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[현장] 스노우플레이크, 韓 진출 6년 만에 첫 오피스…"DX·AX 동반자 되겠다"

스노우플레이크가 한국 진출 6년 차에 정식 오피스를 마련하며 국내 시장 고객 지원과 파트너 협력을 강화한다. 최기영 스노우플레이크코리아 지사장은 12일 서울 강남구 포스코 역삼타워에 위치한 본사에서 신규 오피스 개소 기념 미디어 간담회를 열고 "고객의 디지털 전환(DX)과 AI 전환(AX)을 돕는 전략적 파트너로서 한국 시장 내 입지를 더 공고히 하겠다"고 밝혔다. 2021년 국내 사업을 시작한 스노우플레이크코리아는 아시아태평양 및 일본(APJ) 지역에서 다섯 번째로 설립된 지사다. 임직원은 85명 수준으로 조만간 100명을 넘어설 전망이다. 최근 확장 이전한 신규 오피스는 교육장과 기술 지원팀, 컨설팅 서비스 딜리버리팀 등을 갖췄다. 최 지사장은 "비즈니스 성장과 함께 조직이 커진 만큼, 고객과 파트너가 지속적으로 교육 및 지원받을 공간을 마련한 것이 이번 오피스 오픈의 핵심"이라고 말했다. 실제 국내에선 10대 대기업 그룹의 약 80%가 스노우플레이크 고객사로, 제조·금융·리테일·유통·엔터테인먼트 등 다양한 산업군으로 고객층이 확대되고 있다. 전 세계 기준 1만 3328개 고객사를 확보했고, 지난 1월 말 종료된 2026회계연도 매출은 약 46억 8000만 달러로 전년 대비 29% 성장했다. 최 지사장은 "스타트업부터 대기업까지 컴퓨팅과 스토리지를 쓰는 만큼만 과금하는 구조 덕분에 고객 규모가 매우 다양하다"고 설명했다. 이어서 임진식 스노우플레이크코리아 솔루션엔지니어(SE) 총괄은 스노우플레이크의 기술 비전을 소개했다. 그는 기업들이 데이터 관리와 AI 활용, 비즈니스 혁신이라는 과제에 직면한 상황에서 생성형 AI를 넘어 에이전틱 AI로의 전환이 빨라졌다고 진단했다. 이 가운데 스노우플레이크의 역할은 멀티 클라우드와 다양한 데이터 유형·이기종 아키텍처 간에 분산된 데이터 사일로를 거버넌스가 적용된 상태로 연결하는 것임을 강조했다. 임 총괄은 "기술 변화가 거듭될수록 데이터 사일로는 다양한 이유로 계속 존재하게 될 것"이라며 "이를 어떻게 연결해 비즈니스 결과를 만들어 내느냐가 핵심"이라고 말했다. 임 총괄은 회사의 최신 기능인 '코텍스 코드'의 라이브 데모도 선보였다. 코텍스 코드는 자연어 명령으로 데이터를 탐색하고 구조적 질의 언어(SQL) 쿼리를 자동 생성·최적화하며 앱과 에이전트까지 만들 수 있는 AI 코딩 에이전트다. 스노우사이트 웹 사용자 인터페이스(UI)와 명령줄 인터페이스(CLI) 방식 모두 지원한다. 이날 데모에선 스노우플레이크 공식 블로그를 자동으로 수집·요약하는 스킬을 코텍스 코드가 직접 생성하는 과정을 실연했다. 임 총괄은 "클로드 소넷 등 원하는 거대언어모델(LLM)을 직접 지정해 활용할 수도 있다"고 덧붙였다. '스노우플레이크 인텔리전스'는 고객이 자연어로 질문하면 사내 데이터(정형·비정형)와 외부 웹 데이터를 함께 검색해 인사이트를 제공하는 엔터프라이즈 AI 에이전트다. 코텍스 에이전트가 정형 데이터 검색(코텍스 애널리스트)과 비정형 데이터 검색(코텍스 서치)을 오케스트레이션하고, 필요 시 외부 웹 데이터까지 끌어오는 구조로 작동한다. 챗GPT나 클로드 같은 범용 챗봇과의 차이에 대해 임 총괄은 "외부 AI 서비스는 고객 데이터에 직접 접근할 수 없지만, 스노우플레이크는 고객 데이터가 플랫폼 안에 있어 그대로 활용 가능하다"고 설명했다. 끝으로 그는 기업의 AI 여정에서 데이터 자산의 현대화, 'AI 레디(AI-ready)' 상태 구현, 엔터프라이즈급 데이터 에이전트 구축·활용 등 세 가지 요소를 강조했다. 임 총괄은 "스노우플레이크와 함께한다면 고객 입장에서 AI 전환이 한결 수월해질 것"이라고 말했다.

2026.03.12 18:47이나연 기자

AI 활용 기업, 수익 효과 봤지만…"데이터 준비·거버넌스 미흡"

기업이 인공지능(AI)으로 수익·고용 확대 효과를 봤지만, 여전히 데이터·거버넌스 이슈에 발목 잡혔다는 조사 결과가 나왔다. 11일 스노우플레이크가 옴디아와 공개한 '생성형 AI와 AI 에이전트 투자대비효과(ROI)' 보고서에 따르면 글로벌 비즈니스 의사결정권자는 데이터와 거버넌스 문제 해결에 여전히 어려움 겪고 있는 것으로 나타났다. 해당 조사는 10개국 비즈니스 의사결정권자 2050명 대상으로 진행됐다. 조사 결과 전체 응답 기업 77%는 AI 도입 이후 채용이 증가했다고 답했다. 또 46%는 일부 직무 감소를 경험했다고 밝혀 AI가 일자리 감소와 창출을 동시에 유도하는 것으로 나타났다. 직무 변화 형태를 보면 응답자의 42%는 새로운 일자리가 창출됐다고 답했다. 11%는 직무가 사라졌다고 응답했으며 35%는 창출과 감소가 동시에 발생했다고 밝혔다. AI 도입 성숙도 역시 고용 효과에 영향을 미쳤다. 여러 AI 활용 사례를 보유한 조직 75%는 인력 측면에서 순긍정 효과를 경험했다고 답했다. 직군별로는 IT 운영, 사이버보안, 소프트웨어(SW) 개발 분야에서 고용 증가 효과가 두드러졌다. 반면 고객 서비스 지원, 데이터 분석 등 일부 직무는 감소 영향을 상대적으로 크게 받은 것으로 나타났다. 기업들은 AI 투자에서도 높은 수익을 경험하고 있는 것으로 조사됐다. 응답 기업은 AI 투자 1달러당 평균 1.49달러 수익을 거뒀다고 답했다. 초기 AI 도입 조직 가운데 92%는 긍정적 ROI을 기록한 것으로 나타났다. 또 향후 1년 동안 전체 기술 예산의 22%를 AI에 투자할 계획이라고 밝혔다. AI 확산 과정에서는 데이터 환경이 주요 병목으로 지목됐다. 응답 기업 96%는 AI 확장 과정에서 어려움을 겪고 있다고 답했다. AI 확산을 가로막는 요인으로는 데이터 사일로 해소, 데이터 품질 측정, AI 활용에 적합한 데이터 준비 등이 꼽혔다. 또 비정형 데이터 가운데 AI 활용 가능 상태라고 답한 조직은 7%에 그쳤다. 데이터 거버넌스도 주요 과제로 나타났다. 직원 57%와 임원 66%가 승인되지 않은 AI 도구를 사용하고 있다고 답했다. 60%는 데이터 인프라와 모니터링 SW 추가 투자가 필요하다고 밝혔다. 보고서는 AI 활용은 이미 기업 핵심 업무 전반으로 확산하고 있다고 봤다. IT 운영, 데이터 분석, 사이버보안 SW 개발 분야에서 활용도가 높은 것으로 조사됐다. 산업별로는 광고, 미디어, 헬스케어, 생명과학, 제조 기술 분야에서 AI 도입이 상대적으로 활발했다. 또 전체 코드 약 48%가 AI로 생성되는 것으로 나타났다. AI 코딩 도구를 활용하는 조직 82%는 코드 테스트와 버그 탐지 개선을 경험했다고 답했다. 80%는 전반적인 코드 품질이 향상됐다고 평가했다. 아나히타 타프비지 스노우플레이크 최고 데이터 및 애널리틱스 책임자는 "AI 영향은 모두 일률적으로 동일하지 않다"며 "AI를 얼마나 효과적으로 활용하느냐에 따라 생산성과 영향력이 크게 달라질 것"이라고 말했다. 이어 "가장 강력한 ROI 지표는 AI를 핵심 운영에 내재화하고 데이터 준비도와 거버넌스를 강화할 때 실현된다"고 밝혔다.

