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[AI 리더스] 데이터브릭스 "5년 내 운영 DB 판 바뀐다…韓 금융사 집중"

"5년 내 운영 데이터베이스(DB) 영역에서 큰 변화가 일어날 것입니다. 기업이 실시간으로 쌓이는 데이터를 따로 옮기지 않고 곧바로 분석하고 AI에 활용할 수 있는 환경이 만들어질 것입니다. 우리는 이를 '레이크베이스'를 통해 데이터 시장을 공략할 방침입니다." 데이비드 마이어 데이터브릭스 제품 총괄 수석부사장은 최근 지디넷코리아와 만나 AI 시대 DB 생태계를 이같이 전망했다. 데이터브릭스는 기업 데이터 저장·분석과 AI 개발을 지원하는 데이터·AI 플랫폼 기업으로, 최근 50억 달러를 추가 조달하며 기업가치가 1900억 달러(약 264조원)로 뛰었다. 연환산 매출도 70억 달러를 넘어섰으며, 시장에서는 향후 기업공개(IPO) 가능성이 높은 대표적인 비상장 AI 기업으로 꼽힌다. 이날 마이어 부사장은 운영 DB 생태계에서 레이크베이스 중요도가 높아질 것으로 내다봤다. 레이크베이스는 데이터브릭스 플랫폼에 통합된 서버리스 PostgreSQL 기반 운영 데이터베이스다. 애플리케이션과 AI 에이전트에서 발생하는 실시간 트랜잭션 데이터를 처리하고, 이를 레이크하우스의 분석 및 AI 워크로드와 일관된 거버넌스 환경에서 연결할 수 있도록 지원한다. 데이터브릭스가 사업을 운영 DB 영역으로 확장한 배경에는 AI 애플리케이션 증가가 있다. 마이어부사장은 "현재 기업들이 서비스형 소프트웨어(SaaS) 의존도를 줄이고 AI 기반 업무 시스템을 구축하고 있다"며 "이를 뒷받침할 운영 DB 수요도 함께 커지고 있다"고 설명했다. 운영 DB는 실제 서비스와 업무에서 데이터가 발생할 때마다 이를 저장하고 불러오는 역할을 한다. 분석용 DB보다 훨씬 빠른 응답 속도가 필요한 이유다. 분석 DB는 통상 1초 내에 응답하면 되지만, 운영 DB는 약 10밀리초 안에 응답해야 한다. 데이터브릭스는 이런 속도를 확보하면서도 운영 DB 컴퓨트와 스토리지를 분리하기 위해 5년간 기술을 연구해 왔다. 약 2년 전 네온(Neon) 팀과 해결 방안을 논의했고, 이후 네온을 인수해 레이크베이스를 2025년 내놨다. 그는 "레이크하우스가 분석 DB 산업 전체를 변화시켰다면, 앞으로 5년 안에는 모든 운영 DB가 사실상 레이크베이스와 같은 형태로 바뀔 것으로 본다"고 강조했다. 마이어 부사장은 이런 변화를 앞당길 핵심 동력으로 AI 애플리케이션을 꼽았다. 기업이 AI를 활용한 새로운 서비스를 만들 때마다 데이터를 실시간으로 저장하고 불러올 운영 DB가 필요하다는 이유에서다. 그는 "AI 활용이 늘어날수록 이를 뒷받침하는 운영 DB 수요도 커질 것"이라며 "레이크베이스 역할도 덩달아 확대될 것"이라고 전망했다. "AI 문턱 낮추는 제품 개발 목표…韓 고객사 협력" 이날 마이어 부사장은 AI 제품 개발 계획을 밝혔다. 최근 확보한 자금을 레이크베이스와 '지니', 유니티 AI 게이트웨이 등 기업의 AI 활용을 지원하는 제품 혁신에 투입할 것이라고 강조했다. 마이어 부사장은 "레이크베이스는 이미 연환산 매출 1억 달러를 넘어섰다"며 "업계에선 포스트그레스에서 컴퓨트와 스토리지를 분리한다는 발상 자체를 매우 새롭게 보고 있다"고 강조했다. 이어 "이에 우리는 레이크베이스 시장 자체를 확대하는 데 투자할 것"이라고 말했다. 그는 지니 계층에도 투자가 확대될 것이라고 밝혔다. 지니를 통해 전문 데이터 분석가가 아닌 일반 직원도 자연어로 기업 데이터를 활용할 수 있도록 돕기 위한 구상이다. 현재 데이터브릭스는 지니를 마이크로소프트 엑셀과 코파일럿 등 기존 업무 도구와 연동성을 높이고 있다. 마이어 부사장은 한국 시장에선 금융권 중심으로 레이크베이스 수요가 커질 것으로 예상했다. 금융 분야의 AI 애플리케이션은 거래·고객 정보 등 실시간성 높은 데이터를 빠르게 저장하고 불러와야 해 운영 DB 활용도가 높기 때문이다. 그는 "한국 시장에선 게임과 헬스케어·생명과학, 제약, 미디어·엔터테인먼트 수요가 오르고 있지만, 금융 서비스가 지배적일 것"이라고 설명했다. 마이어 부사장은 한국 시장 공략 핵심으로 현지 고객과 제품을 함께 고도화하는 점도 짚었다. 실제 데이터브릭스는 '포워드 디플로이드 엔지니어링(Forward Deployed Engineering)' 조직을 한국 고객사에 투입해 AI 기반 업무 시스템 구축을 지원하기 시작했다. 이 과정에서 확인한 고객 요구를 레이크베이스와 지니 등 제품 개발에 반영하고 있다. 그는 "한국 금융사와 직접 협업하면서 어떤 AI 모델과 기능이 실제 현장에서 필요한지 파악할 수 있다"며 "이를 제품에 반영하기 위해 시스템통합업체뿐 아니라 국내 고객들과도 긴밀한 협력 관계를 구축할 것"이라고 강조했다.

