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'디노도'통합검색 결과 입니다. (9건)

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내년 데이터 시장 핵심은 '논리적 관리'…"데이터 레이크 보완"

물리적 데이터 이동을 최소화하는 '논리적 데이터 관리'가 내년 인공지능(AI) 전환 핵심 동력이 될 것이란 분석 결과가 나왔다. 23일 디노도가 발표한 '2026년 기업이 주목해야 할 데이터 시장 10대 전망'에 따르면 모든 데이터를 한 저장소에 모으는 데이터 레이크 전략 대신 데이터 복제 없이 원천 데이터에 직접 접근하는 논리적 관리 방식이 이를 보완할 것으로 예측됐다. 논리적 데이터 관리는 멀티 클라우드와 하이브리드, 데이터 주권이 강조되는 환경에서 데이터 복제 없이 일관된 거버넌스를 유지할 수 있는 유연성을 제공한다. 이를 통해 기업은 분산된 인프라 전반에서 데이터 이동성을 보장하며 규제 준수와 상호운용성을 동시에 확보할 수 있다. 보고서는 AI 역할 또한 수동적인 '어시스턴트'에서 스스로 업무를 수행하고 승인하는 '자율 에이전트'로 진화할 것으로 봤다. 이러한 진화를 뒷받침하기 위해 정보기술책임자(CIO)들은 신뢰할 수 있는 실시간 AI용 데이터 기반 구축을 최우선 과제로 삼고, 논리적 관리를 전략적 수단으로 활용할 것으로 분석된다. 산업별로는 제조 현장이 실시간 데이터 중심 구조로 전환되며 생산 주기가 대폭 단축되고, 금융과 고객 관리 등 모든 비즈니스 영역에서 품질이 보장된 데이터 제품이 핵심 자원으로 부상할 것으로 나타났다. 보고서는 이사회와 최고재무책임자(CFO)가 데이터 이동을 최소화하고 인사이트 도출 시간을 줄여 명확한 투자수익률(ROI)을 입증하는 플랫폼에 우선순위를 둘 것으로 전망했다. 다만 기술 발전 속도에 비해 조직 구성원의 활용 역량이 뒤처지는 현상은 AI 확산 병목 요인으로 꼽혔다. 디노도는 기업이 비기술 인력도 독립적으로 AI를 활용할 수 있도록 직관적인 도구에 투자하고 재교육을 강화함으로써 기술 혁신과 조직의 준비 수준 간 격차를 해소해야 한다고 당부했다.

2025.12.23 14:49김미정

[인터뷰] 디노도 CEO "에이전틱 AI 시대 '데이터 가상화' 존재감 커진다"