2026.03.11 13:23김미정 기자

스노우플레이크, 3월 19일 '데이터 포 브렉퍼스트' 개최…이랜드 AX 사례 제시

스노우플레이크가 다음 달 19일 서울에서 연례 컨퍼런스 '데이터 포 브렉퍼스트'를 열고 기업 AI 데이터 활용 전략과 최신 플랫폼 기능을 공개한다. 스노우플레이크는 AI 데이터 활용 혁신을 지원하기 위한 로드맵을 공개하는 '데이터 포 브렉퍼스트'를 앰배서더 서울 풀만 호텔 그랜드볼룸에서 개최한다고 24일 밝혔다. 이번 행사는 매년 전 세계 100여 개 주요 도시에서 열리는 스노우플레이크의 글로벌 컨퍼런스다. 이번 서울 행사에는 크리스티안 클레이너만 스노우플레이크 제품 담당 수석부사장이 방한해 기조연설을 진행한다. 최기영 스노우플레이크 코리아 지사장, 이수현 스노우플레이크 테크 에반젤리스트도 무대에 올라 발표를 이어간다. 행사 주제는 '비즈니스 가치를 실현하는 엔터프라이즈 AI 플랫폼'이다. 스노우플레이크는 엔터프라이즈 인텔리전스 시대에 맞춰 업무 혁신을 높일 수 있는 데이터 전략과 함께 자사 데이터 플랫폼의 강화된 기능을 선보일 예정이다. 라이브 데모를 통해 실제 적용 시나리오도 공개한다. 고객 혁신 사례 발표도 마련된다. 스노우플레이크를 도입해 AI 기반 유지보수와 운영 비용을 절감하고, 과학적 혁신 가속화 및 맞춤형 마케팅 전략 개선을 이룬 사례를 공유한다. 이랜드이노플 AI사업부 홍슬기 팀장은 패션, 유통, 외식, 호텔·레저 등 다양한 분야를 아우르는 이랜드 계열사의 방대한 데이터를 스노우플레이크 AI 데이터 클라우드로 통합한 AX 여정을 소개할 예정이다. 행사는 기업 내 AI를 위한 데이터 플랫폼 도입을 검토 중이거나 새로운 엔터프라이즈 인텔리전스 활용 사례를 찾는 데이터·AI 실무자를 대상으로 한다. 온라인 사전 등록을 통해 참석할 수 있다. 참석자들은 스노우플레이크의 최신 기술을 통해 조직 구성원 모두가 활용할 수 있는 AI와 데이터 인사이트 도출 방안, 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 구현 전략을 확인할 수 있다. 또한 AWS, 마이크로소프트, 컨플루언트, 파이브트랜, SAP, 클릭 등 주요 파트너사와 업계 전문가들이 참여해 스노우플레이크 생태계를 기반으로 한 AI 전략과 데이터 활용 문화에 대해 논의한다. 최기영 스노우플레이크 코리아 지사장은 "AI는 빠르게 발전하고 있지만, 많은 기업이 분절된 데이터와 파편화된 시스템으로 인해 실질적인 성과를 내는 데 어려움을 겪고 있다"며 "이번 행사에서는 조직과 도구, 데이터를 하나로 통합한 보안 중심의 스노우플레이크 플랫폼을 소개하고 고객이 핵심 비즈니스에 AI를 적용해 엔터프라이즈 인텔리전스를 구현할 수 있는 구체적인 사례를 제시하겠다"고 밝혔다.

2026.02.24 10:01남혁우 기자

[AI 리더스] "AI 개발보다 '데이터 정리' 우선…관리 문화 정착돼야"

"기업 데이터는 방대해지고 있지만 신뢰 가능한 데이터는 여전히 부족합니다. 데이터를 체계적으로 저장·정리하는 기업 환경이 정착돼야 합니다. 스노우플레이크 등 플랫폼으로 데이터 활용 장벽을 낮추고 비전문가도 데이터를 분석할 수 있는 문화가 확산해야 합니다." 성순모 KT AI 엔지니어와 전수범 풀무원 AI 아키텍트는 최근 지디넷코리아를 만나 국내 기업에 건강한 데이터 관리 문화가 필요하다고 입을 모았다. 성 엔지니어와 전 아키텍트는 올해 스노우플레이크코리아가 선정한 '스노우플레이크 데이터 슈퍼히어로'다. 스노우플레이크 데이터 슈퍼히어로는 커뮤니티 교육을 비롯한 컨퍼런스 참여, 콘텐츠 제작 등 다양한 활동으로 스노우플레이크 생태계 확장에 기여하고 있는 데이터 전문가 손잡고 개발자 커뮤니티 리더를 육성하는 프로그램이다. 올해 25개국에서 125명이 선정됐다. 국내에선 두 전문가를 포함해 이재면 넥슨코리아 팀장, 한예성 토스증권 데이터 엔지니어가 뽑혔다. 성순모 엔지니어는 대한민국에서 두 번째로 스노우플레이크 스쿼드에 합류했다. 지난해 '스노우플레이크 월드 투어 서울'에서 AI 패널 토크와 해커톤 웨비나 강연 활동을 진행했다. 그는 현재 KT에서 국내 도입 초기 단계인 마이크로소프트 애저 기반 스노우플레이크 환경 최적화 작업을 맡았다. 성 엔지니어는 기존 엔터프라이즈 고객 대상으로 AX를 수행하는 기업간거래(B2B) 조직팀에서 근무한 바 있다. 이 조직은 컨설팅부터 데이터, AI 엔지니어링, 서비스 기능을 풀스택 형태로 갖추고 고객 맞춤형 프로젝트를 수행한다. 전수범 아키텍트는 스노우플레이크 인텔리전스와 스트림릿 등 최신 데이터 기술을 실무에 적용하고 이를 커뮤니티와 공유해 왔다. 현재 '신뢰할 수 있는 단일 데이터 소스' 기반 데이터 경영 문화 정착에 힘쓰고 있다. 그는 공급망관리(SCM) 혁신팀에서 스노우플레이크 플랫폼으로 AI 기반 '제상품 관리 (SKU Deletion) 에이전트' 개발과 사내 데이터 통합을 진행했다. "스노우플레이크, 데이터 통합·관리 우수...국내 관심도 상승" KT와 풀무원은 스노우플레이크 플랫폼으로 AI 에이전트 구축과 데이터 최적화 작업을 진행했다고 밝혔다. 성 엔지니어는 최근 KT 내부에 분석용 스노우플레이크 계정과 외부 고객 사업용 계정이 운영되기 시작했다고 말했다. 내부에서는 통신 고객 데이터를 스노우플레이크 플랫폼으로 분석해 인사이트를 도출하고 있다. 외부에서는 기업 고객 AI전환(AX)과 디지털전환(DX)을 지원하는 데 스노우플레이크를 한 옵션으로 제공하고 있다. 성 엔지니어는 "스노우플레이크로 내부 데이터 관리가 한층 수월해질 것으로 기대한다"며 "특히 복잡하고 오래된 데이터 구조를 정비하는 데 해당 플랫폼이 실질적인 도움이 되고 있다"고 강조했다. 성 엔지니어는 스노우플레이크가 데이터 플랫폼에 오픈AI 모델을 추가한 것을 긍정적으로 평가했다. 이를 통해 고객에게 스노우플레이크 추천을 기존보다 수월하게 할 수 있다는 이유에서다. 그는 "국내 고객은 애저 기반 환경에서 GPT 모델을 당연한 선택지로 받아들이는 분위기"라며 "스노우플레이크와 오픈AI 협력은 국내 시작 확산 측면에서 의미 있는 업그레이드"라고 분석했다. 전 아키텍트는 풀무원 조직 내 데이터가 여러 시스템에 흩어져 있어 통합적인 분석을 진행하기 어려웠다고 밝혔다. 풀무원은 이 문제를 해결하기 위해 스노우플레이크를 도입해 전사 데이터를 통합할 수 있었다. 그는 "우리 SCM 전략기획팀은 AI 에이전트 도입을 오래전부터 구상해 왔다"며 "스노우플레이크로 데이터 통합 기반 위에서 에이전트 개발을 추진할 수 있었다"고 설명했다. 이어 "SCM 업무 특성상 의사결정 과정이 복잡하고 반복적 업무가 많다"며 "에이전트를 활용해 의사결정과 프로세스를 자동화하고 있다"고 덧붙였다. 풀무원은 AI 에이전트 개발에 스노우플레이크를 선택한 이유로 쉬운 데이터 관리 환경을 꼽았다. 전 아키텍트는 "현업 사용자들이 SQL 수준 이해만으로도 데이터를 활용할 수 있다는 점이 결정적"이라며 "데이터 엔지니어가 아닌 현업 부서 직원들이 직접 데이터를 조회·분석할 수 있게 되면서 조직 전반 데이터 활용도가 크게 높아졌다"고 강조했다. 풀무원은 AI 에이전트 구축 후 데이터 통합·표준화에도 스노우플레이크 플랫폼을 활용했다. 그는 "특히 메타데이터 표준화를 통해 조직마다 다르게 사용되던 칼럼 명칭을 정리했다"며 "데이터 정의를 통일한 점도 주요 성과"라고 말했다. 현재 풀무원 내부 비즈니스 인텔리전스(BI)와 AI 에이전트는 동일한 시맨틱 레이어 기반으로 데이터를 활용하고 있다. 이를 통해 분석 일관성을 확보한 상태다. 전 아키텍트는 "우리는 BI 화면에서 바로 AI 분석까지 진행할 수 있다"며 "내부 의사결정 속도까지 빨라졌다"고 강조했다. "데이터 관리 문화 정착 위해 노력할 것" 기업들이 AI 모델에는 많은 관심을 기울이지만, 정작 데이터 품질과 구조에는 충분히 투자하지 않는 경우가 많다고 지적했다. 성 엔지니어와 전 아키텍트 모두 한국 기업이 데이터를 정리·관리하는 문화를 정착시켜야 한다고 짚었다. 성 엔지니어는 "데이터 관리가 선행되지 않으면 AI가 똑똑한 답변을 하더라도 실질적 인사이트는 부족할 수 있다"고 말했다. 전 아키텍트는 "데이터 구조 설계와 거버넌스 체계 없이 원하는 결과를 얻을 수 없다"고 강조했다. 전 아키텍트는 기업 데이터 규모는 방대해졌지만 믿을만한 데이터는 여전히 부족하다고 지적했다. 그는 "실제 기업 공용 저장소에 정리된 신뢰 가능한 데이터가 부족하다"며 "데이터를 체계적으로 정리하는 문화가 국내 기업에 정착돼야 한다"고 주장했다. 성 엔지니어는 기업에선 여전히 데이터에 부담을 느끼는 분위기가 존재한다고 말했다. 이럴수록 스노우플레이크 플랫폼 등 데이터 관리 시스템 활용 문화가 구축돼야 한다는 설명이다. 그는 "기술을 통해 데이터 활용 장벽을 낮추고 비전문가도 스스로 데이터를 분석할 수 있는 문화가 확산할 수 있도록 노력하겠다"고 밝혔다.