2026.08.31 11:10김미정 기자

데이터브릭스, 전년비 65% 성장…AI 에이전트·차세대 DB 초점

데이터브릭스가 인공지능(AI) 사업 확장 성과로 매출을 전년 대비 65% 이상 올렸다. 데이터브릭스는 2025 회계연도 4분기 기준 연간 환산 매출 54억 달러(약 7조 8418억원)를 기록하며 전년 대비 65% 이상 성장했다고 11일 밝혔다. 총 70억 달러(약 10조 1654억원) 규모 시리즈 L 신규 자금 조달도 마무리 단계에 들어갔다. 이번 자금은 약 50억 달러(약 7조 2610억원) 지분 투자와 약 20억 달러(약 2조 9040억원) 추가 차입 한도를 포함한다. 확보 자금은 AI 에이전트용 서버리스 포스트그레스 데이터베이스(DB) '레이크베이스'와 대화형 AI 어시스턴트 '지니' 고도화에 투입된다. 레이크베이스는 AI 시대에 맞춰 설계된 운영형 DB다. 단일 통합 플랫폼에서 데이터·AI 애플리케이션을 빠르게 구축하도록 돕는다. 지니는 임직원이 데이터와 대화하듯 활용하도록 설계된 대화형 AI 도구다. 투자에는 기존·신규 투자자 모두 참여했다. JP모건체이스는 '보안 및 회복탄력성 이니셔티브' 산하 전략적 투자 그룹을 통해 투자 규모를 확대했다. 글레이드브룩캐피털, 골드만삭스 얼터너티브스의 성장형 사모펀드, 마이크로소프트, 모건스탠리, 노이버거 계열 펀드, 카타르 투자청, UBS 관련 펀드 등 글로벌 기관도 추가 마감에 참여했다. 신용공여는 JP모건체이스은행 주도로 바클레이즈, 씨티그룹, 골드만삭스, 모건스탠리 등 주요 금융기관이 함께했다. 데이터브릭스는 재무 지표도 개선됐다고 밝혔다. 최근 12개월 기준 잉여현금흐름 흑자를 달성했고, AI 제품 부문 연간 환산 매출은 14억 달러(약 2조 328억원)를 기록했다는 설명이다. 순매출 유지율은 140% 이상을 유지했다. 연간 환산 매출 100만 달러 이상 지출 고객은 800개 사 이상, 1000만 달러 이상 지출 고객은 70개 사 이상으로 늘었다. AI 에이전트 신뢰성·성능 강화로 시장 공략 데이터브릭스는 올해 핵심 주력 사업 분야로 '에이전트 브릭스(Agent Bricks)'와 '레이크베이스(Lakebase)'를 제시했다. 이를 통해 기업들이 AI 에이전트를 더욱 빠르고 안정적으로 구축하고 배포할 수 있는 통합 환경을 제공할 방침이다. 에이전트 브릭스는 기업 내부 데이터를 활용해 고품질 에이전트를 설계하고 확장할 수 있도록 돕는 서비스다. 특히 정확성, 일관성, 재현성 등 현장에서 발생하는 품질 문제를 해결하기 위해 거대언어모델(LLM) 기반 자동 평가 체계를 갖췄다. 합성 데이터를 생성해 희귀한 오류 상황까지 보완하는 것이 특징이다. 고객은 이 서비스로 에이전트 성능과 운영 비용 사이 최적점을 선택할 수 있다. 고품질 구현을 우선할지 또는 비용 효율성을 중시할지에 따라 운영 전략을 유연하게 조정할 수 있다. 내장된 도메인 특화 벤치마크와 피드백 루프를 통해 배포 여부를 결정하는 객관적인 근거도 받을 수 있다. 데이터브릭스는 레이크베이스를 통해 AI 에이전트 확산에 따른 데이터 처리 구조 변화에 대응할 방침이다. 레이크베이스는 데이터브릭스의 '데이터 인텔리전스 플랫폼'과 통합된 트랜잭션 처리 엔진이다. 별도 관리가 필요 없는 완전 관리형 포스트그레스(PostgreSQL) 기반으로 설계됐다. 레이크베이스는 스토리지와 컴퓨팅을 분리한 구조를 채택해 낮은 지연 시간과 빠른 처리 속도를 보장한다는 평을 받고 있다. 별도 추출·전환·적재(ETL) 과정 없이 트랜잭션 데이터를 분석과 AI 환경에 즉시 활용할 수 있다. 이를 통해 데이터 활용 병목 현상을 획기적으로 줄였다는 설명이다. 최근 데이터브릭스가 인수한 네온 보고서에 따르면 새로 생성된 DB의 80% 이상이 AI 에이전트에서 나온 것으로 파악됐다. 이에 데이터브릭스는 급증하는 AI 기반 트랜잭션 데이터를 효과적으로 수용해 차세대 AI 생태계의 주도권을 쥘 방침이다. 알리 고드시 데이터브릭스 공동창립자 겸 최고경영자(CEO)는 "이번 투자로 개발자들이 AI 에이전트에 최적화된 운영형 DB를 구축하도록 레이크베이스에 집중 투자할 것"이라며 "모든 임직원이 데이터와 대화하며 정확하고 실행 가능한 인사이트를 얻도록 지니에 대한 투자를 확대할 것"이라고 밝혔다.