에이전틱 인공지능(AI) 시대가 왔습니다. AI는 사람 지시 없이 스스로 판단하고 행동하는 자율적 기술로 진화하고 있습니다. 그 핵심에는 데이터가 있습니다. 데이터 수준이 곧 에이전틱 AI 성능을 결정하기 때문입니다. 지디넷코리아는 이번 [SW키트 스페셜] 기획을 위해 미국의 데이터 관리 기업 데이터브릭스와 스노우플레이크, 디노도를 방문했습니다. 각 기업이 어떻게 데이터 품질을 확보하고, 어떤 전략으로 경쟁력을 높이고 있는지 조명합니다. [편집자주] "데이터 생태계는 본질적으로 분산됐습니다. 여기저기 흩어진 데이터를 효율적으로 통합해 관리하는 방식은 앞으로 더 중요해질 것입니다. 방대한 데이터로 작동하는 에이전틱 인공지능(AI)이 성장할수록, 데이터 가상화 존재감이 커질 것입니다." 앙헬 비나 디노도 최고경영자(CEO)는 미국 팔로알토 본사에서 지디넷코리아와 만나 에이전틱 AI 시대에 데이터 가상화의 중요성이 더욱 커질 것이라고 재차 강조했다. 디노도는 1999년부터 데이터 가상화 플랫폼을 운영해 왔다. 데이터 가상화는 여러 시스템에 흩어진 데이터를 한 화면에서 같이 볼 수 있게 만드는 기술이다. 이 과정에서 데이터를 실제로 옮길 필요가 없기 때문에, 기업은 복잡한 이동 작업 없이도 통합된 데이터 환경을 구축할 수 있다. 보통 기업이 보유한 데이터는 고객관계관리(CRM)를 비롯한 전사적자원관리(ERP), 온프레미스 DB, 클라우드 플랫폼 등 여러 시스템에 흩어져 있다. 디노도는 이런 데이터를 실제로 옮기지 않고도 한 화면에서 통합해 볼 수 있도록 '논리적 통합 방식'을 적용한 것이다. 이를 통해 각 시스템의 데이터를 메타데이터로 연결해 같은 의미·정보로 묶는다. 기업은 서로 다른 위치의 데이터를 마치 한 시스템처럼 활용할 수 있는 셈이다. 또 디노도는 데이터 위에 '가상 계층'을 마련했다. 이를 활용하면 사용자 권한 관리, 민감 정보 마스킹, 부서별 맞춤형 데이터 제공 등 다양한 요구를 한 번에 처리할 수 있어 보안과 거버넌스를 보다 효율적으로 수행할 수 있다. "AI 시대 데이터 관리, 단일 플랫폼으론 부족" 비나 CEO는 에이전틱 AI 시대에 데이터 가상화 방식은 더 중요해질 것으로 봤다. 그는 "데이터 생태계는 본질적으로 분산됐다"며 "흩어진 데이터를 메타데이터로 통합해 관리하는 가상화 방식은 앞으로 더욱 중요해질 것"이라고 강조했다. 비나 CEO는 "특히 에이전틱 AI는 스스로 추론하고 워크플로를 생성한다"며 "높은 데이터 접근성과 구조 이해력, 시의성이 필수일 것"이라고 강조했다. 이어 "멀티클라우드와 강력한 거버넌스, 보안까지 모두 핵심"이라고 덧붙였다. 그는 이런 요구를 충족하려면 기업 데이터 관리 기반 자체가 달라져야 한다고 주장했다. 기존의 단일 데이터 플랫폼만으로는 충족하기 어려운 조건이라서다. 비나 CEO는 이런 상황에서 데이터 가상화 필요성이 더 커질 것이라고 강조했다. 그는 "데이터 가상화는 데이터를 옮기지 않고 통합한다"며 "고객에게 데이터를 우리 플랫폼으로 옮기라고 요구하지도 않는다"고 말했다. 이어 "이는 데이터를 플랫폼 내부에 저장해야 하는 웨어하우스·레이크하우스 기업들과 가장 큰 차이점"이라고 짚었다. 실제 기업은 온프레미스 데이터베이스와 클라우드, 레이크하우스 등 여러 시스템에 데이터를 분산된 형태로 관리하고 있다. 이에 모든 데이터를 특정 스토리지로 모으는 일은 현실적으로 불가능에 가깝다. 그는 "일부 데이터는 이동할 수 있지만, 대다수는 기존 위치에 남을 수밖에 없기 때문"이라고 이유를 밝혔다. 비나 CEO는 "데이터는 앞으로도 여러 시스템에 나뉘어 존재할 것"이라며 "방대한 데이터를 아우르는 가상화 통합이 필수"라고 말했다. 데이터 정책 자문도…韓 데이터 보호주의에 '긍정' 비나 CEO는 20년 전과 비교했을 때 데이터 접근 환경이 완전히 달라졌다고 밝혔다. 현재 여러 데이터 소스가 동시에 연결돼 보안과 거버넌스 요구가 훨씬 정교해졌다는 이유에서다. 이에 발맞춰 그는 글로벌 데이터 보안과 거버넌스 정책에 높은 관심을 보이고 있다고 말했다. 실제 중국과 유럽연합(EU) 등 각국 데이터 정책 자문도 진행 중이다. 비나 CEO는 각국 데이터 주권과 개인정보 보호, 기술 규제 같은 움직임을 모니터링하는 작업을 진행 중이다. 이를 통해 정책 담당자에게 기술이 실제 가능한 일과 한계를 설명하는 식이다. 비나 CEO는 한국의 데이터 정책을 높게 평했다. 그는 "한국은 오랫동안 자국 데이터 생태계를 강하게 보호해 왔다"며 "다수 디지털 시장을 미국 플랫폼에 의지하고 있는 유럽과 비교된다"고 강조했다. 그는 "한국은 기술 주권을 지키기 위해 자국 산업을 키우는 방향을 택했다"며 "데이터 보호주의 정책 덕에 현재 택시 호출이나 간편결제, 지도 서비스 등에서 한국 기업이 성장한 이유"라고 덧붙였다. 이어 "글로벌 플랫폼을 따를 것인지, 자국 산업을 키울 것인지는 늘 논쟁이 있을 수 있다"며 “앞으로 이런 균형 잡힌 정책 논의가 한국서 지속되길 기대한다"고 덧붙였다.