2026.02.23 17:27김미정 기자

스노우플레이크, 올림픽 '밀리초 경쟁' 정조준…"시속 128km 승부에 AI 투입”

스노우플레이크가 2026 밀라노 코르티나 동계 올림픽·패럴림픽에 인공지능(AI)·데이터 기술을 공급한다. 11일 스노우플레이크는 이번 올림픽에서미국 봅슬레이·스켈레톤(USABS)팀' 공식 데이터 협업 제공업체'로 참여한다고 밝혔다. USABS에 거버넌스 기반 데이터 환경과 AI 인사이트 기술을 공급할 방침이다. 이번 협력 목표는 시속 128.7킬로미터(km/h) 이상으로 진행되는 경기를 데이터 분석 체계로 표준화해 지속적인 성과 우위를 확보하는 것이다. 감각에 의존하던 스켈레톤 경기를 데이터 기반 구조로 전환해 승률을 높이는 전략이다. USABS는 '스노우플레이크 인텔리전스' 공개 프리뷰를 활용해 훈련 데이터, 장비 정보, 경기 기록을 자연어로 활용한다. 이를 통해 실행 가능한 분석 결과를 도출하고, 결과물을 트랙 위 퍼포먼스 개선으로 연결할 방침이다. 대표팀은 스노우플레이크 플랫폼으로 2·4인승 크루의 동기화된 푸시 성과를 분석해 최적 조합을 찾을 방침이다. 또 점프-인 단계에서 발생하는 '범프' 현상을 X, Y, Z 가속도 데이터와 연계해 비효율을 교정할 계획이다. 모든 라인이나 몸 기울기, 미세 조정은 고급 센서와 분석 기술로 측정·모델링된다. 스노우플레이크는 "그동안 단순 속도, 감각으로만 승부봤던 스켈레톤 종목은 세부 데이터에서 승부가 갈릴 것"이라고 밝혔다. 커트 토마세비치 미국 봅슬레이·스켈레톤 스포츠 퍼포먼스 디렉터는 "스노우플레이크 인텔리전스를 통해 우리는 자연어로 매우 구체적인 질문을 던지고, 선수들에게 실행 가능한 항목으로 이어지는 답변을 얻을 수 있다"며 "우리가 얻는 결과는 선수들을 돕기 위해 매우 기술적일 것"이라고 밝혔다.

2026.02.11 16:29김미정 기자

美 빅테크, 데이터 수집·정제 자동화 승부수…"AI 경쟁력 핵심"

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] 인공지능(AI) 경쟁력이 모델 성능을 넘어 데이터 관리 역량으로 이동하고 있다. AI를 실제 업무에 적용하고 확산하기 위해서는 양질의 데이터를 안정적으로 축적·관리하고 활용하는 체계가 필수적이라는 인식이 확산하는 분위기다. 8일 IT 업계에 따르면 AI를 실제 운영·확산하려면 통합적인 데이터 전략이 필수라는 인식이 커지고 있는 것으로 나타났다. 이에 글로벌 기업들을 AI를 데이터 관리 자체에 적용하는 전략을 강화하고 있다. AI를 활용해 데이터 수집부터 정제·검증까지 자동화하는 움직임이 활발해지고 있다. 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)는 지난해 3월 발간한 'AI 산업전환을 위한 데이터 전략 보고서'에서 한국 AI 경쟁력을 세계 6위 수준으로 평가했다. 다만 AI를 실제로 운영하고 확산할 수 있는 기업 인프라·환경은 미국과 중국 등 주요 국가에 비해 취약하다고 진단했다. 보고서는 그 핵심 원인으로 통합적인 데이터 전략의 부재를 지목했다. 보고서는 많은 기업이 AI 학습에 필요한 데이터를 충분히 축적·활용하지 못하고 있다고 봤다. 이는 단순한 규제 문제를 넘어, 기업 내부에 데이터가 분산됐거나 표준화·관리 체계가 갖춰지지 않았다는 설명이다. 데이터를 자산으로 활용하지 못하는 거버넌스 차원에서의 구조적 한계다. 이런 상황이 지속되면 국내 기업들의 AI 도입이 개별 실험이나 시범사업(PoC)에 머무르면서 산업 전반의 AI 전환이 지연될 수 있다는 우려가 나온다. KOSA는 AI가 효과적으로 작동하려면 반도체·데이터·소프트웨어(SW)가 유기적으로 연결되는 선순환 환경이 필요하다고 강조했다. 특히 기업 AI 혁신의 핵심은 민감 데이터 관리에 있다고 봤다. 개인정보나 내부 업무 기록처럼 외부에 공개되지 않는 데이터를 얼마나 체계적으로 정리하고 실제 의사결정에 연결하느냐가 AI 성과를 좌우한다는 설명이다. 보고서는 데이터 품질과 통합이 확보되지 않은 상태에서 AI를 도입할 경우 잘못된 출력이나 분석 오류가 발생할 수 있으며, 데이터 거버넌스 위반과 규제 리스크로 이어질 가능성도 크다고 봤다. 효과적 AI 활용 방안은?…"데이터 관리 자체에 AI 도입" 글로벌 데이터 기업들은 AI를 데이터 관리 자체에 적용하는 전략을 강화하고 있다. 실리콘밸리를 중심으로 AI를 활용해 데이터 수집, 정제, 검증 과정을 자동화하려는 시도가 활발한 것으로 전해졌다. 대표 사례는 세일즈포스의 글로벌 지능형 데이터 분석 플랫폼 태블로(Tableau)다. 태블로는 차세대 분석 솔루션 '태블로 넥스트(Tableau Next)'를 앞세워 데이터 준비부터 분석, 의사결정까지 전 과정에 AI 에이전트를 적용했다. 이를 통해 데이터 검증과 정제에 소요되는 시간을 줄이고, 신뢰 가능한 데이터를 기반으로 분석과 의사결정까지 지원하고 있다. 플랫폼에 포함된 '데이터 프로(Data Pro) 에이전트'는 분석 이전 단계에서 데이터 상태를 자동으로 점검할 수 있다. 데이터상 누락이나 오류 가능성 있는 항목을 식별하고, 정제·변환이 필요한 부분을 제안하거나 일부 데이터 최적화 작업을 자동으로 수행한다. 이를 통해 분석에 활용되는 데이터의 품질과 신뢰도까지 끌어올리는 식이다. 태블로는 데이터 신뢰성을 확보하기 위한 장치도 마련했다고 밝혔다. '태블로 시맨틱스(Tableau Semantics)'는 조직 전체에서 사용하는 지표와 용어, 데이터 간 관계를 일관되게 정의하는 기능을 제공한다. 이를 통해 사용자는 각 데이터가 어떤 의미를 갖는지, 서로 어떤 관계를 이루는지 명확히 이해할 수 있다. 데이터 출처와 처리 과정도 투명하게 확인할 수 있다. 특히 데이터 의미와 처리 과정을 조직 전반에서 일관되게 관리함으로써, AI가 제시하는 인사이트를 포함한 분석 결과의 신뢰성을 높이고, 조직 전체가 동일한 기준으로 데이터를 이해하고 활용할 수 있도록 돕는다. 태블로 분석 단계에서 AI는 단순히 데이터를 처리하는 역할을 넘어, 초기 분석 주제 설정부터 적극적으로 개입한다. 사용자가 어떤 지표를 확인하고 어떤 질문을 던질지 결정하는 초기 단계에서, AI는 핵심 지표와 분석 관점을 제안해 사용자가 보다 빠르고 정확하게 인사이트를 도출할 수 있도록 돕는다. 이를 통해 데이터 분석이 일부 전문가 영역에만 머무르지 않고, 현업 담당자나 조직 리더까지 활용 범위를 넓힐 수 있다. 태블로 넥스트에 탑재된 '컨시어지(Concierge) 에이전트'는 분석 결과 기반으로 가장 적절한 실행 방향을 제시한다는 평을 받고 있다. '인스펙터(Inspector) 에이전트'는 주요 데이터 지표 변화를 지속적으로 모니터링해 이상 징후를 사전에 알린다. 이를 통해 기업은 단순히 변화를 사후적으로 확인하는 데 그치지 않고, 잠재적인 문제 발생 시점을 미리 감지하고 신속하게 대응할 수 있다. 태블로를 도입해 AI와 데이터를 효과적으로 연결한 국내 기업들도 가시적인 성과를 내고 있다. 삼성물산은 태블로의 AI 분석 기능을 활용해 구매 의사결정을 고도화했다. 10여 년간 축적된 구매 데이터에 원자재 가격, 생산자물가지수, 환율 등 외부 지표를 결합하고, 머신러닝·딥러닝 기반 예측 모델을 적용했다. 분석 결과는 직관적인 시각화로 제공돼, 현업 담당자가 가격 변동 요인과 향후 흐름을 한눈에 파악할 수 있도록 했다. 데이터 양과 정확도가 풍부한 금융권에서도 성과 사례가 이어지고 있다. 토스는 태블로를 통해 데이터를 시각화해 이상 징후와 변화 요인을 신속하게 포착하고, 이를 대응 전략 수립에 활용하고 있다. 분석 결과가 즉시 공유되면서 의사결정 과정도 한층 단순화됐다. KB국민은행은 태블로를 전사적으로 도입해 반복적인 리포팅 업무를 자동화했다. AI 기반 분석과 시각화를 통해 데이터를 일 단위로 확인하고 변화 추이를 실시간으로 점검할 수 있게 되면서, 연간 약 1만 시간의 리포팅 업무 시간을 절감했다. 이를 통해 현업 직원들은 보다 빠르고 자율적인 판단에 집중할 수 있는 환경을 마련했다. 이 외 글로벌 데이터·AI 기업들도 유사한 흐름을 보이고 있다. 데이터브릭스는 '데이터 인텔리전스 플랫폼'을 통해 기업이 보유한 데이터를 통합 관리하고 분석하고 있다. 이를 통해 AI를 쉽고 안전하게 구축·운영할 수 있도록 지원한다. 주요 기능으로는 기업용 AI 에이전트 개발을 자동화하는 '에이전트 브릭스', 비기술 사용자도 코드 없이 데이터 파이프라인을 구축할 수 있는 '레이크플로우 디자이너', 통합 거버넌스를 제공하는 '유니티 카탈로그 3.0' 등이 있다. 스노우플레이크는 비즈니스 사용자가 복잡한 SQL 없이도 자연어로 데이터를 활용하고 인사이트를 얻을 수 있도록 지원한다. AI 에이전트는 반복적인 데이터 작업을 자동화해 업무 효율성을 높이며, '호라이즌 카탈로그'를 통해 기업 전체 데이터 자산을 통합 관리하고 보안을 강화한다. 데이터 파이프라인부터 분석, 거버넌스, AI까지 한 플랫폼에서 모두 제공하는 '올인원 전략'이 특징이다. 캐시 로스 가트너 수석 애널리스트는 "기업이 AI를 비즈니스 현장에 즉각 활용하려면 '실행 가능한 맥락 기반 데이터'가 필요하다"며 "데이터가 체계적으로 정리·맥락화될 경우 기업 생산성을 크게 높일 수 있다"고 강조했다.

