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"똑똑한 추천과 강력한 혜택"...놀유니버스, 'AI여행 컨시어지' 살펴보니

어디론가 떠나고 싶지만 계획을 세우기 막막할 때 이용할 수 있는 인공지능(AI) 기반 여행 설계 서비스가 출시된다. 글로벌 트래블 테크 기업 야놀자그룹의 놀유니버스는 8일 '구글 클라우드 데이 서울'에서 부스를 마련하고 AI 기반 여행 추천 서비스를 공개했다. 사용자가 간단한 정보만 입력해도 최적의 항공권과 숙소, 여행 일정을 자동으로 설계해주는 맞춤형 여행 추천 시스템을 볼 수 있었다. 몇가지 정보만으로 최적의 여행 계획 세워준다 이번에 놀유니버스가 선보인 서비스의 핵심은 'AI 기반 여행 설계 자동화'라고 할 수 있다. 사용자가 희망 일정, 동행 인원, 여행 목적(맛집 탐방, 휴양, 쇼핑 등)과 같은 몇 가지 정보를 입력하면, AI가 항공편과 숙소를 조합해 여행지를 제안한다. 또 실제 사용자 리뷰와 날씨 데이터를 기반으로 최적의 일정을 생성해주고, 추천 이유도 함께 제공된다. 가족 단위 여행자의 경우 3시간, 5시간, 10시간 이내 비행거리 등의 조건을 반영해 목적지를 우선 제시해주기도 한다. 놀유니버스 관계자는 “단순히 검색 기반이 아니라, 야놀자·인터파크티켓/투어·트리플의 내부 데이터, 리뷰, 예약 이력까지 종합적으로 분석해 정확도 높은 개인화 추천이 가능하다"며 "이용자가 별도로 많은 입력을 하지 않아도, 선택지 클릭만으로도 여정이 자동으로 구성된다”고 강조했다. 서비스의 강점은 '패키징 기반 가격 경쟁력'이다. 개별 호텔 가격을 직접 노출하지 않고 항공권, 티켓, 숙소 등을 하나의 패키지로 묶어 제안함으로써, 호텔 업체와의 가격 경쟁 이슈를 피하면서도 더 큰 할인율을 제공할 수 있는 구조다. 예를 들어 오사카를 여행지로 선택하면 유니버셜 티켓, 공항 리무진, 각종 입장권까지 AI가 일괄 구성해 패키지 형태로 제시해준다. 사용자가 일정을 세분화하고 싶을 경우, '얼리 체크인이 가능한 호텔만 추천해줘' 같은 식으로 조건을 추가하면 그에 맞춘 일정이 재구성되는 기능도 있다. 여행 일정을 지도 기반 루트로 보여주거나, 실제 이용자의 데이터를 바탕으로 구성된 코스를 시각화해주는 등 직관적인 사용자 화면(UI)도 눈길을 끌었다. "놀유니버스만의 강점 분명해" 놀유니버스는 올 하반기 플랫폼 내에서 AI 컨시어지 서비스를 선보일 예정이다. 추후에는 여러 나라를 방문하고 싶거나 여행 일정이 복잡해지는 경우, 휴양이나 쇼핑 등 다양한 목적이 있을 때에도 그에 맞춰 일정을 추천해주는 기능으로 확장할 계획이다. 특히 이 기능은 고령층 사용자에게도 유용하게 사용될 것으로 예상된다. 복잡한 프롬프트(명령어)를 넣지 않아도 AI 기술을 통해 여행의 복잡성을 해소하고, 실제 후기 기반의 믿을 수 있는 상품들로만 추천을 받을 수 있기 때문이다. 현장에서 만난 류지형 놀유니버스 투어 최고기술책임자(CTO)는 "타 플랫폼에서도 유사한 서비스를 내놓을 수 있지만, 놀유니버스만의 콘텐츠가 경쟁력이 있다고 생각한다"며 "야놀자는 모텔을 포함해 다양항 숙박을 상품을 판매해왔고, 인터파크는 티켓과 패키지에 강점이 있으며 트리플은 일정 데이터를 갖고 있다. 이 세 회사가 합병됐으니 낼 수 있는 시너지가 강력하다"고 말했다. 기존 여행 플랫폼은 숙소·항공·입장권 중심이었지만, 호핑투어, 요트투어, 가이드 동행 상품 등으로 세분화된 개별 액티비티를 다룰 수 있는 서비스도 내놓을 수 있다. 또한 부모님이나 조부모 등 고령층의 여행 니즈를 반영한 여행 패키지를 만들 수도 있다. 동선을 최소화 하거나 편한 이동수단을 포함시킨 상품 말이다. 류 CTO는 "여행 패키지 상품같은 경우 검색을 통해 내가 원하는 상품을 찾기가 어려운데, 나중에 이 AI 서비스에 패키지 상품을 추천해줄 수도 있고, 현재 판매하고 있는 해외 공연 패키지 상품도 넣을 수 있다"고 설명했다.

2025.07.08 17:25안희정 기자

라인야후, 'AI 기업' 전환 선언..."와우 라이프 플랫폼 되겠다"