2026.02.11 14:19김미정 기자

'몸값 1340억 달러' 데이터브릭스, 올해 승부수는 에이전트 AI·차세대 DB

밀키트는 손질된 식재료와 양념을 알맞게 담은 간편식입니다. 누구나 밀키트만 있으면 별도 과정 없이 편리하게 맛있는 식사를 할 수 있습니다. [SW키트]도 마찬가지입니다. 누구나 매일 쏟아지는 소프트웨어(SW) 기사를 [SW키트]로 한눈에 볼 수 있습니다. SW 분야에서 가장 주목받는 인공지능(AI), 보안, 클라우드 관련 이야기를 이해하기 쉽고 맛있게 보도하겠습니다. [편집자주] 데이터브릭스가 올해 인공지능(AI) 에이전트 품질 관리 서비스와 차세대 데이터 플랫폼으로 시장 공략에 나선다. 단순히 AI 모델을 구축하는 속도 경쟁에서 벗어나 AI 신뢰성 강화로 현장 불확실성을 제거하겠다는 포부다. 데이터브릭스는 올해 '에이전트 브릭스'와 '레이크베이스'를 핵심 주력 사업으로 제시했다고 밝혔다. 이를 통해 기업이 AI 에이전트를 더 빠르고 안정적으로 구축·배포할 수 있는 환경을 지원할 계획이다. 에이전트 브릭스는 기업 데이터로 고품질 에이전트를 설계·확장할 수 있게 지원하는 AI 서비스다. 업무 현장에서 반복적으로 발생하는 정확성, 품질 문제를 해결하는 데 초점 맞췄다. 해당 서비스는 작업별 맞춤형 평가 체계와 거대언어모델(LLM) 기반 자동 평가 기능을 갖췄다. 이를 통해 AI 에이전트 품질을 체계적으로 측정한다. 단순 응답 품질을 넘어 정확성을 비롯한 일관성, 재현성 등 작업 환경서 요구되는 기준 중심으로 성능을 검증하는 식이다. 에이전트 학습 과정서는 합성 데이터를 생성해 실제 데이터만으로 확보하기 어려운 오류 상황과 케이스까지 보완한다. 또 고객이 에이전트 성능 수준과 운영 비용 간 균형을 고려해 최적의 지점을 선택할 수 있도록 설계됐다. 고품질을 우선할지, 비용 효율성을 중시할지에 따라 에이전트 운영 전략을 조정할 수 있는 셈이다. 데이터브릭스는 에이전트 브릭스에 내장된 도메인 특화 벤치마크와 피드백 루프가 배포 판단 핵심 기준으로 작동한다고 강조했다. 산업·업무별 성능을 반복 검증하고 개선 결과를 다시 반영하는 구조를 통해 기업이 신뢰를 갖고 에이전트를 배포할 수 있는 근거를 제공하는 식이다. 지난해 에이전트 브릭스를 통한 고객 사례도 나왔다. 아스트라제네카는 에이전트 브릭스로 40만 건 넘는 임상 시험 문서를 분석하고 구조화된 데이터 포인트를 추출했다. 별도 코드 작성 없이 60분 내 비정형 데이터를 분석 가능한 형태로 전환할 수 있었다. 아디다스는 150개국 이상에서 수집된 200만 건 넘는 제품 리뷰를 실시간 인사이트로 전환했다. 비기술 조직도 챗봇을 통해 즉각적인 분석 결과에 접근하며 의사결정 속도를 높였다는 평가를 받기도 했다. 