2026.02.08 15:40김미정 기자

스노우플레이크-오픈AI, 2억 달러 규모 'AI 동맹'…기업 에이전트 시장 정조준

스노우플레이크가 오픈AI(OpenAI)와 손잡고 기업용 AI 시장 확대에 속도를 낸다. 스노우플레이크는 오픈AI와 2억 달러(약 2천700억원) 규모 전략적 파트너십을 체결했다고 3일 밝혔다. 이번 협력 핵심은 기업들이 민감한 내부 데이터를 안전한 환경에서 활용해 맞춤형 AI 에이전트를 구축하도록 지원하는 데 있다. 양사는 공동 기술 개발과 시장 진출(GTM) 전략을 통해 엔터프라이즈 AI 도입 장벽을 낮추고 실질적인 비즈니스 성과 창출에 초점을 맞춘다는 계획이다. 파트너십에 따라 스노우플레이크의 완전 관리형 AI 서비스인 스노우플레이크 코텍스 AI에 오픈AI 최신 모델이 직접 통합된다. 차세대 모델인 GPT-5.2를 포함한 주요 모델을 AWS, 마이크로소프트 애저, 구글 클라우드 등 고객이 사용하는 클라우드 환경과 관계없이 스노우플레이크 플랫폼에서 바로 활용할 수 있다. 이를 통해 전 세계 1만2천600여 개 스노우플레이크 고객사는 별도 인프라 구축 없이 자사 데이터에 고도화된 생성형 AI를 적용할 수 있게 된다. 데이터 이동이나 외부 반출 없이 분석과 추론이 가능해 보안과 성능을 동시에 확보할 수 있다는 설명이다. 양사는 모델 제공을 넘어 엔터프라이즈 에이전틱 AI 도입을 위한 공동 엔지니어링에도 나선다. 전용 소프트웨어 개발도구(SDK) 통합과 공동 워크플로우 개발을 통해 상호운용성을 강화하고, 스노우플레이크 호라이즌을 기반으로 데이터 보안과 거버넌스, 책임 있는 AI 통제 환경을 제공한다. SQL 기반으로 텍스트, 이미지, 오디오 데이터를 함께 분석하는 멀티모달 환경도 지원한다. 슈리다 라마스워미 스노우플레이크 최고경영자(CEO)는 “기업들은 가장 중요한 자산인 데이터를 보안이 보장된 플랫폼 위에서 AI와 결합할 수 있게 됐다”며 “양사가 함께 제시하는 새로운 AI 표준이 기업 혁신을 가속화할 것”이라고 말했다. 글로벌 기업들의 실제 도입 사례도 늘고 있다. 캔바, 훕 등은 스노우플레이크 환경에서 오픈AI 모델을 활용해 AI 애플리케이션을 구축 중이다. 헬렌 크로슬리 캔바 데이터사이언스 총괄은 “엔터프라이즈 데이터를 고도화된 AI 모델과 직접 연결해 보안을 유지하면서도 새로운 크리에이티브 도구를 빠르게 구현할 수 있게 됐다”고 평가했다. 한편 양사 협력은 기존 협업 관계를 바탕으로 성사됐다. 오픈AI는 실험 추적과 데이터 분석 플랫폼으로 스노우플레이크를 사용하고 있으며, 스노우플레이크는 사내 업무 생산성 향상을 위해 챗GPT 엔터프라이즈를 전사적으로 도입해 활용하고 있다.

2026.02.03 10:31남혁우 기자

넥슨·토스·풀무원·KT 데이터 인재, 스노우플레이크가 '찜'했다…이유는?

넥슨코리아 이재면 팀장, 토스증권 한예성 데이터 엔지니어, 풀무원 전수범 AI 데이터 아키텍트, KT 성순모 AI 엔지니어가 스노우플레이크의 인공지능(AI) 데이터 클라우드 생태계 확산에 기여한 공로를 인정 받았다. 스노우플레이크 코리아는 한국인 4명을 '스노우플레이크 데이터 슈퍼히어로'에 선정했다고 2일 발표했다. 스노우플레이크 데이터 슈퍼히어로는 커뮤니티 교육, 컨퍼런스 참여 및 콘텐츠 제작 등 다양한 활동으로 자사 생태계 확장에 기여하고 있는 데이터 전문가 및 개발자 커뮤니티 리더를 육성하는 프로그램이다. 올해는 25개국에서 125명이 선정됐으며 매년 그 수를 늘리고 있다. 올해 선정된 한국인 데이터 슈퍼히어로는 스노우플레이크 기술 전문성을 기반으로 각 사의 혁신을 이끌어왔다. 특히 넥슨코리아는 데이터 클라우드 플랫폼을 성공적으로 운영해온 기업으로, 이재면 팀장은 '데이터 드라이버 어워드 2025(Data Drivers Awards 2025)'에서 아시아태평양 지역 '올해의 데이터 히어로'로 수상한 바 있다. 데이터 슈퍼히어로 선정 멤버들은 지속적인 네트워킹을 통해 지식을 교류하고 고급 교육 과정과 인증 프로그램을 통해 스노우플레이크 전문성을 강화할 수 있다. 실제 제품 로드맵 논의에도 참여해 서비스 발전에 기여하며 글로벌 기업의 혁신 사례를 국내에 공유하며 스노우플레이크 활용을 고도화시키는 데 일조하고 있다. 올해 처음 데이터 슈퍼히어로로 선정된 풀무원 전수범 AI 데이터 아키텍트는 "풀무원은 파편화된 전사 데이터를 스노우플레이크를 중심으로 표준화함으로써 신뢰할 수 있는 단일 데이터 소스 환경을 마련할 수 있었다"며 "이 같은 경험과 실무 사례를 커뮤니티에 공유해 산업 전반에 데이터 기반 의사결정 문화를 확산할 수 있었다"고 말했다. 성순모 KT AI 엔지니어는 "마이크로소프트 애저 환경에서 스노우플레이크 데이터 플랫폼을 구축하고 성공적인 도입 사례를 공유하기 위해 다양한 테스트를 통해 AI 활용 시나리오를 검토하고 있다"며 "앞으로 스노우플레이크 코텍스 AI를 비롯한 최신 기능을 현업에 적용하고, 이런 사례를 공유하면서 국내 AI 엔지니어와 데이터 과학자들이 보다 빠르고 안정적으로 AI 서비스를 구현하도록 환경을 만들 것"이라고 밝혔다. 데이터 슈퍼히어로 선정 기준은 ▲스노우플레이크 커뮤니티 참여도 ▲콘텐츠 제작 ▲공인된 스노우플레이크 전문가 ▲소셜미디어 활동 기여도 등 4가지다. 스노우플레이크 생태계와 블로그, 팟캐스트, 유튜브 등 채널에서 정기적으로 콘텐츠를 공유하고 포럼, 유저 그룹 및 커뮤니티 행사에서 논의를 주도하는 활동이 주요 평가 요소다. 이수현 스노우플레이크 에반젤리스트는 "국내에서는 2024년 처음 3명의 데이터 슈퍼히어로가 선정된 이래 그 대상이 계속해서 늘어나고 있다"며 "이들과 함께 데이터 전문가와 개발자들이 교류하며 전문성을 높일 수 있도록 지원할 것"이라고 말했다.

2026.02.02 16:36장유미 기자

스노우플레이크, '에너지 AI' 제품 출시..."저탄소 전환 앞장"

스노우플레이크가 인공지능(AI)으로 에너지 기업 운용 효율화를 돕기 위해 솔루션을 선보였다. 스노우플레이크는 에너지 산업에 최적화한 '스노우플레이크 에너지 솔루션'을 공식 출시했다고 28일 밝혔다. 분산된 데이터를 단일 플랫폼으로 통합해 에너지 기업들이 AI 기반의 운영 효율화를 달성하도록 돕는다는 구상이다. 이번 솔루션은 데이터 거버넌스 역량에 파트너사들의 기술력과 산업 맞춤형 데이터셋을 결합해 안전한 데이터 관리 환경을 제공하는 것이 핵심이다. 특히 이번 출시는 SAP 파트너십 바탕으로 이뤄졌다. 에너지 기업들은 SAP의 재무, 공급망 데이터와 현장 운영 데이터를 결합해 전력망 운영이나 자산 계획 수립에 즉각 활용할 수 있게 됐다. 이번 파트너십 확대로 지멘스, 카토 등 30여 개 이상의 신규 솔루션도 공개됐다. 지멘스는 산업용 엣지 데이터를 스노우플레이크에서 분석하도록 지원한다. 카토는 데이터 이동 없이 복잡한 지리 공간 분석을 수행할 수 있는 기능을 제공한다. 해당 솔루션은 기술 전문성 없는 현장 엔지니어도 자연어로 데이터를 조회하고 신뢰할 수 있는 답변을 얻을 수 있게 돕는다. '스노우플레이크 인텔리전스'를 통해 데이터에서 실시간 통찰을 도출하는 의사결정 민주화가 가능해질 전망이다. 이미 엑손모빌, 지멘스, PG&E 등 유수의 글로벌 에너지 기업들이 해당 플랫폼을 도입해 운영 회복탄력성을 강화하고 있다. 기업들은 이를 통해 실시간 시장 변동성에 대응하며 핵심 인프라를 보호하는 성과를 거뒀다고 밝혔다. 프레드 코하겐 스노우플레이크 글로벌 에너지 총괄은 "데이터는 미래 에너지 산업의 컨트롤 플레인"이라며 "기업이 기존 자산을 최적화하고 지속가능성과 주주가치를 동시에 강화할 수 있도록 돕고 있다"고 밝혔다.

2026.01.28 15:24김미정 기자

스노우플레이크가 내다본 올해 에이전틱 AI 트렌드는?