[도쿄(일본)=안희정 기자] 라인과 야후의 합병으로 탄생한 라인야후(LY)가 기술 통합을 넘어 'AI 컴퍼니'로 전환을 선언했다. 프라이빗 클라우드, 데이터 플랫폼, 업무 자동화에 이르기까지 전방위적인 AI 전략을 기반으로 사용자 경험은 물론 내부 생산성까지 끌어올리겠다는 전략이다. 박의빈 라인야후 CTO는 30일 일본 도쿄에서 열린 기술 컨퍼런스 '테크버스 2025'에서 기조연설자로 나서 “플랫폼을 하나로 통합하고 모든 서비스를 AI 기반으로 재정의하고 있다”며 "단순한 기술 통합을 넘어, 서비스의 본질적인 진화를 이끌겠다”는 의지를 드러냈다. 프라이빗 클라우드 '플라바'로 통합…운영 효율·보안 강화 이번 기조연설에서는 토미카와 노부히로 인프라 그룹장이 플랫폼 통합에 대한 구체적인 실행 방안을, 박 CTO가 AI 전략을 발표하며 라인야후의 기술 비전을 소개했다. 박 CTO에 이어 연단에 오른 토미카와 노부히로 인프라 그룹장은 특히 프라이빗 클라우드 통합 프로젝트 플라바(Flava)를 소개하며, “기존 야후재팬과 라인의 각각 독립된 클라우드 인프라를 하나의 플랫폼으로 통합하고 있다”고 밝혔다. 현재 라인야후는 50만대 이상의 서버와 1.2엑사바이트에 달하는 트래픽을 처리하고 있다. 토미카와 그룹장은 “퍼블릭 클라우드 대비 평균 4배가량의 비용 절감 효과를 거두고 있다”며 독자 클라우드 인프라의 효율성과 경제성을 강조했다. 플라바는 네트워크와 가상화 레이어 모두에서 보안 제어 기능을 강화했으며, 서비스별로 독립된 가상 프라이빗 클라우드(VPC)를 구축해 민감 데이터도 안전하게 관리할 수 있도록 설계됐다. 토미카와 그룹장은 “데이터 플랫폼과 보안, 인프라를 통합하는 '카탈리스트 원 플랫폼'이 라인야후의 핵심 성장 동력이 될 것”이라고 밝혔다. “AI 에이전트로 모든 서비스 진화”…생산성 2배 높인다 박의빈 CTO는 라인야후의 AI 전략을 두 가지 키워드로 정리했다. ▲모든 서비스를 AI 에이전트화하고 ▲모든 업무 영역에서 생산성을 두 배로 향상시키는 것이다. 박 CTO는 이를 실현하기 위한 기술적 기반과 실제 적용 사례를 구체적으로 소개했다. 대표 사례는 야후재팬 앱의 대화형 AI 어시스턴트, 라인 메신저에 적용된 번역·요약·이미지 편집 AI 기능 등이다. 메신저 라인에서는 대화를 제안해주고 커뮤니케이션 자연스럽게 할 수 있도록 돕는 AI 기능이 지난 4월에 도입되기도 했다. 쇼핑 영역에서는 AI가 리뷰 요약·유사 상품 추천 등을 도와준다. 박 CTO는 "라인야후는 AI 캐릭터 기반 서비스 'AI 프렌즈'를 곧 출시할 예정"이라며 "라인과 야후에 AI 에이전트 로고가 표시되면 꼭 사용해봐달라"고 당부했다. 사내 업무나 AI로 서비스를 자동화한 사례도 공개됐다. 야후 옥션과 쇼핑 등 9개 서비스에서 고객 응대에 AI 자동 응답 기능이 적용돼 월 8천건 이상을 처리하고 있으며, 일본어·한국어·태국어 등을 실시간으로 번역하는 AI 통역 툴 '스카웃'도 전사 도입이 진행 중이다. 이는 회의당 90%의 비용 절감 효과를 기대하고 있다. 또한 엔지니어링 생산성을 높이기 위한 '아크 디벨로퍼(Ark Developer)' 플랫폼도 7월부터 도입 예정이다. 코드 리뷰 자동화, LLM 연동 지식베이스, 사내 가이드라인 내재화 등을 통해 개발 속도와 품질을 높이겠다는 전략이다. “AI 전략의 핵심은 데이터 취급”…윤리·법무 체계도 정비 박 CTO는 AI 전략의 핵심이 데이터에 있다는 점도 강조했다. 박 CTO는 “AI는 데이터를 기반으로 진화한다"며 "라인야후는 사내 가이드라인을 기반으로, AI 규제에 유연하게 대응할 수 있는 데이터 윤리·법무 체계를 강화하고 있다”고 설명했다. 데이터 플랫폼 측면에서도 기존 라인과 야후가 각각 강점을 가졌던 기계학습 파이프라인, 광고 데이터 상용화 경험 등을 통합해 '곱셈의 시너지'를 내겠다는 계획이다. 이를 위해 '백터 퓨처(Vector Future)'라는 공통 데이터 플랫폼을 중심으로 데이터 프로덕트를 표준화하고 있으며, 일부 서비스에서는 이미 월 4천만 엔(약 3억7천만원) 이상의 매출 증대 효과를 기대하고 있다. 그러면서 박 CTO는 “플랫폼 통합은 끝이 아니라 시작이다. 이제는 AI 기반의 '와우 라이프 플랫폼'으로, 사용자의 일상을 혁신하는 것이 최종 목표”라고 덧붙였다.