2025.11.17 17:05김미정

디노도 서비스로 ROI 345% 상승…"데이터 레이크하우스 병행"

논리적 데이터 관리 플랫폼과 데이터 레이크하우스를 동시에 사용하면 기존보다 더 높은 투자수익률(ROI)을 달성한다는 조사 결과가 나왔다. 3일 독립 분석 기관 벡터8이 발표한 '디노도 플랫폼 ROI 분석 리포트'에 따르면 디노도 플랫폼과 데이터 레이크하우스를 함께 사용한 기업이 3년간 345%의 ROI를 본 것으로 확인됐다. 반면 데이터 레이크하우스만 단독으로 사용하는 기업은 프로젝트 지연과 수백만 달러 규모의 잠재적 수익 손실을 경험한 것으로 나타났다. 이번 연구는 스노우플레이크와 데이터브릭스를 포함한 주요 데이터 레이크하우스 사용자 기업을 대상으로 진행됐다. 벡터8은 대규모 기업을 중심으로 체계적인 조사와 심층 인터뷰를 수행해 디노도 플랫폼이 기술적·운영적·재무적으로 미치는 영향을 정량화했다. 그 결과 디노도 플랫폼을 병행한 기업은 6.5개월 만에 투자금을 회수했고 3년간 약 36억 원의 비용 회피 효과를 얻었다. 또 가상화된 데이터 액세스와 시맨틱 추상화 계층을 통해 인사이트 확보 속도가 기존보다 3~4배 빨라진 것으로 분석됐다. 반대로 논리적 데이터 관리 플랫폼이 없는 기업은 맞춤형 파이프라인 구축과 점대점 데이터 연결, 별도의 거버넌스 도구 운영에 의존해야 했다. 이는 엔지니어링 복잡도 증가와 일정 지연, 투자비 낭비로 이어지는 결과를 보였다. 연구 결과는 디노도 플랫폼이 데이터 복제나 인프라 구축 없이도 거버넌스를 통합하고 AI·비즈니스용 데이터 활용 속도를 높이는 데 기여함을 보여줬다. 조사에 참여한 기업들은 과거 수개월 걸리던 데이터 프로젝트를 디노도 도입 이후 단 며칠 만에 완료할 수 있게 됐다고 응답했다. 벡터8 수석 애널리스트 앤드류 밀로이는 "데이터 레이크하우스는 통합 분석에 필수적인 인프라지만 즉시 활용 가능한 비즈니스 데이터를 제공하지는 않는다"며 "디노도와 같은 논리적 데이터 관리 플랫폼이 없으면 AI와 실시간 의사결정 과정에서 프로젝트 지연과 기회 손실이 반복된다"고 말했다. 디노도 라비 샨카 수석부사장 겸 최고마케팅책임자 "이번 연구는 데이터 레이크하우스만으로는 재무적 효율성을 확보하기 어렵다는 점을 분명히 보여준다"며 "논리적 데이터 관리 플랫폼을 함께 활용해야만 비즈니스 사용자가 제때 데이터를 받아볼 수 있고 기업 경쟁력도 강화된다"고 밝혔다.

2025.11.03 13:25김미정

디노도코리아, 김태홍 신임 지사장 선임

디노도코리아(이하 디노도)가 김태홍 신임 지사장을 공식 선임했다고 27일 밝혔다. 김태홍 신임 지사장은 디노도의 국내 비즈니스를 총괄하며 기업의 AI 전환을 가속화할 수 있도록 논리적 데이터 관리(Logical Data Management)와 데이터 패브릭(Data Fabric) 분야에서 파트너 생태계를 강화하고 국내 고객을 지원하는 데 역량을 집중할 예정이다. 글로벌 IT 기업에서 엔터프라이즈 사업을 담당해온 김 지사장은 데이터와 AI 혁신의 최전선에서 폭넓은 경험을 쌓아왔다. 데이터이쿠(Dataiku) 재직 당시 3년간 엔터프라이즈 비즈니스를 총괄하며 대형 금융사를 포함한 다수의 신규 고객을 확보해 두드러진 비즈니스 성장을 이끌었다. 이전에는 오라클(Oracle), SAS 등 유수의 기업에서 경력을 쌓았다. 디노도 리차드 존스 아시아태평양 & 일본 지역 총괄 부사장은 “김태홍 디노도코리아 신임 지사장은 데이터 분야에서 쌓아온 풍부한 경험과 함께 비즈니스 성장을 성공적으로 이끌어 온 전문가”라며, “한국은 아태 지역의 핵심 시장 중 하나로, 김 지사장의 검증된 리더십과 전문성이 디노도코리아의 성장을 가속화할 것으로 기대한다”고 말했다. 김태홍 지사장은 "해외 선진 사례와 다양한 산업 경험을 기반으로 국내 기업이 위험 부담 없이 기술 혁신을 효율적으로 추진할 수 있도록 지원하는 것을 소명으로 삼아왔다"며 "디노도에서도 끊임없이 변화하는 기술 트렌드를 빠르게 습득하고 고객의 비즈니스 과제를 깊이 이해해 고객이 데이터 기반 의사결정 체계와 AI 전략을 성공적으로 실현할 수 있도록 최선을 다하는 동시에 기업의 데이터 전략을 관리 중심에서 가치 중심으로 전환시키는 촉매제 역할을 하겠다”고 포부를 밝혔다.