올해 에이전틱 인공지능(AI)이 단순 챗봇이 아닌 기업 업무를 스스로 검증·실행하는 운영체계로 진화할 것이란 전망이 나왔다. 15일 스노우플레이크가 발표한 'AI+데이터 예측 2026 보고서'에 따르면 올해 기업용 에이전틱 AI 역할이 이같이 진화하는 것으로 나타났다. 보고서는 에이전틱 AI가 거대언어모델(LLM) 중심 구조에서 벗어나 추론과 실행 능력을 갖출 것이라고 봤다. 이를 통해 기업 전반 업무를 수행하는 체계로 업그레이드될 것이라는 설명이다. 이에 따라 기업용 AI는 개별 도입 단계를 넘어 전사적 AI 생태계 구축 단계로 이동할 것으로 예측됐다. 스노우플레이크는 이 과정에서 에이전틱 AI 신뢰성이 핵심 과제로 떠오를 것으로 봤다. 사용자 피드백을 반영하는 피드백 루프와 결과를 스스로 점검하는 자체 검증 메커니즘이 결합돼 에이전트 판단 정확도와 안정성을 높이는 구조가 확산될 것으로 예측했다. 기업 환경에서는 하나의 슈퍼 에이전트보다 특정 업무에 특화된 마이크로 에이전트가 먼저 확산될 것이란 전망도 나왔다. 이런 에이전트들이 조합돼 복잡한 업무를 수행하는 구조가 에이전틱 AI 기본 형태가 될 것이란 설명이다. 보고서는 에이전틱 AI 확산을 위해 표준 프로토콜과 오픈소스 파운데이션 모델, 운영 인프라도 필수 요소로 제시했다. 에이전트와 외부 시스템 간 통신을 표준화하는 지배적 프로토콜이 등장하면 개발 속도가 빨라지고 벤더 종속도 줄어들 것으로 봤다. 기업 인프라도 분석 중심에서 실시간 처리와 상태 관리 중심으로 전환될 것으로 전망됐다. 포스트그레스는 빠른 응답과 낮은 지연이 필요한 온라인 처리 워크로드를 뒷받침하며 에이전틱 AI가 생성하는 대규모 실시간 이벤트와 운영 데이터를 처리하는 핵심 인프라로 활용될 것으로 제시됐다. 사이버 보안 영역에서는 에이전틱 AI가 위협과 기회를 동시에 만들 것으로 나타났다. 공격자는 취약점 탐지와 데이터 탈취를 자동화할 수 있지만, 보안 운영 센터에서는 AI 에이전트를 활용해 제한된 인력으로 대응 역량을 강화할 수 있다는 설명이다. 산업별로는 리테일과 소비재 분야에서 개인화된 고객 관리와 AI 쇼핑 어시스턴트가 확산하고, 금융 서비스 분야에서는 AI 기반 분석과 리스크 관리 에이전트가 의사결정 전반에 통합될 것으로 전망됐다. 제조 산업에서는 품질 검사, 설비 정비, 공급망 최적화를 지원하는 산업 특화 챗봇형 AI 에이전트 도입이 가장 빠르게 진행될 것으로 분석됐다. 아나히타 타프비지 스노우플레이크 최고 데이터 및 애널리틱스 책임자는 "AI 혁신 속도는 매우 빠르지만 대부분의 기업은 이를 실질적 성과로는 이어가지 못한다"며 "데이터 상태, 거버넌스, 조직 역량의 차이가 기업 간 AI 활용의 격차를 만들 것"이라고 밝혔다.

2026.01.15 13:29김미정 기자

스노우플레이크, '옵저브' 인수…"데이터 저장 넘어 시스템 장애 진단까지"

스노우플레이크가 데이터 플랫폼 역할을 단순한 정보 수집에서 시스템 장애 진단 및 해결까지 확장에 나선다. 9일 스노우플레이크는 옵저버빌리티 전문 기업 '옵저브(Observe)' 인수를 공식 발표했다. 구체적인 인수 금액은 공개되지 않았으나 업계에서는 옵저브 기업 가치를 약 10억 달러(약 1조4천억원)로 추산하고 있다. 이번 인수는 기업들이 비용 부담 탓에 포기해야 했던 '장기 데이터 보존' 문제를 해결하고 인공지능(AI)를 활용한 선제적 장애 대응 체계를 구축해 플랫폼 경쟁력을 극대화하려는 전략으로 풀이된다. 최근 기업 내 AI 도입이 본격화되면서 대규모 데이터 처리가 필수적으로 요구되고 있다. 문제는 데이터가 쌓일수록 시스템 속도 저하나 중단 원인을 파악하기 위한 옵저버빌리티 역량이 요구된다는 점이다. 특히 기존에는 데이터 저장소와 시스템 모니터링 도구가 분리되어 있어 효율적인 통합 관리가 어려웠다. 스노우플레이크는 데이터 플랫폼 내에 옵저브의 관측 시스템을 통합해 데이터를 저장하는 것을 넘어 실시간으로 시스템을 진단하고 최적화할 수 있도록 지원할 계획이다. 이번 통합 핵심 기술은 옵저브의 'AI 사이트 신뢰성 엔지니어(SRE)'다. 이는 AI 챗봇이 개발자를 대신해 방대한 로그 데이터를 분석하고 오류 원인을 찾아주는 기능이다. 예를 들어 "지난 24시간 동안 발생한 에러 로그만 보여줘"라고 명령하면, AI가 즉시 관련 데이터를 추출해 문제를 진단한다. 이를 뒷받침하는 'O11y 컨텍스트 그래프' 기술은 하루 수백 테라바이트 데이터를 연결하고 색인화하여 검색 속도를 비약적으로 높여준다. 또 스노우플레이크는 강점인 저비용 스토리지 기술과 옵저브가 보유한 분석 역량을 결합해 고질적인 '비용 문제' 해결에도 나선다. 그동안 많은 기업은 스토리지 비용 절감을 위해 시스템 로그 데이터를 한 달가량만 보관하고 삭제해왔으며, 이로 인해 과거 발생한 문제 근본 원인을 추적하는 데 한계가 있었다. 하지만 스노우플레이크의 데이터 압축 기술과 저렴한 객체 스토리지를 활용하면 고객들은 비용 걱정 없이 더 긴 기간 동안 데이터를 보관할 수 있어 장기적인 장애 원인 분석이 가능해질 전망이다. 크리스티안 클라이너만 스노우플레이크 제품 총괄 부사장은 "기업 회복 탄력성은 얼마나 많은 데이터를 비용 효율적으로 관리하고 빠르게 분석할 수 있느냐에 달려 있다"며 "이번 인수를 통해 고객들은 비용 절감을 위해 데이터를 삭제하는 타협 없이, 페타바이트 규모 데이터를 기반으로 완벽한 시스템 관측 환경을 구축할 수 있을 것"이라고 강조했다.

2026.01.09 16:22남혁우 기자

엠클라우드브리지 "韓 기업 제일 잘 아는 'AI 에이전트'로 시장 공략"