2025.06.30 13:11안희정 기자

디토닉, '혁신 프리미어 1000' 기업 선정…AI·데이터 플랫폼 기술력 인정

디토닉(대표 전용주)이 정부가 선정한 '혁신 프리미어 1000' 기업에 이름을 올리며 기술력과 성장성을 공인 받았다. 이를 통해 금융 우대 혜택을 비롯해 정부의 다각적인 지원을 받게 됐다. 디토닉은 금융위원회를 포함한 13개 정부 부처가 공동으로 선정한 '2025년도 제1차 혁신 프리미어 1000' 지원 대상 기업에 최종 선정됐다고 4일 밝혔다. 이 프로그램은 산업별 핵심 중소·중견기업 1000개를 선발해 집중 지원하는 범정부 혁신 정책이다. 디토닉을 포함해 총 509개 기업이 이번 1차 대상에 포함됐다. 디토닉은 인공지능(AI) 데이터 플랫폼 구축 기술을 보유한 기업으로 공공기관과 민간기업을 대상으로 다목적 데이터 플랫폼을 제공해왔다. AI 시대의 필수 인프라로 떠오른 데이터 플랫폼을 중심으로 AI 서비스와 GPU 기반 하드웨어를 잇는 핵심 축을 담당하고 있다는 평가를 받고 있다. 특히 디토닉은 코로나19 팬데믹 시기 질병관리청과 협력해 역학조사 시간을 기존 2일에서 10분으로 단축하는 성과를 거두며 기술력을 입증했다. 또한 삼성, LG, CJ 등 국내 대표 기업을 고객사로 확보했으며, 유럽, 중동, 동남아 등지의 스마트시티 프로젝트에 참여하며 글로벌 사업도 확대 중이다. 정부는 이 같은 디토닉의 성과를 높이 평가해, 과학기술정보통신부 주관 ICT·디지털 부문 혁신 프리미어 기업으로 선정했다. 이에 따라 디토닉은 정책금융기관으로부터 금리 우대, 대출 한도 확대, 심사 절차 간소화 등의 혜택을 받을 수 있게 됐다. 아울러 정부사업 가산점, 컨설팅, 투자 연계 등 다방면의 지원도 제공받는다. 한편 '혁신 프리미어 1000'은 기존 여러 정부 중소기업 지원 제도를 통합·개편해 올해 새로 도입된 프로그램이다. 금융위, 중기부, 과기정통부 등 13개 부처가 협업해 선정한 기업들은 각 부처별 특화 분야에 따라 맞춤형 성장을 지원받게 된다.

2025.06.04 10:35남혁우 기자

데이터브릭스 "금융AI 황금기 왔다…韓 시장 폭발적 성장 전망"

"인공지능(AI) 발전으로 5년간 금융 서비스 업계는 황금기를 맞이할 것입니다. 우리는 전 세계에서 세 번째로 규모 큰 한국 금융 시장을 공략할 것입니다. 주요 전략은 강력한 데이터 거버넌스와 글로벌 협업을 통해 솔루션 신뢰성·활용성을 높이는 것입니다." 데이터브릭스 준타 나카이 금융 서비스 부문 글로벌 총괄 부사장은 지디넷코리아 인터뷰에서 한국 금융 시장 확보 전략을 이같이 밝혔다. 나카이 부사장은 데이터브릭스에서 금융AI 서비스 전략 수립과 파트너십, 사업 개발을 총괄하고 있다. 데이터브릭스는 AI 기반 데이터 관리를 지원하는 플랫폼을 운영하고 있다. 대표 솔루션은 '데이터브릭스 인텔리전스 플랫폼' '데이터 레이크하우스 IQ' 등이다. 올해 금융권을 주요 사업 목표로 설정했다. 현재 1천500개 넘는 금융 고객사를 확보한 상태다. "AI로 생산성 10%만 올려도 수백억 달러 수익" 나카이 부사장은 앞으로 5년간 AI로 인해 금융 서비스 업계에 황금기가 이어질 것이라고 내다봤다. 그는 "금융업계에서 데이터 기반 사용자 경험이 크게 향상할 것으로 기대한다"며 "앞으로 금융업 종사자는 매우 흥미로운 광경을 볼 수 있을 것"이라고 강조했다. 그러면서 "결국 모든 은행과 보험사, 금융 서비스 기업은 데이터·AI 기업으로 탈바꿈할 것"이라고 주장했다. 그러면서 "데이터와 AI 기술은 고객 이익과 주가뿐 아니라 국가 경제 성장까지 견인할 수 있을 것"이라고 예측했다. 나카이 부사장은 AI 에이전트 시대가 본격화하면 금융업계도 사람 대신 AI를 통해 수백억 달러를 벌 수 있다고 전망했다. 그는 "특히 금융AI이 생산성을 10%만 높여도 약 110억 달러(약 15조3천900억원) 수익을 창출할 수 있다"며 "AI 에이전트는 단순히 사람만 대체하는 것이 아니라 금융 산업을 보다 나은 방향으로 바꿀 것"이라고 말했다. 그러면서 "앞으로 AI 에이전트는 모든 금융 조직에 걸쳐 확산할 것"이라고 덧붙였다. 데이터브릭스는 금융권의 AI 에이전트 확산을 위한 준비에 한창이라고 말했다. 이를 위해 최근 SAP와 팔란티어, 앤트로픽 등 글로벌 기업과 손잡았다. 데이터브릭스 플랫폼과 외부 솔루션, AI 모델을 매끄럽게 통합해 금융 에이전트 시대를 선도하기 위한 전략이라 설명이다. 나카이 부사장은 SAP의 핵심 데이터 기반으로 에이전틱 AI 시스템을 구축하거나 팔란티어의 고급 데이터 분석을 이용하기 위해 협업했다고 설명했다. 앤트로픽 등 최신 AI 모델을 플랫폼에 통합해 고객에게 자유로운 모델 이용 환경도 조성하고 있다고 덧붙였다. 그는 "어떤 AI 모델이 금융 산업에서 주도권 잡을지는 알 수 없다"며 "향후 다양한 선택지 제공을 위해 추가 협업을 늘릴 것"이라고 강조했다. "韓, 세 번째로 큰 시장…높은 금융 규제벽 넘겠다" 나카이 부사장은 한국 금융 산업 규제가 상대적으로 까다롭지만 폭발적인 성장이 기대되는 시장이라고 평가했다. 이에 데이터를 안전하게 다루는 체계인 '데이터 거버넌스'를 중점으로 한국 시장을 공략하겠다고 밝혔다. 그는 "데이터 거버넌스는 고객이 자신의 데이터가 어디서 왔고, 어디에 쓰이고 있는지, 어디로 가는지를 정확히 알 수 있도록 돕는다"며 "데이터 흐름 추적부터 관리, 모니터링 기능을 통합 제공하고 있다"고 설명했다. 그러면서 "이런 방식은 전 세계 1천500개 이상 금융 고객을 통해 이미 효과가 입증됐다"고 덧붙였다. 나카이 부사장은 지난해 획득한 금융보안원의 클라우드 서비스 제공자(CSP) 안전성 평가 인증으로 신뢰성을 확보했다고 강조했다. 해당 인증은 전자금융거래법 감독 규정에 따라 국내 금융기관들이 상업용 클라우드 서비스를 사용할 때 반드시 거쳐야 하는 필수 절차다. 데이터 보호와 접근 통제, 비즈니스 연속성, 사고 대응 등 주요 분야에서 CSP의 철저한 평가를 통해 강력한 리스크 관리, 민감 정보 보호, 중단 없는 안정적인 서비스 제공 등을 보장한다. 나카이 부사장은 "한국 기업이 민감한 개인식별정보(PII)를 포함한 데이터를 안전하게 활용하기 위해 강력한 데이터 거버넌스 체계를 지원하겠다"며 "CSP 인증까지 받아 한국 고객사에게 신뢰 확보 이정표를 줄 것"이라고 강조했다. 또 그는 "한국 금융 산업은 전 세계 세 번째로 큰 시장"이라며 "은행과 보험, 핀테크 분야 모두 강력한 생태계를 갖췄기 때문"이라고 평가했다. 이어 "향후 한국 내 인력 규모를 늘려 금융 부문 성장률을 지속적으로 올리겠다"고 강조했다. 그는 "현재 한국 금융 고객만을 위한 맞춤형 금융AI 기술 설계도와 실행법, 금융 사기 방지 분야에 특화된 템플릿을 제공하고 있다"고 설명했다. 그러면서 "이런 노력이 실제 성과로 이어져 최근 BC카드를 새 고객사로 맞이했다"며 "BC카드처럼 앞서가는 좋은 고객사가 생기면, 그 뒤를 따르는 기업들도 자연스럽게 늘어나게 될 것"이라고 기대했다.