2025.10.27 10:32남혁우

디노도, 실시간 데이터·AI 결합…기업 운영 환경 개선

디노도가 분산된 데이터 환경에서 인공지능(AI) 활용도를 높이는 플랫폼을 공개했다. 디노도는 '디노도 플랫폼 9.3'과 '디노도 딥쿼리'를 정식 출시했다고 24일 밝혔다. 이번 제품군은 단순 응답을 넘어 복잡한 질문에 대한 분석적 답변과 추론 과정을 지원할 수 있다. 디노도 플랫폼 9.3은 구체화된 뷰 민첩성 강화와 동적 접근 제어, 비즈니스 컨텍스트 자동 생성, 데이터브릭스 유니티 기반 아이스버그 테이블 지원 등으로 이뤄졌다. 이를 통해 AI 에이전트와 애플리케이션이 빠른 연산과 지속적 데이터 변경에 대응할 수 있게 돕는다. 기업들은 새 플랫폼을 활용해 데이터 레이크하우스 증분 업데이트 가속화와 개인정보 보호 요구에 즉각 대응할 수 있다. 또 벡터 데이터베이스와 연동해 메타데이터 임베딩을 자동 생성하고 변화하는 비즈니스 컨텍스트를 빠르게 반영할 수 있다. 이번 버전은 지난해 9.2에서 선보였던 디노도 데이터 마켓플레이스를 업그레이드한 형태다. 사람과 AI 모두의 실시간 데이터 활용 수요를 충족하는 방향으로 강화됐다. 특히 운영 환경에서 요구되는 보안과 규제 준수를 동시에 고려했다. 디노도 딥쿼리는 깃허브를 통해 제공되며 다중 에이전트 기반의 딥 리서치 기능을 지원한다. 이를 활용하면 복잡한 컨텍스트 인식 쿼리를 몇 분 만에 실행해 설명 가능한 인사이트를 확보할 수 있다. 딥쿼리는 AI 상호작용 정밀화, 데이터 거버넌스 강화, 오픈소스 기반 유연성 확보라는 이점을 갖췄다. 아파치 라이선스로 제공돼 개발자 커뮤니티 참여와 맞춤형 활용도 가능하다. 시그마소프트 시바지 바수 최고 AI 책임자는 "우리는 디노도 딥쿼리의 딥 리서치 기능을 비롯한 기업용 AI 영역에서 디노도 혁신에 주목해 왔다"며 "이번 정식 출시를 계기로 고객이 설명 가능한 비즈니스 인사이트를 확보할 수 있도록 지원하게 돼 기쁘다"고 말했다.

2025.09.24 15:38김미정

[현장] AI 시대 기업 경쟁력은?…"사람·솔루션·데이터가 삼각축"