"기업 시스템에 인공지능(AI) 에이전트를 여러 개 붙이는 것만이 능사가 아닙니다. 일하는 방식에 맞게 AI를 통제하고 운영할 수 있느냐가 핵심입니다. 우리는 한국 기업 업무 환경을 가장 잘 아는 AI 에이전트 오케이스트레이션으로 고객 업무 자동화를 돕겠습니다." 이혁재 엠클라우드브리지 대표는 최근 지디넷코리아 인터뷰에서 'Ai 365 에이전트 오케스트레이션'으로 국내 AI 에이전트 시장을 이같이 공략하겠다고 포부를 밝혔다. 엠클라우드브리지는 '마이크로소프트 365' 기반 그룹웨어 위에 AI 에이전트를 얹는 방식으로 플랫폼을 운영하고 있다. 기업 문서부터 데이터, 업무, 보안을 한 구조로 통합한 형태다. 엠클라우드브리지 핵심 전략은 'Ai 365 기반 에이전트 오케스트레이션'이다. 여러 AI 모델과 기능을 단순히 연결하는 수준을 넘어 조직도 기반 권한 관리 중심으로 AI를 통합 운영하는 구조다. 관련 서비스는 'Ai 365 지식관리 에이전트'와 'Ai 365 데이터 에이전트' 'Ai 365 업무지원 에이전트' 'Ai 365 보안 에이전트'다. 서비스형 소프트웨어(SaaS) 형태로 제공된다. 이 대표는 해당 플랫폼이 타사 업무용 AI 에이전트보다 국내 기업 환경에 최적화된 형태라고 강조했다. 한국 기업이 Ai 365 에이전트 플랫폼을 조직 단위로 통합 관리할 수 있다는 점 때문이다. 이 대표는 현재 시장에는 개별 AI 에이전트는 많지만 이를 조직 단위로 통합 관리하는 플랫폼은 드물다고 진단했다. 그는 "특히 글로벌 빅테크 에이전트는 개인 단위 업무 환경에 최적화됐다"며 "이는 조직 단위로 의사결정·업무가 이뤄지는 한국 기업에 정착되기 어렵다"고 말했다. 이어 "Ai 365 에이전트는 개인이 아닌 조직 기준으로 AI 에이전트를 운영하는 형태"라며 "부서·직무·직급에 따라 사용할 수 있는 AI와 접근 가능한 문서·데이터를 일괄 관리할 수 있다는 점이 경쟁력"이라고 강조했다. "지식관리 에이전트, 가장 빨리 기업 생산성 올려" 현재 엠클라우드브리지가 주력하고 있는 영역은 지식관리 에이전트·데이터 에이전트다. 지식관리 에이전트는 기업 내부 문서와 규정, 보고서, 계약서 등을 AI가 직접 이해하고 질의응답 형태로 활용할 수 있게 설계됐다. AI가 직원 소속 부서와 직무에 맞는 문서만 골라서 답을 주는 구조로 이뤄졌다. 현재 챗GPT, 퍼플렉시티, 제미나이 챗봇도 통합됐다. 이 대표는 "기존 지식관리 시스템은 별도 문서 저장소를 만들어 놓고 사람이 직접 관리해야 했다"며 "시간이 지나면 유지보수가 되지 않았다"고 지적했다. 그러면서 "조직 권한과 분리된 상태로 운영되면 6개월만 지나도 실제 사용률이 급격히 떨어지는 경우가 많았다"고 덧붙였다. 그는 "우리 지식관리 에이전트는 마이크로소프트 365 기반 그룹웨어와 연동됐다"며 "문서 권한이 조직도와 자동으로 통합됐다"고 설명했다. 이어 "인사 이동이나 조직 개편이 발생하면 접근 권한이 자동 조정된다"며 "사람이 아니라 AI가 이를 먼저 판단한다는 점이 핵심"이라고 말했다. 이 대표는 현재 문서 자산이 많은 법무법인이나 제약사, 제조 기업이 지식관리 에이전트로 효과를 봤다고 밝혔다. 그는 "기업은 문서 관리만 제대로 해도 사무·관리 업무 생산성을 체감상 50~60% 이상 개선할 수 있을 것"이라고 자신했다. 데이터 에이전트는 기업 내부에 흩어진 엑셀 파일이나 데이터베이스 등을 연결해 AI가 자동으로 분석하도록 구축됐다. 기존처럼 사람이 데이터를 정리해 보고서를 생성·해석하는 방식과 다른 셈이다. AI가 데이터를 분석해 사용자 질의에 답할 수도 있다. 이 대표는 "과거에는 보고서 생성부터 검토, 해석하는 데 많은 시간이 필요했다"며 "보고서 자체를 만드는 과정이 필요 없다"고 강조했다. 이 대표는 데이터 에이전트 강점으로 비즈니스 인텔리전스(BI) 설정 간소화를 꼽았다. 사용자가 BI에서 어떤 지표를 볼지, 어떤 차트를 쓸지, 분석 순서를 어떻게 짤지 일일이 정하지 않아도 된다는 이유에서다. 그는 "AI가 데이터 구조를 파악해 적합한 분석 방식과 시각화를 자동으로 선택한다"고 강조했다. 해당 에이전트는 국내 제약·바이오 기업과 대기업 계열사 중심으로 도입이 확대되고 있다. 이 대표는 "기존 BI 도구는 다루기 어렵고 일부 인력만 사용하는 시스템이었다"며 "데이터 에이전트는 BI를 일상 업무 도구로 전환하는 게 핵심"이라고 설명했다. "보안도 국내 업무에 맞게...AI 마켓형 플랫폼 진화 목표" 이 대표는 Ai 365 에이전트 오케스트레이션 보안을 국내 기업 업무 환경에 맞춰 구축했다고 강조했다. AI의 접보 접근 통제를 개인 계정이 아니라 조직도 기준으로 설정했다는 설명이다. 이에 직원 소속 부서와 직무, 권한에 따라 AI가 볼 수 있는 문서와 데이터 범위가 다르며, 그 안에서만 질문과 분석이 이뤄지도록 했다. 이 대표는 "국내 기업은 개인보다 조직 단위로 업무와 책임이 움직인다"며 "이 구조에 맞춰 보안을 설계하지 않으면 AI를 많이 쓸수록 오히려 위험이 커진다"고 지적했다. 이어 "인사이동이나 조직 개편이 발생해도 접근 권한이 자동으로 함께 조정된다"며 "관리자가 매번 권한 설정 할 필요가 없다"고 덧붙였다. 엠클라우드브리지는 올해 지식관리 에이전트 중심으로 매출 기반을 확대할 방침이다. 동시에 데이터 에이전트와 업무 지원 에이전트 기능을 단계적으로 강화할 계획이다. 올해 기업공개(IPO) 준비에 착수했으며 AI 그룹웨어 기반 구독형 비즈니스를 가속할 계획이다. 이 대표는 "향후 산업별 전문 에이전트까지 연결할 수 있는 AI 마켓형 플랫폼을 구축하는 게 목표"라며 "한국 기업 문화와 현장을 가장 잘 아는 AI 에이전트 기업으로 성장할 것"이라고 강조했다.

2026.01.09 10:43김미정 기자

"BI 분석 쉽게"…엠클라우드브리지, 'Ai 365 데이터 에이전트' 발표

엠클라우드브리지가 전 임직원이 자연어로 기업 데이터를 분석·시각화할 수 있는 솔루션을 선보였다. 엠클라우드브리지는 마이크로소프트 패브릭과 데이터브릭스, 스노우플레이크 등 통합 데이터 플랫폼 기반 분석 에이전트인 'Ai 365 데이터 에이전트'를 출시했다고 7일 밝혔다. 이 솔루션은 사용자가 챗봇 인터페이스에 자연어로 질문을 던지면 데이터를 탐색하고 분석해 시각화된 결과물을 즉각 제공하는 셀프서비스 형태다. 해당 플랫폼은 전사적자원관리(ERP), 고객관계관리(CRM), 인사(HR), 그룹웨어 등 기업 내부의 다양한 온프레미스와 클라우드 데이터를 통합 처리한다. 여러 데이터 플랫폼 간 장벽을 제거하고 기업 내·외부 업무 데이터를 단일 분석 허브로 연결함으로써 멀티 소스 기반의 엔터프라이즈 데이터 패브릭 환경을 완성하는 것이 특징이다. 핵심 기능 '텍스트-투-SQL'은 사용자 질문을 분석용 언어로 자동 변환해 실시간 보고서를 생성할 수 있다. 검색증강생성(RAG) 기반 검색은 기업 도메인 맥락에 맞는 답변과 분석을 제공한다. 또 차트 AI 기능을 통해 질문에 최적화된 시각화 자료를 자동으로 선택하고 경영 리포트 형태로 서술하는 기능을 갖췄다. 가트너는 2027년까지 기업 분석 콘텐츠의 75%가 생성형 AI를 통해 자동 생성될 것으로 전망하면서 지각형·자율형 분석 시대 전환을 예고하고 있다. 엠클라우드브리지는 이에 발맞춰 최근 대형 건설사 프로젝트 데이터를 자연어 기반으로 분석하는 프로젝트를 완료하는 등 국내 기업 환경에 맞춘 생성형 비즈니스 인텔리전스 레퍼런스를 확보해 나가고 있다. 이혁재 엠클라우드브리지 대표는 "기업 사용자는 비즈니스 인텔리전스 도구나 모델링 지식이 없어도 챗봇 인터페이스에서 자연어로 묻고 곧바로 인사이트를 제공받을 수 있다"며 "이는 곧 기업 전 구성원이 데이터를 스스로 활용할 수 있는 진정한 셀프 비즈니스 인텔리전스로(BI)의 전환을 의미한다"고 밝혔다.

2026.01.07 10:56김미정 기자

스노우플레이크, 코텍스 AI '제미나이3' 지원…"데이터 이동 없이 개발"

스노우플레이크가 구글클라우드 손잡고 인공지능(AI) 애플리케이션 개발과 배포 환경을 한층 개선했다. 스노우플레이크는 구글클라우드와 협력해 코텍스 AI에 '제미나이'3'를 탑재했다고 7일 밝혔다. 이에 고객은 플랫폼 간 데이터 이동이나 복제 없이 스노우플레이크 거버넌스 기반 데이터 환경에서 제미나이 3로 AI 애플리케이션을 구축할 수 있다. 두 기업은 이번 협력을 통해 공동 고객 참여, 공동판매, 구글클라우드 마켓플레이스 거래를 포함한 GTM 전략을 강화한다. 글로벌 시장 확장에도 속도를 내며 공동 영업 범위를 넓힐 방침이다. 실제 양사는 사우디아라비아에서 구글클라우드 기반 스노우플레이크를 출시한 데 이어, 2026년 호주 멜버른에서도 출시를 추진한다. 지역별 인프라 확장을 통해 글로벌 고객 대응 역량을 키운다는 전략이다. 양사 인프라 측면에서도 성능 개선이 이뤄졌다. 구글클라우드 액시온 기반 C4A 가상머신에서 스노우플레이크 2세대 표준 웨어하우스를 프로덕션 환경으로 제공해 가격 대비 성능 경쟁력을 강화했다. 현재 금융 서비스, 헬스케어, 제조, 리테일·공급망, 기술, 데이터 분석 등 다양한 산업에서 양사 통합 솔루션 도입이 확산하고 있다. 대표 사례로 파이브트랜과 블랙라인은 구글클라우드 기반 스노우플레이크 AI 데이터 클라우드를 활용하고 있다. 이를 통해 실시간 분석, AI 모델 배포, 전사 데이터 거버넌스를 구현하고 있다. 조지 프레이저 파이브트랜 최고경영자는 "스노우플레이크와 구글클라우드 통합 솔루션을 통해 기업들은 데이터를 단순 저장하고 기본 쿼리를 실행하는 수준을 넘어 실제 비즈니스 운영 데이터를 기반으로 직접 질문하고 즉각적인 인사이트를 얻을 수 있게 됐다"며 "여러 주에 걸쳐 진행되던 개발 작업이 수일 내로 줄었다"고 말했다. 마이클 거스텐하버 구글클라우드 버텍스 AI·AI 에이전트 제품 관리 부사장은 "제미나이 모델을 스노우플레이크 내에서 직접 활용할 수 있게 됨으로써 양사 고객들이 거버넌스가 적용된 안전한 데이터 환경에서 세계 최고 수준의 생성형 AI 역량을 활용할 수 있을 것"이라고 밝혔다.