2025.05.12 11:22김미정 기자

"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 기자

데이터브릭스 "에이전틱 AI 시대 데이터 간소화·개방성 필수"

"인공지능(AI) 에이전트는 기업 데이터·질문 맥락을 스스로 인식할 수 있어야 합니다. 과거 쿼리 기록과 마지막 프롬프트까지 참고해 연속적이고 일관성 있게 응답해야 합니다. 이를 구현하려면 데이터 복잡성을 줄이고, 사용자가 데이터를 직접 통제할 수 있는 개방적 환경이 필수입니다." 데이터브릭스 닉 에어스 아시아·태평양 지역 필드 엔지니어링 담당 부사장은 29일 그랜드 인터컨티넨탈 파르나스 서울에서 열린 '데이터 인텔리전스 데이' 기조연설에서 에이전틱 AI 시대 사업 전략을 이같이 밝혔다. 에어스 부사장은 데이터브릭스의 AI 에이전트 개발 환경 차별점을 고객 환경 중심 인텔리전스 구축으로 꼽았다. 기업 고객이 데이터 기반 인텔리전스와 에이전트형 애플리케이션 구축에 나설 수 있도록 지원한다는 설명이다. 에어스 부사장은 "AI 에이전트를 고객 구독 환경 내 데이터 위에 직접 구축해 운영하는 방식을 돕고 있다"며 "여기서 에이전트는 쿼리 실행부터 메타데이터 조회, 시각화 탐색 등 사용자의 모든 데이터 상호작용을 학습할 수 있다"고 설명했다. 그러면서 "AI 에이전트는 데이터를 단순히 저장하고 조회하는 것을 넘어 데이터 문맥을 파악하고 질문 맥락까지 인식할 수 있다"며 "사용자가 자연어로 질문하면 과거 쿼리 기록과 마지막 프롬프트까지 반영해 연속적이고 일관성 있는 응답을 제공한다"고 강조했다. 데이터브릭스는 에이전틱 AI 시대 준비를 위해 기업 인수와 파트너십도 지속 추진해 왔다고 밝혔다. 특히 2023년 AI 애플리케이션 개발 체계 강화를 위해 모자이크AI를 인수했다. 모자이크AI는 모델 훈련과 서빙, 추론, 파인튜닝 전 과정을 지원하는 기술을 갖고 있다. 현재 양사 기술을 결합해 도메인 특화된 에이전트형 애플리케이션 구축 환경을 조성하고 있다. 최근 SAP과 팔란티어와 손잡고 기업 데이터 활용과 AI 에이전트 구축 환경 개선에도 나섰다. 에어스 부사장은 에이전트 배포 시 가장 어려운 과제로 상호작용 및 응답 권한 관리를 꼽았다. 데이터브릭스는 이 문제를 해결하기 위해 '유니티 카탈로그'를 사용자에 공급하고 있다. 유니티 카탈로그는 데이터뿐 아니라 모델 에이전트 도구 체인 전체를 하나의 거버넌스 체계로 통합 관리할 수 있는 기능을 제공한다. 그는 "유니티 카탈로그는 접근 제어 정책을 테이블 기능 모델뿐 아니라 AI 에이전트와 워크플로 단위까지 확장해 적용한다"며 "데이터 유출 위험을 최소화하면서도 기업의 복잡한 데이터 환경을 통합 관리할 수 있다"고 강조했다. "AI 에이전트 핵심 '데이터' 복잡성 줄여야" 에어스 부사장은 에이전틱 AI 시대에 데이터 복잡성 해소·간소화가 필수 과제라고 강조했다. 그는 "기업 내부에는 레거시 데이터베이스부터 분산 시스템, 정부 보안 관리를 위한 시스템, 데이터 시각화 시스템까지 다양한 데이터가 얽혀 있다"며 "이로 인해 데이터 복잡성이 심화됐다"고 지적했다. 이어 "서로 다른 시스템 간 데이터 상태와 이동 경로를 파악하는 것이 갈수록 어려워지고 있다"며 "아무리 뛰어난 AI 애플리케이션을 도입하더라도 데이터 복잡성을 해소하지 못하면 기대한 효과를 얻기 어렵다"고 덧붙였다. 데이터브릭스는 이런 데이터 복잡성 문제를 해결하는 데 집중하고 있다고 밝혔다. 플랫폼 전체 스택을 단순화해 여러 분산 데이터 시스템을 효율적으로 관리할 수 있도록 지원하는 방식이다. 에어스 부사장은 "고객이 직접 데이터를 소유하고 통제할 수 있어야 한다"며 "이를 위해 데이터는 반드시 개방형 포맷으로 관리돼야 한다"고 강조했다. 그는 "데이터 개방성을 확보해야 다양한 시스템 간 상호운용이 가능하고, 데이터의 안전한 이동성도 보장할 수 있다"며 "데이터를 개방형 포맷으로 저장해 이동성과 상호운용성에 대한 선택권을 확보할 수 있도록 지원할 것"이라고 밝혔다.