굿모닝아이텍과 글로벌 선도기업들이 인공지능(AI) 시대의 기업 경쟁력 확보를 위해 사람·솔루션·데이터라는 세 축이 조화를 이뤄야 한다는 메시지를 전했다. 굿모닝아이텍은 10일 서울 여의도 63빌딩 백리향에서 '런 앤 다인 IT 트렌드 세미나'를 개최했다. 이 행사는 굿모닝아이텍이 주최하는 대표 기술 세미나로, 스노우플레이크·디노도·빔소프트웨어 등 데이터 기반 비즈니스 혁신을 주도하는 솔루션 기업들이 참여해 AI 시대의 IT 전략을 공유했다. 첫 번째 세션은 스노우플레이크 조동규 상무가 연사로 나서 사람·솔루션·데이터라는 세 가지 키워드를 중심으로 기업의 디지털 전환을 어떻게 실현할 수 있을지를 설명했다. 그는 "기업들이 문제를 정의하는 데는 능숙하지만 실행 단계에서 막히는 이유는 이 세 요소 중 하나라도 빠져 있기 때문"이라고 강조했다. 특히 조 상무는 "좋은 인재를 뽑는 데서 끝나는 것이 아니라, 이들이 바로 역량을 발휘할 수 있도록 체계적인 교육과 기술 환경이 뒷받침돼야 한다"며 "아무리 유능한 사람이라도 쓸 수 있는 솔루션이 없고 결정에 필요한 데이터가 준비돼 있지 않으면 결국 비즈니스는 정체된다"고 말했다. 스노우플레이크는 이러한 문제를 해결하기 위한 데이터 플랫폼을 제공한다. 기존 비즈니스 인텔리전스(BI) 툴이나 온프레미스 기반 환경을 넘어 다양한 클라우드 환경에 흩어진 데이터를 통합하고 정형·비정형 데이터를 AI가 바로 활용할 수 있는 구조로 정리하는 기능을 강화하고 있다. 특히 거대언어모델(LLM)이 자연어 기반으로 SQL 쿼리를 생성하고 이를 통해 데이터 분석 결과를 빠르게 시각화할 수 있는 기능도 소개됐다. 조 상무는 "데이터는 단순히 많다고 끝이 아니라, 퀄리티와 실시간성이 중요하다"며 증권·부동산·커머스· 보안 등 다양한 산업에서 실시간 데이터 분석의 중요성이 커지고 있음을 강조했다. 이어 "스노우플레이크 마켓플레이스와 AI 데이터 클라우드는 이러한 요구에 부응하기 위한 구조로 설계됐다"고 강조했다. 두 번째 발표자로 나선 디노도 김세준 상무는 'AI와 셀프서비스를 위한 데이터 플랫폼의 진화'를 주제로, 비즈니스 관점에서 데이터를 어떻게 손쉽게 탐색하고 활용할 수 있도록 만들지를 발표했다. 그는 "데이터가 분산돼 있고 이를 다룰 수 있는 사람만 다룰 수 있는 구조 자체가 기업의 혁신을 가로막고 있다"고 말했다. 디노도는 데이터 가상화 기술을 기반으로 데이터의 물리적 위치나 형식과 상관없이 통합적으로 조회하고 활용할 수 있는 플랫폼을 제공한다. 사용자는 자신이 필요한 데이터가 어디 있는지 몰라도 자연어 질의를 통해 원하는 정보를 탐색하고 대시보드나 애플리케이션에서 바로 연동해 쓸 수 있다. 이를 가능하게 하는 핵심 기술은 '시맨틱 레이어'와 '디노도 어시스턴트'다. 디노도 어시스턴트는 생성형 AI 기술을 기반으로 데이터 모델을 자동 생성하고 의미 기반 검색을 지원한다. 약어로 돼 있거나 복잡한 구조의 데이터도 자연어를 통해 설명을 붙이고 태깅하는 기능을 제공하며 이를 통해 데이터 소비자가 기술 의존도 없이 셀프서비스 방식으로 데이터를 활용할 수 있도록 지원한다. 또 김 상무는 디노도의 데이터 보안과 거버넌스 기능도 강점으로 내세웠다. 데이터를 이동하거나 복제하지 않고 원천 데이터를 가상화 방식으로 연결해 제공하면서도 조직별 권한 통제, 개인정보 마스킹, 접근 이력 모니터링 등을 통해 보안 정책을 일관되게 유지할 수 있다는 설명이다. 이를 통해 실제 디노도 플랫폼을 데이터 허브로 구축하고 AI 챗봇, 데이터 분석 자동화 등을 추진 중인 국내 금융권 및 제조사 사례들이 소개됐다. 기존 20~30% 수준이었던 데이터 재사용률도 70% 이상으로 끌어올릴 수 있던 것으로 나타났다. 김 상무는 "이제는 AI에 앞서 AI가 활용할 수 있는 데이터를 준비하는 것이 핵심"이라며 "디노도는 그 준비 과정을 가장 빠르고 안전하게 구현할 수 있는 플랫폼"이라고 강조했다. 마지막으로 빔소프트웨어 성광일 이사는 데이터 보호와 재해복구(DR)의 최신 트렌드를 소개하며 "서비스 복구 속도를 얼마나 단축할 수 있는지가 백업 전략의 핵심"이라고 설명했다. 랜섬웨어 공격 방식이 진화하면서 기존의 단순 감염을 넘어 해커가 루트 권한을 확보해 백업 데이터를 직접 삭제하는 사례가 늘고 있다는 것이다. 빔은 이미지 기반 백업을 통해 운영체제(OS)와 애플리케이션 데이터를 통합 백업하고 장애 발생 시 5~10분 내 전체 서비스를 복구할 수 있는 구조를 제공한다. 특히 기존 레거시 솔루션과 달리 OS 재설치 없이도 복구가 가능해 복구 시간 목표(RTO)를 대폭 단축할 수 있다는 점을 강점으로 내세웠다. 보안 기능도 강화됐다. 백업 시 악성코드 감염 여부를 자동 체크하고 루트 계정이라도 삭제할 수 없는 불변 저장 기술을 적용했다. OS까지 하드닝된 전용 어플라이언스를 제공해 백업 인프라 전반의 보안성을 높였다는 설명이다. 성 이사는 퍼블릭 클라우드 기반 DR 환경도 소개했다. 별도 DR 센터를 보유하지 않은 고객을 위해 마이크로소프트 애저와 협력해 클라우드에 소산된 백업본을 10분 내 복구할 수 있는 즉시 복구 기능을 도입했으며 향후 아마존웹서비스(AWS) 지원도 예정돼 있다. 또 새로운 지속 데이터 보호(CDP) 기능을 통해 백업 주기를 초 단위로 설정할 수 있게 됐으며 이를 통해 수십억 원대 DR 인프라 대신 백업 솔루션만으로도 실시간 복구가 가능한 구조를 구현할 수 있다고 설명했다. 성 이사는 "빔은 고객의 비용 부담은 줄이고 데이터 손실과 서비스 중단 시간을 최소화하는 방향으로 기술을 계속 진화시키고 있다"고 밝혔다.

