AWS를 통한 인공지능과 클라우드 기술의 활용법을 소개합니다.

본문
F1의 경우 매년 8억 명 이상의 팬이 여러 디지털 플랫폼에서 경기를 관람합니다. 그러나 이러한 방대한 데이터를 효과적으로 처리하기 위해서는 높은 수준의 마케팅 기술과 데이터 운영 전략이 필요합니다. F1의 'Customer 360' 플랫폼은 팬과의 모든 상호작용을 캡처하여 개인화 및 상업 전략을 지원하는 중요한 역할을 합니다.

하지만 데이터를 수집하고 처리하는 과정에서 큰 도전에 직면했습니다. 새로운 데이터 소스를 통합하는 데 6~8주가 필요했으며, 이는 비효율성을 초래했습니다. 이에 따라 AWS와 협력하여 Data Accelerator라는 혁신적인 솔루션을 개발하게 되었습니다. 이를 통해 F1은 데이터 소스 온보딩 시간을 8주에서 40분으로 줄일 수 있었습니다.

데이터 처리의 자동화는 단순한 코드 생성이 아니라, Amazon Bedrock AgentCore를 사용해 데이터의 변화 감지 및 해결, 통합 접근성을 제공합니다. 여기에는 GDPR 분류와 데이터 품질 검사가 포함됩니다. 이러한 프로세스를 통해 F1은 데이터를 실시간으로 추적할 수 있게 되었으며, 중단 없는 분석 환경을 조성했습니다.

결론
F1의 Data Accelerator 적용 사례는 데이터 운영 및 마케팅 기술에서 큰 진전을 이루었습니다. 자동화된 데이터 처리와 AWS의 고도화된 기술을 통해 F1은 팬 경험을 개인화하고 경쟁력을 강화했습니다. 이러한 접근법은 데이터 소스의 통합과 변화, 그리고 규제 요구사항을 효율적으로 관리하려는 모든 조직에 적용 가능합니다.

[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/from-weeks-to-minutes-how-formula-1-uses-agentic-ai-on-aws-to-accelerate-data-operations/