2025.04.29 11:35김미정 기자

"1만개 기업 잡는다"…앤트로픽, 데이터브릭스 플랫폼에 '클로드' 기본 탑재

앤트로픽이 데이터브릭스와 손잡고 인공지능(AI) 모델 '클로드'를 전 세계 1만 개 이상 기업에 제공한다. 데이터브릭스는 앤트로픽과 전략적 파트너십을 체결하고 향후 5년간 앤트로픽 '클로드 소네트 3.7'을 자사 데이터 인텔리전스 플랫폼에 기본 제공하기로 했다고 27일 밝혔다. 최신 모델인 클로드 '3.7 소네트'는 현재 아마존웹서비스(AWS), 마이크로소프트 애저, 구글 클라우드를 통해 바로 연동 가능하다. 이번 협력으로 데이터브릭스를 도입한 1만개 이상 글로벌 기업이 클로드 모델을 활용할 수 있게 됐다. 자체 데이터를 기반으로 고도화된 AI 에이전트를 설계·배포할 수 있으며 '클로드'의 장점인 추론 능력과 계획 수립 기능도 곧바로 이용할 수 있다. 더불어 고객사들은 클로드의 대규모 컨텍스트 윈도우 기능을 통해 복잡한 산업별 워크플로우를 처리할 수 있다. 일례로 헬스케어 분야에서는 임상시험 환자 등록 절차를 간소화할 수 있고 유통 분야에서는 재고·계절 데이터 기반으로 인력 배치나 매장 구성을 최적화할 수 있게 된다. '클로드'는 SQL 쿼리와 모델 엔드포인트 방식으로 데이터브릭스 플랫폼에 직접 통합된다. 별도 데이터 이동 없이 생성형 AI를 적용할 수 있어 운영 효율성과 비용 절감 효과가 기대된다. 또 검색 증강 생성(RAG)을 통한 벡터 인덱스 자동화, 기업 데이터 기반의 파인튜닝도 지원한다. 복잡한 커스터마이징 없이도 클로드를 도메인 특화형 AI로 쉽게 변형할 수 있다. 거버넌스 측면에서도 경쟁력을 확보했다. 데이터브릭스의 '유니티 카탈로그'와 안전성을 기업 핵심이념으로 내세운 앤트로픽의 헌법적 AI(Constitutional AI) 접근 방식이 결합돼 데이터 계보, 접근 제어, AI 오남용 방지 등 책임 있는 AI 운용이 가능하다. 속도 제한 설정, 비용 관리, 윤리 기준 내 AI 활용도 플랫폼 차원에서 지원된다. 기업은 자사 정책에 맞는 AI 가드레일을 쉽게 구축할 수 있고 성능 저하 없이도 안전성을 확보할 수 있다. '클로드'는 연합형 AI 배포 방식과도 궁합이 맞는다. 글로벌 결제 플랫폼 블록(Block)은 자사 오픈소스 AI 에이전트 '코드네임 구스'의 기반 엔진으로 클로드를 활용하고 있다. 알리 고드시 데이터브릭스 공동창립자 겸 최고경영자(CEO)는 "데이터 인텔리전스에 대한 수요가 증가하는 가운데 이번 앤트로픽과의 파트너십은 기업이 AI를 통해 데이터의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있도록 지원하는 중요한 계기가 될 것"이라며 "기업은 자사 고유의 요구에 맞는 도메인 특화형 AI 에이전트를 구축할 수 있으며 이것이 곧 엔터프라이즈 AI의 미래"라고 말했다. 다리오 아모데이 앤트로픽 CEO는 "AI가 비즈니스를 변화시키는 과정은 더 이상 먼 미래의 이야기가 아닌 상황"이라며 "데이터브릭스를 통해 클로드 모델을 활용할 수 있게 되면서 기업들은 강력한 데이터 기반 AI 에이전트를 구축하고 새로운 AI 시대에서 경쟁 우위를 확보할 수 있을 것"이라고 밝혔다.