2025.09.10 18:50한정호

"며칠 걸리던 분석 한 번에"…디노도, '디노도 딥쿼리' 출시 앞둬

디노도가 인공지능(AI) 기반 정보 분석 기능을 고도화해 심층적 질의응답을 제공하는 환경을 구축한다. 디노도는 딥 리서치 서비스인 '디노도 딥쿼리'를 정식 출시한다고 22일 밝혔다. 현재 비공개 프리뷰 형태만 공개된 상태다. 딥쿼리는 생성형 AI가 단순 응답을 넘어 다양한 출처 데이터를 통합하고 그 추론 과정을 설명할 수 있도록 설계된 것이 특징이다. 다양한 시스템과 부서, 포맷에 흩어진 기업 데이터를 실시간으로 분석·결합해 복합적 비즈니스 질문에 답변할 수 있다. 이 서비스는 외부 애플리케이션이나 파트너사 데이터를 포함해 공개 데이터까지 연결해 기업 데이터 활용 폭을 넓힌다. 이를 통해 고객 유지율 변화 원인이나 자금 유출 사유 같은 고난도 질문에 단 몇 분 안에 전문가 수준 응답을 제공한다는 평가를 받고 있다. 기존 분석가는 이 같은 분석에 수일이 걸렸지만 딥쿼리는 실시간 데이터를 활용해 수많은 보고서와 자료를 따로 확인할 필요 없이 논리적 추론을 제공한다. 딥 리서치 기능은 기업의 데이터 기반 의사결정 속도를 비약적으로 높일 수 있다. 딥쿼리는 생성형 AI 개발을 지원하는 오픈소스 툴킷 '디노도 AI 소프트웨어 개발 키트(SDK)'와 함께 제공된다. SDK는 사전 구축된 API를 통해 AI 애플리케이션을 빠르게 구현할 수 있도록 하며, 해당 기능은 디노도 플랫폼의 확장 요소로 작동한다. 디노도는 딥쿼리 출시와 함께 AI와 외부 데이터 소스를 연결하는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)도 SDK에 지원하기 시작했다. 이를 통해 MCP를 준수하는 다양한 에이전트 및 애플리케이션과의 연동이 가능해졌으며, 신뢰 기반의 AI 생태계를 위한 기반도 확보했다. 딥쿼리는 현재 일부 기업에 한해 'AI 액셀러레이터 프로그램' 일환으로 제공되고 있다. 참여 기업은 디노도 제품팀과 협업해 생성형 AI 도입 전략을 설계할 수 있다. 디노도는 "이번 기능이 기존 검색 증강 생성(RAG) 방식이나 문서 기반 검색 기능을 넘어선 최초의 사례"라고 강조했다. 데이터 가상화 기반의 논리적 데이터 접근 방식을 통해 실시간이면서도 거버넌스를 준수한 딥 리서치를 구현할 수 있다는 점에서 차별화된다는 설명이다. 앙헬 비나 디노도 최고경영자(CEO)는 "AI가 기업 환경에서 진정한 잠재력을 발휘하려면 단순 응답 생성이 아닌 전체적인 맥락 이해가 필요하다"며 "딥쿼리는 데이터의 위치와 상관없이 실시간으로 연결하고 통합해 AI가 심층적인 분석과 설명을 할 수 있도록 돕는다"고 밝혔다.

