디노도 "방대한 기업 데이터, 한데 모으지 말고 연결하세요"
"현재 기업 데이터 관리는 가장 큰 이슈입니다. 기업은 물리적으로 데이터를 수집 통합하는 데 집중하기보다는 논리적으로 데이터를 연결해 활용하는 방식으로 전환해야 합니다. 이에 가상화 데이터 중요성이 높아질 전망입니다." 남궁명선 디노도코리아 지사장은 12일 파크하얏트 서울에서 'C-Suite & Leaders Forum: 논리적으로 풀어보는 엔터프라이즈 데이터 관리' 조찬 포럼을 열고 데이터 가상화를 통한 데이터 관리법을 이같이 소개했다. 남궁 지사장은 기업은 방대해진 데이터를 체계적으로 관리, 복제, 활용하기 위한 새로운 방법의 필요성을 재차 강조했다. 기업이 쌓아두는 데이터양은 하루가 다르게 늘어가지만 이를 체계적으로 감당할 수 있는 수단이 부족하다는 이유에서다. 최근 데이터 종류, 저장소, 관리 방식, 정부 규제까지 뒤섞여 데이터 복잡성이 더 증가했다는 평가도 이어지고 있다. 그는 "이런 상황에서 모든 데이터를 수집하거나 검색하기 어려운 상황"이라며 "이를 재가공·관리할 수 있는 방법도 물리적 환경에서는 벅차다"고 지적했다. 일각에선 데이터 레이크하우스를 통한 데이터 관리 방안이 제시되는 추세다. 다만 이 방식은 데이터 수집에만 초점 맞췄다. 사용자는 어떤 데이터가 들어있는지 명확히 확인할 수 없다. 시간이 지나면 데이터 내용조차 제대로 파악하지 못해 활용도가 낮을 수 있다는 평가다. 이에 디노도는 데이터를 물리적으로 수집하는 대신 가상으로 연결해 활용할 수 있는 데이터 가상화 전략을 제시했다. 데이터 가상화는 데이터를 물리적으로 이동하지 않고 논리적으로 연결해 실시간으로 데이터를 분석·활용하는 기술이다. 데이터를 물리적으로 모으지 않아도 되고, 사일로 된 데이터를 가상으로 연결해 활용할 수 있다. 남궁 지사장은 "기존 물리적 데이터 아키텍처는 데이터 통합 과정에서 복잡성과 비용을 올렸다"며 "디노도의 데이터 가상화 기술은 물리적 데이터 이동 없이도 데이터를 연결하고 활용할 수 있는 유연한 환경을 제공한다"고 주장했다. 이어 "데이터를 논리적으로 연결하면 데이터 웨어하우스나 추출·변환·적재(ETL) 작업 비효율성을 줄일 수 있다"고 덧붙였다. 현재 디노도는 데이터 가상화 기반으로 로지컬 데이터 웨어하우스와 데이터 패브릭 구현을 돕고 있다. 특히 데이터 패브릭은 데이터 가상화를 핵심 기술 요소로 삼는다. 물리적 데이터 간소화뿐 아니라 복잡한 데이터 처리 작업을 효율적으로 수행하도록 돕는다. 남궁 지사장은 "디노도 플랫폼은 다양한 데이터 소스 위에 가상화 레이어를 구축했다"며 "데이터 위치·형태 관계없이 통합적으로 데이터를 연결하고 분석할 수 있는 환경을 제공해 효율성 높다"고 강조했다. 디노도 플랫폼에 'AI 데이터 전문가' 달았다 디노도는 최근 출시한 '디노도 플랫폼 9.1'에 접목한 생성형 인공지능(AI) 기능을 소개했다. 디노도코리아 김세준 기술총괄 상무는 디노도 플랫폼 9.1이 AI 기반 어시스턴트를 통해 데이터 분석가와 비즈니스 사용자에게 맞춤형 인사이트와 데이터 추천 서비스를 제공한다고 밝혔다. 디노도 어시스턴트는 쿼리 마법사 추천부터 쿼리 자동 완성, 데이터 준비 마법사, 데이터 뷰·테이블 칼럼 설명 생성, 텍스트 기반 비정형 데이터 정제 기능을 갖춘 AI 기능이다. 데이터 비전문가도 이 기능을 통해 자연어로 쿼리를 작성할 수 있다. 데이터 팀 도움 없이도 데이터 프로덕트를 이용 목적에 맞게 만든다. 데이터 뷰와 테이블 컬럼에 대해 비즈니스적으로 의미가 통하는 설명을 자동으로 생성할 수 있다. 텍스트 자동 요약·분류, 데이터 개체 식별·추출, 감정 분석, 민감한 데이터 식별·삭제, 거대언어모델(LLM)을 사용한 텍스트 번역 등을 단일 함수 호출로 수행 가능하다. 디노도 플랫폼 9.1에는 검색증강생성(RAG)과 AI 애플리케이션·에이전트 개발을 가속하는 오픈 소스 툴킷인 디노도 AI SDK도 포함됐다. 디노도 AI SDK는 정형·비정형 데이터를 생성형 AI 모델에 통합하는 작업을 간소화해 답변 정확도를 높이고 성능을 올릴 수 있다. 이 SDK에 들어 있는 API와 재사용 가능한 컴포넌트는 데이터 소스로부터 실시간 데이터를 LLM에 제공하는 프로세스를 간소화한다. 특히 레스트풀(RESTful) 데이터 API는 RAG 기반 AI 에이전트 개발을 위해 설계됐는데, 낮은 수준의 데이터 API와 오케스트레이션 로직을 추상화함으로써 임베디드 애플리케이션 API·벡터 데이터베이스와의 통합을 돕는다. 김세준 상무는 "디노도 AI SDK는 RAG 기반 AI 에이전트가 데이터 프라이버시와 보안 요구 조건 충족을 지원한다"며 "디노도 플랫폼은 높은 데이터 관리 수준과 보안으로 개발과 배포 속도와 효율을 높인다"고 강조했다.