2025.03.27 17:10조이환 기자

"에이전틱·피지컬 AI 가속화"…HPE-엔비디아, 신규 엔터프라이즈 AI 솔루션 발표

HPE가 엔비디아와의 인공지능(AI) 데이터 플랫폼 부문 협력을 강화해 AI 시대 선도에 나선다. HPE는 엔비디아(NVIDIA)와 생성형(Generative)·에이전틱(Agentic)·피지컬(Physical) AI의 구축을 가속화하는 새로운 엔터프라이즈 AI 솔루션을 발표했다고 24일 밝혔다. HPE가 새롭게 발표한 'HPE 기반 엔비디아 AI 컴퓨팅((NVIDIA AI Computing by HPE)'은 성능, 전력 효율, 보안을 강화하고 AI를 위한 풀스택 턴키 프라이빗 클라우드 기능을 추가한 AI 솔루션이다. 이를 통해 HPE는 모든 규모의 기업이 AI 모델을 효과적으로 훈련·튜닝·추론할 수 있도록 지원한다는 방침이다. 이번 출시로 HPE는 새로운 엔비디아 AI 데이터 플랫폼(NVIDIA AI Data Platform)을 통해 HPE 프라이빗 클라우드 AI(HPE Private Cloud AI)를 확장하게 됐다. HPE 프라이빗 클라우드 AI는 HPE 그린레이크의 셀프서비스 클라우드 환경을 기반으로 AI 모델의 훈련과 튜닝, 추론을 위한 인프라를 제공한다. HPE와 엔비디아가 함께 지속 개발하고 있는 HPE 프라이빗 클라우드 AI는 ▲엔비디아 AI-Q 블루프린트(NVIDIA AI-Q Blueprints) ▲리즈닝(reasoning) 역량을 갖춘 엔비디아 라마 네모트론(NVIDIA Llama Nemotron) 모델을 위한 엔비디아 NIM 마이크로서비스(NVIDIA NIM microservices) 등 엔비디아 AI 데이터 플랫폼의 핵심 블루프린트과 모델을 빠르게 배포할 수 있도록 설계됐다. 엔비디아 AI 데이터 플랫폼은 엔비디아의 가속 컴퓨팅, 네트워킹, AI 소프트웨어와 엔터프라이즈 스토리지를 활용하는 연속적 데이터 프로세싱을 지원해 기업의 데이터를 활용 가능한 인텔리전스로 변환한다. 해당 기능들은 현재 HPE 프라이빗 클라우드 AI에 모두 포함돼 있다. 특히 HPE는 ▲HPE 기반 엔비디아 GB300 NVL72 ▲HPE 프로라이언트 컴퓨트 XD ▲HPE 프로라이언트 컴퓨트 DL384b 젠12 ▲HPE 프로라이언트 컴퓨트 DL380a 젠12 등 최신 AI 서버를 제공해 엔비디아 블랙웰 울트라(NVIDIA Blackwell Ultra) 플랫폼을 지원한다. 각 AI 서버는 차세대 AI 시대를 위한 최적의 성능·효율성·안정성·확장성을 보장하기 위해 엔비디아 가속 컴퓨팅, 네트워킹, 엔비디아 AI 엔터프라이즈 소프트웨어와 함께 배포할 수 있다. 아울러 HPE 프라이빗 클라우드 AI에는 즉시 사용 가능한 AI 개발 환경이 추가됐다. 또 HPE 데이터 패브릭 소프트웨어(HPE Data Fabric Software) 등 핵심 통합 데이터 레이어도 지원한다. 이에 더해 HPE 프라이빗 클라우드 AI는 엔비디아 블루프린트의 신속한 배포를 지원한다. 이를 통해 엔비디아의 광범위한 에이전틱 AI 및 피지컬 AI 애플리케이션 라이브러리에서 AI 서비스를 즉각 활용할 수 있도록 돕는다. 이 외에도 HPE는 HPE 옵스램프(OpsRamp)를 통해 AI 네이티브 소프트웨어 스택에 대한 가시성을 포함하는 GPU 최적화 기능을 지원한다. 이를 활용해 사용자는 대규모 엔비디아 가속 컴퓨팅 클러스터에서 실행되는 훈련·추론 워크로드의 성능을 관리할 수 있는 풀스택 가시성을 제공받을 수 있다. 안토니오 네리(Antonio Neri) HPE 최고경영자(CEO)는 "HPE와 엔비디아는 AI의 잠재력을 최대한 활용하기 위해 기업의 가치 실현 시간을 단축해 생산성을 높이고 새로운 수익원을 창출하는 포괄적인 AI 솔루션 포트폴리오를 시장에 출시한다"고 말했다. 젠슨 황(Jensen Huang) 엔비디아 CEO는 "AI는 모든 산업의 변화를 이끌고 있으며 기업은 인텔리전스 생산을 위한 AI 팩토리 구축에 속도를 내고 있다"며 "자사와 HPE는 생성형 AI와 에이전틱 AI는 물론 로보틱스, 디지털 트윈까지 아우르는 풀스택 인프라를 제공해 기업이 AI를 개발·학습·배포할 수 있도록 지원한다"고 설명했다. 이어 "이번 협력을 통해 AI 기반 비즈니스 혁신이 가속되고 기업의 생산성과 혁신이 한층 도약할 것"이라고 덧붙였다.

2025.03.24 14:58한정호

"GE·지멘스도 클라우드 기반 데이터· AI기업으로 변신중"