2025.07.22 09:44김미정

"직관적 데이터 관리"…디노도, 플랫폼 업그레이드로 기업 역량 ↑

디노도테크놀로지가 인공지능(AI)을 활용한 신뢰도 높은 데이터 관리 환경 구축을 위해 플랫폼을 업그레이드했다. 디노도는 생성형 인공지능(AI) 기능을 강화한 '디노도 플랫폼 9.2'를 출시했다고 12일 밝혔다. 지난해 11월 공개한 플랫폼 9.1 이후 진행된 제품 고도화다. 디노도 플랫폼 9.2는 시맨틱 레이어와 논리적 데이터 관리 역량 기반으로 데이터 마켓플레이스, 생성형 AI 지원 강화, 데이터 프로덕트 개발 도구로 구성됐다. 새 플랫폼 핵심은 데이터 마켓플레이스를 통한 사용성 제고다. 비즈니스 사용자는 원하는 데이터를 직관적이고 빠르게 검색해 활용할 수 있다. 다국어 선택도 가능하며 대시보드와 리포트에 사용되는 데이터 흐름까지 파악할 수 있다. 디노도는 생성형 AI 애플리케이션 지원도 강화했다. AI 소프트웨어 개발 키트(SDK)와 어시스턴트를 통해 거버넌스를 거친 고품질 데이터를 실시간 제공한다. 동적 개인화와 비정형 데이터 분석도 가능하다. 기업은 내부 데이터 기반으로 신뢰할 수 있는 생성형 AI를 보다 쉽게 구축할 수 있다. 데이터 프로덕트 개발을 위한 기능도 눈에 띈다. 이를 통해 지속적 통합 및 제공(CI/CD) 기반 워크스페이스로 협업을 지원한다. 자동 의존성 분석 기능으로 오류까지 줄일 수 있다. 데이터브릭스나 스노우플레이크 등 오픈소스 카탈로그 연동도 확대했다. 기업 데이터 활용의 자율성과 민첩성을 높이기 위한 이번 업데이트는 복잡한 업무 흐름을 간소화하고, 실무자 중심의 데이터 활용 환경을 제공한다. 기술 지식이 부족한 일반 사용자도 외부 도움 없이 데이터를 탐색하고 업무에 바로 적용할 수 있게 된다. IDC 스튜어트 본드 리서치 담당 부사장은 "디노도 플랫폼 9.2의 데이터 마켓플레이스 기능은 더욱 사용자 친화적인 인터페이스로 보다 직관적으로 데이터에 접근할 수 있도록 지원할 것"이라며 "기술 지식이 부족했던 사람들도 외부 도움 없이 마켓플레이스를 통해 데이터에 접근할 수 있게 될 것"이라고 밝혔다. 디노도 알베르토 팬 수석부사장 겸 최고기술책임자(CTO)는 "우리는 데이터 셀프 서비스와 생성형 AI 역량을 지속적으로 발전시켜 데이터 기반 혁신을 지원하고 있다"며 "이번 디노도 9.2는 데이터 투자 효과를 극대화하고 기업의 의사 결정 역량을 끌어올릴 것"이라고 강조했다.