2026.01.07 10:06김미정 기자

스노우플레이크, 플랫폼에 '클로드' 추가…"AI·데이터 분석 더 쉽게"

스노우플레이크가 앤트로픽의 인공지능(AI) 모델 '클로드'를 플랫폼 전반에 통합했다. 스노우플레이크는 앤트로픽과 약 2억 달러 규모의 전략적 파트너십을 체결했다고 4일 밝혔다.. 이번 협력으로 앤트로픽의 클로드 모델이 스노우플레이크 플랫폼 전반에 통합되며, 전 세계 1만2천600여 고객이 클로드 모델을 활용할 수 있게 됐다. 앤트로픽 클로드는 스노우플레이크의 엔터프라이즈용 인텔리전스 에이전트인 '스노우플레이크 인텔리전스'를 구동하는 핵심 모델로 활용된다. 이 통합은 아마존웹서비스(AWS), 애저, 구글클라우드 등 3대 클라우드를 기반으로 한 스노우플레이크 고객 모두에게 적용된다. 이를 통해 기업은 조직 내 모든 데이터를 하나의 신뢰할 수 있는 에이전트 중심으로 연결해 업무 방식을 혁신할 수 있다. 이번 파트너십은 클로드의 고도화된 추론 능력과 스노우플레이크의 거버넌스 기반 데이터·AI 환경을 결합하는 것이 핵심이다. 기업은 재무, 운영, 고객 데이터를 포함한 방대한 정보를 다중 분석하고 단순한 답변을 넘어 분석 과정과 근거까지 명확히 제시할 수 있다. 이로써 AI 도입 과정의 불필요한 과정을 간소화해 기업들이 파일럿에서 운영 단계까지 신속하게 전환하도록 돕는다. 클로드의 고도화된 추론 능력과 스노우플레이크의 거버넌스 기반 환경이 결합되면서, 금융, 헬스케어, 바이오 등 규제가 엄격한 산업에서도 안전하게 운영 단계까지 확장할 수 있다. 양사는 자연어 분석, 멀티모달 처리, 맞춤형 에이전트 생성, 거버넌스까지 엔터프라이즈 AI 구현에 필요한 모든 기능을 하나의 통합 환경으로 제공한다. 스노우플레이크 인텔리전스는 '클로드 소넷 4.5'를 통해 사용자가 자연어만으로 정형·비정형 데이터를 분석하고 인사이트를 도출하도록 돕는다. 코텍스 AI 기능은 출시와 동시에 호스팅된 클로드 오푸스 4.5를 포함한 최신 앤트로픽 모델을 지원한다. 또 코텍스 에이전트는 클로드 모델을 기반으로 데이터를 더 정확하고 효율적으로 검색할 수 있도록 해 기업이 신뢰할 수 있는 데이터 에이전트를 구축하도록 한다. 스노우플레이크는 내부적으로도 엔지니어링 조직에서 '클로드 코드'를 사용해 개발 생산성을 높이는 등 클로드 기반 기능을 적극 활용 중이다. 거버넌스 측면에서는 스노우플레이크 호라이즌 카탈로그가 앤트로픽 모델 활용 전 과정에 걸쳐 엔드투엔드 거버넌스와 AI 통제를 제공한다. 이로써 기업은 안심하고 에이전틱 AI를 운영 환경에 도입할 수 있다. 슈리다 라마스워미 스노우플레이크 최고경영자(CEO)는 "이번 파트너십은 규모뿐만 아니라 함께 창출할 수 있는 고객 가치로 측정할 수 있다"며 "기업이 가장 중요한 비즈니스 데이터를 기반으로 확장 가능하고 컨텍스트를 이해하는 AI를 구현하는 새로운 기준을 세우게 됐다"고 강조했다. 다리오 아모데이 앤트로픽 CEO 겸 공동 창업자는 "스노우플레이크 데이터 환경에 클로드가 결합됨으로써 기업이 최첨단 AI를 비즈니스에 바로 적용할 수 있는 기반이 갖춰진 것"이라고 말했다.

2025.12.04 18:03김미정 기자

스노우플레이크, 4분기 수익성 '경고등'…AI 투자 확대에 시장 부담 상승

스노우플레이크가 인공지능(AI) 기반 신규 제품의 수익성에 대한 우려를 키우는 실적 전망을 내놓았다. 조정 영업이익률 전망치가 월가 기대에 미치지 못하면서 투자자들의 경계감이 커졌다는 분석이 나온다. 4일 블룸버그통신에 따르면 스노우플레이크는 다음 달에 끝나는 회계연도 4분기 조정 영업이익률이 약 7%에 그칠 것이라고 밝혔다. 이는 애널리스트 평균 전망치인 8.5%를 밑도는 수준이다. 같은 기간 제품 매출은 약 12억 달러(약 1조7천682억원)로 예상되며 시장 전망치와 비슷한 수준이다. 스노우플레이크는 기업 고객의 데이터를 클라우드에서 저장·정리·분석할 수 있도록 돕는 소프트웨어(SW) 업체로, 올해 초 슈리다 라마스워미 최고경영자(CEO) 취임 이후 AI 활용 기능을 강화하는 전략을 본격화했다. 올해만 네 건의 인수 계약을 체결했고 앤트로픽과 2억 달러(약 2천946억원) 규모 파트너십을 맺어 생성형 AI 모델 '클로드'를 자사 플랫폼에서 사용할 수 있도록 했다. 앞서 3분기 실적 발표 후 스노우플레이크는 주가는 장외 거래에서 최대 7.9% 하락했다가 앤트로픽과의 협력 소식이 전해지며 일부 낙폭을 만회한 바 있다. 올해 주가가 이미 72% 상승한 가운데 부담이 커진 상황도 투자심리에 영향을 미친 것으로 풀이된다. 3분기 실적 자체는 시장 기대를 웃돌았다. 제품 매출은 29% 증가한 11억6천만 달러(약 1조7천91억원)를 기록했다. 전체 매출의 약 95%를 차지하는 핵심 사업이 견조한 성장세를 보인 것이다. 일부 조정 항목을 제외한 주당순이익(EPS)은 35센트로, 컨센서스를 상회했다. 잔여 성과의무(RPO)는 37% 늘어난 78억8천만 달러(약 11조6천103억원)로 집계됐다. 전문가들은 스노우플레이크가 3분기 실적 선방에도 불구하고 4분기 수익성 둔화 전망을 내놓은 점을 가장 큰 부담으로 꼽고 있다. 특히 AI 기능 확장을 위한 인수·투자 비용이 늘어나는 가운데, 단기간 내 수익 구조가 개선되지 않을 경우 고평가 논란이 부각될 수 있다는 지적이다. 미국 증권가는 "제품 매출 증가가 이어지고 있음에도 핵심 영업이익률이 낮아지는 흐름이 반복되면 기업가치에 압력으로 작용할 수 있다"며 4분기 실적 발표가 향후 스노우플레이크 주가 흐름의 분수령이 될 것으로 보고 있다. 한편 경쟁사 움직임도 주목된다. 스노우플레이크의 최대 경쟁사로 꼽히는 데이터브릭스는 최근 1천300억 달러(약 191조원) 이상의 기업가치로 신규 투자를 협의하고 있는 것으로 알려졌다. 이는 스노우플레이크의 시가총액 897억 달러(약 132조원)를 크게 웃도는 수준이다. 번스타인의 피로즈 발리지 애널리스트는 "장기적으로는 스노우플레이크가 새 CEO 아래 혁신과 실행력이 강화되고 있지만, 핵심 시장에서 경쟁이 심화되고 있다는 점이 우려된다"고 말했다.

2025.12.04 16:47한정호 기자

스노우플레이크, 'AWS 마켓플레이스' 매출 20억 달러…전년비 2배↑

스노우플레이크가 '아마존웹서비스(AWS) 마켓플레이스'에서 거래 성장을 전년 대비 두 배로 확대해 고객사 데이터 전략을 강화했다. 스노우플레이크는 2025 회계연도 기준 AWS 마켓플레이스에서 매출 20억 달러(약 2조9천300억원)를 넘어섰다고 4일 밝혔다. AWS 마켓플레이스에서 스노우플레이크를 도입한 아스트라제네카와 부킹닷컴, 드래프트킹스 등 글로벌 기업은 기존 AWS 환경 위에서 완전관리형 데이터·인공지능(AI) 플랫폼을 즉시 배포하며 성능, 보안, 확장성 요구사항을 충족하고 있다. 이런 방식은 고객이 실험, 개인화, 고도화된 서비스 제공을 보다 유연하게 수행할 수 있게 돕는다. 두 기업은 에이전트 연동을 통해 아마존 베드록 에이전트코어와 스노우플레이크 코텍스 에이전트, 관리형 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버, 코텍스 AI 서비스를 연결하는 통합 구조를 구현했다. 또 AWS 글루 데이터 카탈로그와 스노우플레이크 호라이즌 카탈로그 간 연동을 제공해 아이스버그 포맷 데이터를 단일 지점에서 관리하도록 돕고 데이터 이동 비용을 줄였다고 밝혔다. 스노우플레이크 고객은 외부 아이스버그 테이블을 별도로 생성하지 않고도 데이터베이스를 AWS 글루 데이터 카탈로그와 직접 연결할 수 있게 됐다. 자동 검색·동기화를 통해 읽기·쓰기 접근이 단순화됐으며, 벤더 관리형 자격 증명과 아마존 S3 테이블 지원으로 대규모 환경에서 거버넌스 제어가 강화됐다. 또 스노우플레이크는 최신 아이스버그 V3 테이블 스펙을 지원해 멀티클라우드·하이브리드 환경에서 오픈 테이블 포맷 표준화를 돕는다. 반정형 데이터, 지리공간 데이터 타입, 행 계보 등 광범위한 상호운용 기능을 제공해 기업의 데이터 활용 폭을 넓혔다. 마이크 개넌 스노우플레이크 최고매출책임자(CRO)는 "우리는 클라우드 업계에서 강력한 협력 관계를 구축해 기업들이 데이터로부터 새로운 가치를 창출할 수 있도록 돕고 있다”며 "AWS 마켓플레이스에서 매출이 20억달러를 넘기고 글로벌 대표 파트너로 인정받은 것은 자사의 노력이 고객에게 전달되고 있다는 것을 보여준다"고 말했다. 루바 보르노 AWS 글로벌 스페셜리스트·파트너 부사장은 "스노우플레이크의 성장률은 조달 복잡성을 줄여 엔터프라이즈 혁신을 가속하는 것이 얼마나 중요한지를 보여준다"고 밝혔다.