디지털 전환(DX)이 기계산업의 혁신을 가속화하고 있다. 미국의 GE나 독일 지멘스 등이 대표적이다. 이들은 스마트 공장이나 AI 기반 품질 검사, 디지털 트윈을 활용한 설계 최적화 등으로 기업 경쟁력을 강화하며 글로벌 시장을 선도하고 있다. 지디넷코리아는 총 3회에 걸쳐 스마트팩토리와 AI 등 두뇌를 장착 중인 기계 산업의 변신을 한국기계연구원 DX전략 전문가 분석을 통해 짚어봤다.(편집자 주) DX는 단순히 아날로그 정보를 디지털로 바꾸는 것을 넘어, 디지털 기술과 데이터를 활용해 산업 구조와 비즈니스 모델을 혁신하는 과정입니다. 새로운 가치를 창출하고, 기업의 경쟁력을 강화하는 데 핵심적인 역할을 할 것으로 기대를 모으고 있습니다. 기계산업에서의 디지털 전환은 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 빅데이터 등 첨단 기술을 제조 공정과 제품 개발에 통합해 생산성을 높이고 운영 효율성을 극대화하는 것을 목표로 합니다. 예를 들어, 가상공학 엔지니어링 도구를 활용한 제품개발은 개발 과정에서의 시행착오를 가상공간에서 반복하고 최적화함으로써 시제품 제작 횟수 최소화와 시험평가 시간 및 비용 절감으로 원가 경쟁력을 높일 수 있습니다. AI를 활용한 예측 유지보수 시스템은 기계 설비의 고장을 사전에 예측하여 갑작스러운 가동 중단을 방지합니다. 또한, 사물인터넷(IoT) 센서를 통해 실시간으로 데이터를 수집·분석하여 공정을 최적화할 수 있습니다. 기계산업에서 디지털 전환 왜 필요한가 전통적인 기계산업은 노동집약적입니다. 다품종 소량 생산 체제에서 비효율성을 보이는 경우가 많습니다. 하지만 디지털 전환을 통해 이러한 한계를 극복하고, 글로벌 시장에서의 경쟁력을 강화할 수 있습니다. 특히, 4차 산업혁명의 가속화와 함께 디지털 기술의 발전, 유연한 생산 방식 등이 기업의 생존과 산업 경쟁력을 좌우하는 중요한 요소로 부각되고 있습니다. 해외에서는 어떻게 디지털 전환을 활용하고 있을까요? 글로벌 선도 기업들은 이미 디지털 전환을 통해 혁신적인 성과를 거두고 있습니다. 미국의 GE는 클라우드 기반 플랫폼인 프레딕스(Predix)를 통해 기계 데이터를 실시간으로 분석해 운영 효율을 높이고 있습니다. 독일 지멘스는 클라우드 기반 개방형 사물인터넷(IoT) 운영 시스템인 마인드스피어(MindSphere)를 통해 데이터 수집과 활용을 극대화하고 있습니다. 이러한 사례들은 디지털 전환이 기업의 경쟁력 강화에 얼마나 중요한 역할을 하는지를 보여줍니다. 우리나라에서는 어떤 노력을 하고 있을까요? 우리나라에서도 기계산업의 디지털 전환을 촉진하기 위한 노력이 활발히 진행되고 있습니다. 대표적인 연구기관이 한국기계연구원입니다. 이곳에서는 디지털 트윈, 기계 데이터 플랫폼, 가상공학 플랫폼을 3대 축으로 설정하고, 관련 역량을 결집하여 인프라와 플랫폼을 구축하고 있습니다. 특히, 디지털 트윈 기술은 물리적 기계 장비와 가상 모델을 결합하여 실시간 모니터링과 예측 가능성을 제공함으로써 스마트 제조 시스템 구현에 필수적인 역할을 합니다. 또한, 기계 데이터 플랫폼을 통해 산업 데이터의 생성과 활용을 활성화하고, 가상공학 플랫폼을 통해 설계부터 생산, 유지보수까지 제조업 전반에 걸친 디지털 전환을 지원하고 있습니다. 가상공학 기술의 사각지대에 있는 중소기업들의 디지털 전환을 촉진하기 위해 독자적으로 개발한 '가상공학 플랫폼(Virtual Engineering Platform)'을 확산시키고 있습니다. 이 플랫폼은 엔지니어링 및 제조 분야에서 다양한 설계, 시뮬레이션, 분석 및 최적화 작업을 가상 환경에서 수행할 수 있는 통합 소프트웨어 시스템입니다. 이를 통해 중소기업들도 비용 효율적으로 디지털 전환을 추진할 수 있게 되었습니다. 그리고, 이차전지의 핵심적인 제조장비인 롤투롤장비에 대한 디지털트윈을 구현해 제조현장에서 유용하게 활용할 수 있는 DX 기술들을 개발하고 이러한 기술들이 사업화될 수 있도록 노력을 경주하고 있습니다. 중소기업에선 인력 부족, 인프라 투자 비용 부담 기계산업의 디지털 전환은 더 이상 선택이 아닌 필수입니다. 디지털 기술을 적극적으로 도입하고, 데이터 기반의 의사결정을 통해 생산 공정의 혁신과 새로운 비즈니스 모델을 창출해야만 급변하는 글로벌 시장에서 지속 가능한 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 디지털 전환을 통해 기계산업은 생산 공정의 효율성을 높이고, 비용을 절감하며, 품질을 향상시킬 수 있습니다. 또한, AI 기반 예측 유지보수(PdM), 실시간 데이터 분석, 클라우드 기반 제조 시스템 등을 도입하여 제조 경쟁력을 강화할 수 있습니다. 이러한 변화는 기업의 수익성 향상뿐만 아니라, 산업 전반의 혁신을 촉진하는 데 기여할 것입니다. 하지만, 기계산업 분야의 중소기업에서는 디지털전환 관련 기술인력 부족과 인프라 투자에 대한 비용 부담으로 선뜻 디지털 전환에 나서고 있지 못하고 있는 것이 현실입니다. 이를 위해 정부와 기업, 연구기관이 협력하여 디지털 전환을 위한 생태계를 조성하고, 관련 기술 개발과 인재 양성에 지속적인 노력을 기울여야 합니다. 디지털 전환은 어렵고 복잡하게 느껴질 수 있지만, 작은 변화부터 시작하여 점진적으로 디지털 기술을 도입한다면 누구나 그 혜택을 누릴 수 있습니다. 지금이 바로 디지털 전환을 시작할 최적의 시기입니다.