2025.05.12 11:14김미정

[기고] 올해 데이터 관리 핵심은 AI·분산화·거버넌스·비용 최적화

다가오는 2025년에도 기업은 지속적인 경제 불황과 시장의 불확실성으로 녹록치 않은 경영 환경에 대응해야 할 것으로 예상된다. 기업의 합리적인 의사결정과 비즈니스 경쟁력을 제고할 해결법으로 '데이터의 효율적인 활용'이 더욱 중요해질 것으로 생각되는 가운데, 데이터 관리 아키텍처는 데이터 양 증가, 데이터 소스의 다양성, 데이터 소비 사용자의 다양성 증가에 따른 요구를 충족하기 위해 계속 발전할 것이다. 개인정보 보호와 거버넌스 요건이 더욱 엄격해지고 생성형 AI 애플리케이션의 맥락에 맞게 기업 데이터에 대한 안전한 액세스를 제공하는 것이 더욱 강조될 것이다. 오늘날 기업은 데이터 레이크 방식에서 벗어나 데이터를 하나의 프로덕트로 인식하고 도메인 별로 관리하는 분산형 데이터 아키텍처로의 전환을 가속화하고 있다. 데이터 소유권이 각 팀으로 이양되는 탈중앙화된 연합거버넌스는 개별 팀에게 데이터 운용의 주도권을 제공하는 동시에 데이터 품질과 규정 준수를 책임져야 하는 자율성을 부여한다. 분산화된 환경 속에서 클라우드, 온프레미스, 하이브리드 환경 등 다양한 데이터 소스에 대한 상호운용성 요구가 커지는 가운데, 이를 원활하게 관리하고 활용할 수 있도록 데이터 시스템의 의미론적 통합과 쿼리 컴퓨팅을 지원하는 도구 중요성은 자연스레 올라갈 것이다. 데이터 거버넌스 측면에서의 변화도 마찬가지다. 분산형 데이터 아키텍처는 특정 데이터 거버넌스 정책이 중앙이 아닌 도메인 수준에서 관리되는 도메인 지향 거버넌스로 이어질 것이다. 이를 통해 데이터를 제일 잘 아는 팀이 데이터의 품질과 규정 준수에 대한 책임을 지게 될 것이다. 이에 따라 조직이 데이터 상태, 계보, 사용 현황을 모니터링할 수 있게 해주는 데이터 통합 가시성이 표준 기능이 될 것으로 보인다. 통합 가시성 도구는 데이터 파이프라인, 데이터 최신성, 계보(Lineage)에 대한 인사이트를 제공해 분석·의사 결정을 위한 데이터 신뢰성을 확보할 수 있게 한다. AI 기반 의사결정이라는 측면에서, 다양한 데이터 규제에 부합하고 데이터 투명성을 확보할 수 있도록 데이터 설명 가능성을 보장하는 방법을 갖추게 된다. 데이터 개인정보 보호 규정 준수와 데이터 주권 확보에 대한 요구가 높아지면서 기업이 민감한 데이터는 온프레미스나 프라이빗 클라우드에 둔다. 또 상대적으로 덜 민감한 데이터를 퍼블릭 클라우드에 저장하는 하이브리드 아키텍처를 채택하는 경향도 두드러진다. 이를 통해 기업은 데이터 관련 규제는 준수하면서 퍼블릭 클라우드의 확장성을 충분히 활용할 수 있다. 다만 복수의 클라우드 활용은 이 또한 포괄할 수 있는 데이터 통합 관리 도구의 필요성으로 이어져 다양한 클라우드 플랫폼의 데이터 소스에 대해 가상화된 단일 뷰를 통해 데이터를 관리하고 거버넌스 프레임워크를 제공할 수 있는 솔루션이 시장의 주목을 받을 것으로 예상된다. 데이터 관리 측면에서 앞으로 비중있는 역할을 하게 될 기술이 바로 AI다. AI는 데이터의 구성을 분석하고 태깅을 자동화해 데이터 탐색 및 분류에 소요되는 시간을 단축할 뿐만 아니라 데이터 카탈로그 내 개별 데이터 품질 및 사용 패턴에 대한 실시간 인사이트를 제공한다. 또 데이터 관리 플랫폼은 AI를 활용해 데이터 쿼리 실행을 최적화할 것이다. 사용 패턴을 예측하고 쿼리를 적절한 데이터 실행 엔진에 매핑하는 동시에 비용 최소화와 성능 개선을 위해 데이터 워크로드를 자동 조정하는 등의 작업을 예로 들 수 있다. 거대언어모델(LLM)을 각 기업 요구에 맞게 추가로 학습시키는 미세 조정 작업을 하더라도, 상대적으로 작은 데이터 세트에 한정해 추가 학습을 진행하는 미세 조정의 구조상 생성형 AI 모델은 원래 학습된 시점의 데이터를 기준으로 삼는다. 이로 인해 생성형 AI는 종종 기업 데이터나 문맥을 파악하지 못하고 실시간 정보를 반영하지 못한 결과값을 내놓곤 한다. 이에 대한 해결책으로 기업의 데이터 관리 플랫폼은 LLM에 대해 기존에 학습한 데이터에 내부 데이터 소스를 결합하는 검색증강생성(RAG) 기능을 제공함으로써 생성형 AI 모델 강화에 실시간 데이터를 활용하는 동시에 기업의 데이터와 연결해 맥락에 맞게 AI 모델을 조정할 수 있도록 발전할 것이다. 데이터가 IT부서에 집중되던 과거와 달리 모두가 데이터를 자유롭게 활용할 수 있는 시대가 도래하며 기업은 개별 데이터 사용자의 요구와 선호를 정밀하게 분석해 맞춤형 데이터 소비 경험을 제공해야 하는 과제에 직면하고 있다. 초개인화 서비스를 완성하는데 있어 기업의 데이터 관리 역량은 중추적인 역할을 수행한다. 특히 데이터 관리의 보안 측면에서 기업은 데이터 개인정보 보호에 대한 우려에 대응해 민감한 정보를 침해하지 않고 데이터 분석과 공유를 가능케 하는 개인정보 보호 유지 기술을 도입할 것이다. 또 기업은 모든 지역 및 데이터 환경에서 데이터 관리 관행이 규제 요구조건에 부합할 수 있도록 자동화된 규정 준수 모니터링 도구를 이용할 것으로 전망된다. 앞으로 데이터 관리는 비용 효율적인 스토리지 및 데이터 컴퓨팅 솔루션을 지원하는 방향으로 발전할 것이다. 예를 들어 데이터 사용 빈도에 따라 데이터를 분류하고 각각의 스토리지 계층에 저장해 스토리지 비용을 최적화하는 데이터 계층화와 기업의 비즈니스 우선순위와 재무 목표에 따라 데이터 워크로드를 컴퓨팅 엔진에 동적으로 할당하는 핀옵스 같은 기능이 더욱 중요해진다는 것이다. 또 지속가능성이 데이터 관리 분야에서 기업이 고려해야 할 새로운 가치로 부상할 것이다. 기업은 지속가능성 목표 달성과 규제 준수를 위해 클라우드 환경에서 탄소 발자국을 추적하는 등 에너지 효율적인 데이터 처리 및 저장 방식을 모색할 것이다. 2025년은 기업의 과제 해결을 위한 핵심 경쟁력으로서 데이터 관리의 역할이 더욱 중요해지는 해가 될 것이다. 데이터 관리 아키텍처는 모듈화, 거버넌스, AI 기반 자동화 및 초개인화된 데이터 소비 경험 제공을 최우선 목표로 하면서 더욱 분산되고 실시간으로 데이터를 처리하며 동적으로 변화하는 양상을 보일 것이다. 데이터 관리의 진화를 통해 기업들이 날로 복잡해지는 데이터 생태계 안에서 확장성, 규제 준수 및 데이터 민주화에 대한 요구를 충족하고 비즈니스 경쟁력을 높일 수 있기를 기대한다.

2025.01.15 09:51남궁명선

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