디노도 "방대한 기업 데이터, 물리적 통합보다 '논리적 연결' 우선"
"기업 데이터 환경이 복잡해졌습니다. 기업이 자사 데이터를 찾고 활용하는 것이 버거울 정도입니다. 이제 데이터를 한 플랫폼에서 관리할 수 있어야 합니다. 디노도는 '디노도플랫폼9.0'으로 이를 도와줄 수 있습니다. 디노도플랫폼9.0은 데이터 가상화를 통해 이리저리 흩어져있는 데이터를 물리적으로 이동하지 않고도 논리적으로 연결해 데이터 활용률을 높여줍니다." 남궁명선 디노도코리아 대표는 3일 인터컨티넨탈 서울 코엑스에서 열린 기자간담회서 올 상반기 출시 예정인 디노도플랫폼9.0 기능을 소개하며 이같이 밝혔다. 남궁명선 대표는 기업 데이터 환경이 복잡해진 추세라고 지적했다. 그는 "기업은 멀티 클라우드 환경에서 데이터를 관리한다"며 "이럴수록 데이터는 점점 방대해지면서 이리저리 흩어지는 사일로 현상까지 보인다"고 설명했다. 기업은 이를 극복하기 위해 데이터 레이크하우스 등을 활용해 물리적으로 데이터를 모은다. 그는 "현재 사일로화된 데이터를 물리적으로 모으는 건 무리인 시대"라며 "이는 인적, 물적 낭비일 것"이라고 설명했다. 남궁 대표는 "현재 기업은 내부 데이터뿐 아니라 외부 데이터도 자주 사용한다"며 "이때 외부 데이터까지 기업 환경에 맞게 통합·저장하는 것도 버거운 상황"이라고 했다. 기업이 물리적으로 데이터를 한데 모아 관리하기 벅찬 시기라는 의미다. 남궁 대표는 데이터 물리적 통합보다 논리적으로 한데 연결하는 것을 목표로 둬야 한다고 했다. 그는 이를 위해 데이터 가상화를 해결책으로 제시했다. 데이터 가상화는 데이터를 물리적으로 옮기는 개념과 다르다. 이리저리 흩어져 있는 데이터를 그대로 두되, 데이터끼리 논리적으로 연결하는 것을 의미한다. 기업은 데이터를 굳이 옮기지 않아도 필요에 따라 연결해 사용하면 된다. 남궁명선 대표는 "디노도는 데이터를 물리적으로 모아서 덩치를 키우는 것보다 이미 있는 데이터끼리 잘 연결해서 활용하는 것을 목표로 뒀다"고 설명했다. 디노도플랫폼9.0은 이런 데이터 가상화 기능을 갖춘 제품이다. 기업의 방대한 데이터를 물리적으로 통합하지 않아도 필요에 따라 데이터끼리 연결해 활용도를 높여주는 솔루션이다. 그는 "분산된 데이터 환경에서도 데이터 사용률을 높여주는 셈"이라며 "고객은 한 플랫폼에서 모든 데이터를 연결, 관리할 수 있는 편리성을 갖출 수 있다"고 강조했다. 남궁명선 대표는 "기업은 데이터를 물리적으로 모아놨을 때 데이터를 효율적으로 사용하지 못한다"고는 점도 언급했다. 디노도 자체 조사 결과에 따르면, 기업 전체 데이터 중 75%가 내부에서 활용되지 못하는 것으로 나타났다. 그는 "디노도플랫폼9.0은 모든 데이터를 연결함으로써 이러한 사각지대를 해소해 줄 것으로 기대한다"고 했다. 그는 올해 국내 신규고객 유치를 본격화하겠다고 했다. 지난해 카카오뱅크와 한 운송업체를 고객사로 유치한 바 있다. 남궁 대표는 "올해 상반기 통신사, 증권사와 계약 논의 중이다"며 "하반기에는 제조사, 보험사 등 다양한 분야의 고객사 유치를 위해 노력할 것"이라고 했다. 그는 "현재 기업들과 실증 시험도 여러 차례 진행했다"며 "올해 본격적인 성과를 낼 것"이라고 자신했다. "생성형 AI, 사람-데이터 다리 역할…관리 자동화 한층 높여" 이날 디노도는 디노도플랫폼9.0의 주요 기능도 소개했다. 디노도코리아 김세준 기술영업 상무는 생성형 AI 적용을 통한 셀프서비스 기능 향상과 빨라진 데이터 처리 속도 등을 제품 강점으로 내세웠다. 김세준 기술영업 상무는 고객이 생성형 AI를 통해 필요한 데이터 검색을 실시간으로 진행할 수 있다는 입장이다. 이때 오픈AI의 GPT 모델이 사용자 명령어 이해, 검색 결과를 제공한다. 우선 사용자가 생성형 AI 창에 "이번 분기에 가장 많이 팔린 제품명을 순서대로 나열해 줘"라고 입력하면, AI는 이를 이해한 뒤 프로그래밍언어(SQL)로 바꾼다. 그 후 디노도 플랫폼에 해당 데이터를 요청한다. 플랫폼이 관련 데이터를 SQL로 제공하면, AI는 이를 자연어로 변환한 뒤 사용자에게 주는 식이다. 그는 "IT 기술자가 아니어도 자연어를 통해 데이터를 관리할 수 있을 것"이라며 "이 플랫폼에서 생성형 AI는 사람과 데이터를 연결하는 다리 역할을 맡았다"고 덧붙였다. 김세준 상무는 "범용 거대언어모델(LLM)은 데이터 용어를 잘 이해하지 못한다"며 "디노도는 AI가 고객사 내 데이터 문맥을 파악할 수 있도록 별도 작업을 거친다"고 설명했다. 김 상무는 "디노도의 광범위한 메타데이터와 기업 데이터를 통합해 LLM에 공급하는 식"이라며 "여기에 모델 정확성과 신뢰성을 올리는 기술 검색증강생성(RAG)을 지원한다"고 덧붙였다. 그는 이 외에도 기존보다 더 빠른 데이터 처리 향상을 보인다고 설명했다. 김 상무는 "디노도플랫폼9.0은 오픈소스 쿼리 엔진인 프레스토 기반의 대규모 병렬처리(MPP) 기능을 탑재했다"며 "이를 통해 대용량 데이터 처리 성능을 올리고 데이터 가시성 확보를 더 늘렸다"고 강조했다. 데이터 보안 강화도 높였다고 했다. 그는 "데이터 관리 권한을 세분화했다"며 "관리자가 볼 수 있는 데이터가 다르고, 내부·외부 데이터도 각각 다른 뷰를 보여준다"고 강조했다.