2025.03.17 14:01박종원 컬럼니스트

[현장] "실전 필드 데이터로 승부한다"…심플랫폼, AIoT 비즈니스 모델로 IPO 도전

심플랫폼이 산업 현장에서 검증된 인공지능 사물인터넷(AIoT) 기술을 기반으로 기업공개(IPO)를 추진해 해외 시장 확대와 AIoT의 산업 적용을 본격화할 계획이다. 심플랫폼은 12일 여의도 콘래드호텔에서 IPO 기자간담회를 열고 AIoT 솔루션 '누비슨'과 상장 전략을 공개했다. 회사는 국내 최초로 상장하는 B2B 인공지능(AI) 기업으로, 산업 현장에서 데이터 수집부터 분석 적용까지 전 과정을 서비스형 소프트웨어(SaaS)로 제공하는 것이 강점이다. IPO를 통해 심플랫폼은 92만 주를 신규 모집하며 공모 희망가는 1만3천원에서 1만5천원이다. 상장 후 예상 시가총액은 797억원에서 920억원 수준이며 대표 주관사는 KB증권이다. 수요예측은 오는 27일부터 다음달 6일까지 진행되며 일반 청약은 다음달 11일부터 이틀간 이뤄진다. 상장은 3월 중 목표로 하고 있으며 조달 자금은 AIoT 기술 고도화와 글로벌 시장 진출 및 산업 확장에 투자할 계획이다. 이날 발표를 맡은 강태신 심플랫폼 대표는 산업 현장에서 검증된 AIoT 기술을 바탕으로 한 회사의 차별화된 데이터 분석 방식을 강조했다. 기존 AI 기업들이 이상 탐지 모델을 딥러닝 기반으로만 접근하는 것과 달리 심플랫폼은 통계·수학적 분석을 결합해 실시간으로 데이터 변화를 감지하고 이상 발생 원인을 즉각적으로 피드백하는 구조를 채택했다. 강 대표는 "즉각적인 피드백 구조를 채택함으로써 단순히 이상을 탐지하는 수준을 넘어 실제 문제 해결과 운영 효율성 향상까지 연결하는 것이 목표"라고 말했다. 핵심 기술로는 ▲데이터 드리프트 ▲레어이벤트 데이터 ▲타임 시리즈 분석 ▲이상탐지 모델의 통계·수학적 결합이 있다. 데이터 드리프트 기술은 공정 내에서 정상과 불량을 구별해 지속적인 품질 관리를 지원하며 레어이벤트 데이터 분석을 통해 드물게 발생하는 이상 현상을 조기에 감지할 수 있다. 타임 시리즈 분석은 단순한 데이터 값이 아니라 시간의 흐름에 따른 변화를 반영해 보다 정밀한 패턴을 도출하는 방식이다. 이를 통해 심플랫폼의 AI 모델은 단순 예측을 넘어 산업 현장의 실질적인 문제 해결을 가능하게 한다. 또 심플랫폼은 개별 기술을 산업 특화된 AI 패키징으로 구현하는 데 집중했다. 현재까지 30여 건의 AI 프로젝트를 통해 검증된 13가지 산업용 AI 패키지를 보유하고 있으며 이를 센서·기기·환경 데이터를 자동 수집하는 '띵 드라이버(Thing Driver)'와 AI 분석 플랫폼 'SDA'를 통해 통합 운영하고 있다. 강 대표는 "기존 AI 솔루션들이 추가 센서를 부착해 데이터를 수집하는 것과 달리 우리는 공정 내 데이터를 있는 그대로 수집하고 정상 데이터를 기반으로 이상 데이터를 분석한다"며 "이 차별점을 통해 산업 현장에서 즉각적인 대응과 최적화를 가능하게 할 것"이라고 밝혔다. DB하이텍과의 협업이 회사의 대표적인 고객사 협력 사례다. 기존 AI 모델이 10가지 불량 유형을 식별하는 데 그쳤으나 심플랫폼의 솔루션을 적용한 결과 14가지 불량 유형을 추가로 발견했다. 이를 필드 엔지니어들에게 적용한 결과 기존 방식보다 높은 신뢰도를 확보하며 실제 운영에 도입됐다. 이같이 심플랫폼의 경쟁력은 '필드 데이터'와 '현장 적용성'에 있다. 강 대표는 "많은 AI 기업들이 연구실에서 모델의 정확도를 높이는 데 집중하는 것과 달리 심플랫폼은 90% 수준에서 현장에 투입한 후 실시간 개선하는 방식을 채택했다"며 "지속가능한 비즈니스 모델을 확립해 빠른 도입과 지속적인 최적화가 가능하도록 했다"고 설명했다. 이외에도 심플랫폼은 반도체 디스플레이뿐만 아니라 자동차 스마트팩토리 신재생에너지 등 다양한 산업으로 AIoT 솔루션을 확대할 계획이다. 헬스케어 분야에서는 강남 세브란스 병원의 환자 모니터링 시스템에 적용됐으며 스포츠 분야에서는 패럴림픽 국가대표 배드민턴 선수들의 경기 데이터 분석에 활용됐다. 비전 AI와 타임 시리즈 분석을 결합해 선수 움직임을 정밀 분석하는 기술은 향후 반도체 및 디스플레이 공정으로도 확대 적용될 예정이다. 실적도 꾸준히 성장하고 있다. 매출은 지난 2022년 38억원, 2023년 44억원으로 증가했으며 지난해 4분기까지의 매출액은 72억원으로 추산된다. 다만 영업 적자 측면에서는 개선이 필요하다. 지난 2023년 연간 영업손실은 15억원, 순손실은 12억원을 기록했다. 지난해 3분기 누적 기준으로는 영업손실과 순손실이 각각 40억원에 달해 적자 폭이 일시적으로 확대됐다. 다만 회사 측은 4분기에 수익이 집중되는 산업 특성을 감안하면 지난해 연간 영업손실은 6억원 수준으로 줄어들며 손익분기점(BEP)에 근접했다고 설명했다. 강태신 대표는 "산업 특성상 4분기에 매출이 몰리는 구조라서 이같은 현상이 발생한 것 같다"며 "현재 이름만 들어도 알 모 글로벌 반도체 기업과 협업 논의를 모색하는 등 IPO 이후 본격적인 수익성 개선을 도모할 것"이라고 강조했다.

2025.02.12 15:19조이환 기자

[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 컬럼니스트

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