데이터브릭스는 해당 서비스로 기업 에이전트 상용화 장벽을 허물 방침이다. 크레이그 와일리 데이터브릭스 AI 제품 총괄은 "여전히 많은 기업이 AI 에이전트를 실제 비즈니스에 활용하지 못한다"며 "기업이 AI 기술을 제대로 평가·개선하지 못한 탓"이라고 지난 10월 미국 샌프란시스코 본사에서 지디넷코리아를 만나 이같이 밝혔다. 이어 "시스템 내 성능과 데이터 품질을 지속 확인하고 피드백을 반영해 성능을 개선하지 못했기 때문"이라고 설명했다. 와일리 총괄은 AI 품질 평가가 일반 소프트웨어(SW)를 테스트하는 방식과 다르다고 봤다. 일반 SW와 달리 AI는 같은 명령어에도 맥락에 따라 다른 결과를 내놓는다는 이유에서다. 이에 일반 SW처럼 '얼마나 잘 작동하는가'를 객관적으로 평가할 수 없다고 말했다. 와일리 총괄은 "AI는 논리적으로 틀리지 않아도 맥락을 놓치거나 사용자가 설정한 방식으로만 답하는 경우가 다수"라며 "이런 품질을 수치로 정의하거나 일관되게 측정하기 매우 복잡하다"고 설명했다. 그는 "앞으로 엔터프라이즈 환경은 AI 개발에서 평가 중심으로 이동할 것"이라며 "AI 신뢰성과 품질을 동시에 높이는 우리 철학을 에이전트 브릭스에 넣었다"고 말했다. "레이크베이스, AI 시대 데이터 처리 툭화" 데이터브릭스는 AI 에이전트 확산에 따른 데이터 처리 구조 변화를 반영해 레이크베이스 플랫폼 고도화에도 힘쓸 계획이다. 레이크베이스는 '데이터브릭스 데이터 인텔리전스' 플랫폼과 통합된 트랜잭션 처리 엔진이다. 별도 관리가 필요 없는 완전 관리형 포스트그레스로 설계됐다. 이 서비스는 데이터 스토리지와 컴퓨팅을 분리한 구조로 이뤄졌다. 이에 추가 설정 없이 빠른 데이터 처리 속도와 낮은 지연 시간을 제공할 수 있다. 트랜잭션 데이터를 별도 추출·전환·적재(ETL) 과정 없이 분석과 AI 환경에 바로 활용할 수 있도록 설계됐다. 데이터브릭스는 AI 에이전트 확산으로 트랜잭션 데이터 생성량이 급증하고 있다고 봤다. 최근 인수한 네온 분석 보고서에 따르면 새로 생성된 데이터베이스(DB) 80% 이상이 AI 에이전트로 만들어진 것으로 나타났다. 데이터브릭스는 "전통적인 온라인 트랜잭션 처리(OLTP) DB는 수십 년 된 아키텍처 위에서 구동돼 관리가 어렵고 비용이 많이 든다"며 "벤더 락인에도 취약하다"고 지적했다. 이어 "에이전트와 앱, 워크플로는 빠르고 신뢰할 수 있는 데이터를 필요로 한다"며 "우리는 레이크베이스를 통해 AI를 위한 트랜젝션 DB를 재창조할 것"이라고 자신했다.

2026.01.26 14:55김미정 기자

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