2025.12.04 09:28김미정 기자

[현장] 스노우플레이크 "AI 잘 쓰려면 '데이터 해석 혼선'부터 없애야"

"인공지능(AI) 시대의 핵심은 데이터 의미·문맥을 잘 파악하는 능력입니다. '스노우플레이크 인텔리전스'는 기업 데이터 맥락을 정확하게 이해해 누구나 쉽고 빠르게 작업할 수 있는 환경을 제공할 것입니다." 스노우플레이크 이수현 에반젤리스트는 20일 서울 강남구 스파크플러스에서 '스노우플레이크 인텔리전스 출시 기자간담회'에서 이같이 밝혔다. 앞서 스노우플레이크는 지난 4일 스노우플레이크 인텔리전스를 정식 출시했다. 이 제품은 AI 기반 데이터 분석·자동화 플랫폼이다. 정형 데이터와 비정형 데이터를 통합 관리해 준다. 이 플랫폼은 데이터 구조를 비롯한 의미, 관계를 자동 파악해 질의 응답과 분석 작업을 더 쉽게 수행할 수 있게 돕는다. 여러 애플리케이션과 워크로드에서 통합된 형태로 작동해 팀마다 다른 데이터 해석 문제를 줄여준다. 내년 상반기 모바일 버전으로도 출시 예정이다. 이 에반젤리스트는 스노우플레이크 플랫폼에 데이터 시맨틱 레이어 기능을 더 강화하기 위해 '시맨틱 뷰' 기능을 추가할 예정이라고 밝혔다. 시맨틱 뷰는 데이터에 이름, 정의, 계산 방식 같은 기본 정보를 보여주는 기능이다. 플랫폼이 정형·비정형 데이터를 동시에 처리하는 만큼 데이터 문맥을 더 정확히 파악하기 위한 전략이다. 데이터 시맨틱 레이어는 기업 데이터의 문맥을 통일해주는 의미 기반 계층이다. 부서마다 제각각 쓰던 용어를 통일된 기준으로 정리한다. 데이터가 어디에 있든, 어떤 시스템에 저장됐든 같은 의미로 연결되는 구조를 만든다. 사용자는 복잡한 SQL이나 시스템 구조를 몰라도 업무에 맞는 데이터를 바로 찾을 수 있다. 이 에반젤리스트는 AI 활용 측면에서도 시맨틱 레이어 중요성이 더 커졌다고 강조했다. 일반적으로 AI 모델은 데이터 의미를 스스로 해석하지 못한다. 이에 명확하게 정리된 데이터 구조가 필요하다. 시맨틱 레이어는 데이터의 정의·관계·맥락을 미리 구조화함으로써 AI가 실수 없이 분석하고 답변할 수 있게 돕는다. 스노우플레이크는 마켓플레이스에서도 시맨틱 기능을 강화하고 있다. 예를 들어, '나스닥' 등 주식 관련 데이터를 검색하면 시맨틱 정보가 포함된 형태로 제공돼 데이터 구조를 바로 확인할 수 있는 식이다. 이 에반젤리스트는 "기업 내에서도 팀마다 쓰는 비즈니스 언어는 다르다"며 "시맨틱 레이어가 있어야지만 효과적인 AI 시스템을 이용할 수 있을 것"이라고 강조했다.

2025.11.20 13:23김미정 기자

스노우플레이크-엔비디아, ML 개발 가속 환경 구축

스노우플레이크가 엔비디아 손잡고 기업 머신러닝(ML) 개발 속도 높이기에 나섰다. 스노우플레이크는 인공지능(AI) 데이터 클라우드에 엔비디아의 오픈소스 라이브러리 '쿠다 엑스'를 탑재했다고 19일 밝혔다. 양사는 이번 협력으로 통해 모델 개발 전 과정의 효율을 끌어올리는 것을 공동 목표로 삼았다. 스노우플레이크는 쿠다 엑스의 데이터 사이언스 생태계에서 제공되는 '쿠엠엘'과 '쿠디에프'를 ML 엔진에 직접 통합한다. 이를 통해 파이썬 기반 주요 라이브러리 개발 시간을 대폭 줄였다. 데이터 사이언티스트는 인프라 조정 없이 기존 코드 그대로 그래픽처리장치(GPU) 성능을 활용할 수 있다. 엔비디아는 랜덤 포레스트에서 약 5배, 에이치디비스캔(HDBSCAN)에서 최대 200배까지 중앙처리장치(CPU) 대비 속도 향상을 확인했다. 이번 통합으로 기업은 이 성능을 스노우플레이크 환경 안에서 동일하게 사용할 수 있게 됐다. 엔비디아 고객도 쿠다 엑스 생태계 안에서 스노우플레이크 컨테이너 런타임을 활용해 대규모 ML 개발 환경을 신속히 구축할 수 있다. 이 환경은 복잡한 연산 작업을 몇 시간 단위에서 몇 분 단위로 단축하는 데 최적화됐다. 이번 통합은 대규모 테이블 데이터 처리나 대량 클러스터링 분석 같은 고난도 작업뿐 아니라 컴퓨터 유전체학처럼 고차원 시퀀스 분석이 필요한 분야에서도 GPU의 활용도를 극대화한다. 기업은 분석 시간을 줄이고 인사이트 도출에 더 많은 역량을 투입할 수 있다. 스노우플레이크는 이번 협력을 계기로 생성형 AI와 엔터프라이즈급 거대언어모델 개발까지 AI 라이프사이클 전 영역에서 GPU 최적화 도구를 확장할 계획이다. AI 데이터 클라우드 전략을 강화해 고객 기술 생태계를 더욱 넓히려는 전략이다. 크리스티안 클레이너만 스노우플레이크 제품 담당 수석부사장은 "우리는 기업이 쉽고 안전한 환경에서 데이터와 AI를 최대 성능으로 활용하는 것을 목표로 한다"며 "엔비디아와의 통합은 그 목표에 한 단계 가까워진 과정"이라고 밝혔다.

2025.11.19 14:10김미정 기자

[인터뷰] 스노우플레이크 AI 총괄 "데이터 이동 없는 구조가 AI 시대 최고 보안"

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] "인공지능(AI)이 정확히 작동하려면 데이터와 분리돼선 안 됩니다. AI와 데이터는 한 몸으로 움직여야 합니다. 데이터가 외부로 이동하지 않아야 AI의 속도와 정확성, 보안을 동시에 잡을 수 있습니다." 바리스 굴테킨 스노우플레이크 AI 총괄은 미국 캘리포니아주 멘로파크 오피스에서 지디넷코리아를 만나 이동 없는 데이터 구조가 AI 품질을 좌우한다고 재차 강조했다. 스노우플레이크는 데이터를 저장·분석하는 '데이터 클라우드 플랫폼'을 운영하고 있다. 기업은 이 플랫폼으로 여러 부서와 조직에 흩어진 데이터를 한 번에 관리하거나 AI 애플리케이션을 개발할 수 있다. 굴테킨 총괄은 스노우플레이크에서 AI 부문을 이끄는 책임자다. 데이터 클라우드 플랫폼과 코텍스 개발을 주도해 왔다. 스노우플레이크에 합류하기 전에는 구글에서 음성인식과 머신러닝 관련 프로젝트를 이끌었다. 굴테킨 총괄은 데이터 클라우드 플랫폼 특장점으로 높은 보안과 관리 단순화를 꼽았다. 개발자가 데이터를 플랫폼 외부로 옮기지 않아도 AI를 사용할 수 있도록 지원한다는 이유에서다. 그는 "한 플랫폼에서 AI와 데이터가 통합 관리된다"며 "복잡한 시스템 연결도 필요 없다"고 강조했다. 굴테킨 총괄은 최근 해당 플랫폼을 한층 강화했다고 밝혔다. 그는 "AI 모델을 데이터와 동일한 환경에서 실행하는 기능을 한층 강화했다"며 "이에 보안과 효율을 동시에 확보한 '통합 데이터·AI 플랫폼' 전략에 집중하고 있다"고 설명했다. 그는 플랫폼 내 데이터 거버넌스와 접근 권한도 통합 관리된다는 점을 강조했다. 그는 "사용자가 데이터를 어떻게 활용하든 기업 보안 정책과 권한 구조가 그대로 유지된다"며 "AI 분석이나 애플리케이션 실행 과정에서도 데이터가 외부로 이동하지 않아 보안 위험이 근본적으로 차단된다"고 말했다. 이어 "기업은 우리 플랫폼 내에서 데이터 생성부터 저장, 활용까지 한 번에 처리할 수 있다"며 "더 빠르고 효율적으로 AI 관련 업무를 수행할 수 있다"고 덧붙였다. "에이전틱 AI 시대도 통합 데이터 관리는 핵심" 굴테킨 총괄은 에이전틱 AI 시대에도 통합 데이터·거버넌스로 경쟁력을 강화할 것이라고 밝혔다. 그는 "기업이 단일 환경에서 안전하게 AI 애플리케이션을 구축·운영할 수 있도록 서비스를 더 간소화할 것"이라고 기술 전략을 언급했다. 최근 스노우플레이크는 데이터 수집부터 활용까지 전 과정을 아우르는 '엔터프라이즈 레이크하우스'와 AI 애플리케이션 개발 도구 시리즈를 공개했다. 데이터 사일로를 해소하고 벤더 종속 없는 통합 거버넌스를 구현하려는 기업 전략과 일맥상통한다. 엔터프라이즈 레이크하우스 핵심은 '호라이즌 카탈로그(Horizon Catalog)'와 '오픈플로우(OpenFlow)'다. 호라이즌 카탈로그는 아파치 아이스버그 기반의 오픈 API를 통합해 외부 엔진에서도 데이터를 안전하게 조회·관리할 수 있게 돕는다. 오픈플로우는 오라클과 협력해 준실시간 스트리밍 변경 데이터 캡처(CDC) 기능을 제공하며, 다양한 데이터 소스를 자동으로 통합하고 최신 상태로 유지한다. AI 애플리케이션 개발 도구 시리즈에서는 '코텍스 코드(Cortex Code)'와 '코텍스 AISQL'이 새롭게 추가됐다. 해당 도구는 자연어 명령과 단순 SQL 쿼리만으로 AI 추론 파이프라인을 구축할 수 있도록 돕는다. 여기에 'AI 리댁트(AI Redact)' 기능이 비정형 데이터 내 민감 정보를 자동 탐지·삭제해 프라이버시가 보장된 학습 환경을 제공한다. 굴테킨 총괄은 "우리는 단일 데이터 플랫폼으로 기업에게 더 빠르고 안전하게 AI 혁신을 실현할 수 있는 환경을 지원할 것"이라고 강조했다.

2025.11.11 13:34김미정 기자

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