“데이터 관리 접근 방식에 있어서 기존 방식이 아닌 논리적 접근 방법을 고려해야 합니다.”
남궁명선 디노도코리아 지사장은 12일 전자신문이 개최한 'CIOCISO 조찬 세미나'에서 생성형 인공지능(AI) 사업을 하는 기업이 늘어남에 따라 새로운 데이터 관리 방식을 고려해야 한다며 이같이 밝혔다.
남궁 지사장은 데이터 관리 접근 방식을 바꿔야 하는 이유 3가지를 소개했다.
첫째는 데이터 분산 현상 확산이다.
기업은 일반적으로 데이터 관리를 위해 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크를 운영한다. 그러나 단일 업무·부서별 업무 등 새로운 데이터들이 온프레미스(사내구축)와 클라우드 환경에 걸쳐 있거나 분산되는 현상이 늘어나고 있다.
둘째는 데이터 프로덕트 필요성이다.
정보기술(IT) 부문에서 데이터 관리를 전담했던 과거와 달리, 이제는 조직 내 모든 이해관계자들이 주도적으로 데이터를 활용한다. 이에 따라 데이터는 누구나 사용할 수 있는 상품의 형태로 기업 환경에 맞게 잘 정리되고 쉽게 찾아볼 수 있어야 한다.
마지막은 생성형 AI에 적합한 데이터 아키텍처에 대한 요구다.
생성형 AI의 성능을 좌지우지하는 것은 고품질 데이터다. 이를 통해 환각 현상을 최소화하고 AI가 만든 결과물의 신뢰성과 윤리성을 높일 수 있다.
남궁 지사장은 “디노도의 논리적 데이터 관리가 트렌드에 대응할 수 있는 해법”이라고 말했다.
논리적 데이터 관리란 데이터 연결을 통한 데이터 패브릭을 구축, 새로운 데이터를 정리하기 위해 별도 저장소를 구축하지 않아도 되는 효율적 방법이다.
그는 “새로운 데이터가 생성될 때마다 물리적 데이터 저장소를 만들면 기존 데이터와 중복되고 시간과 비용이 많이 드는 문제가 있다”며 “데이터 가상화 기술을 기반으로 한 데이터 통합·관리 플랫폼인 '디노도 플랫폼'이 솔루션이 될 것”이라고 말했다.
디노도 플랫폼은 기업의 논리적 데이터 아키텍처 구축과 데이터 관리 전략 실현에 필요한 모든 기능을 제공한다. 가상화 기술을 활용해 실제 저장 위치와 상관 없이 데이터를 활용할 수 있어 시간과 비용을 줄일 수 있다.
남궁 지사장은 “디노도 플랫폼 통해 실시간 데이터를 제공할 때 활용하는 ETL 프로세스로 며칠 또는 몇 주가 걸리던 일이 하루 이내로 단축됐고, 데이터 과학자들이 데이터 랭글링과 데이터 큐레이션에 할애하던 시간을 모델링에 사용할 수 있다”고 설명했다.
그는 “IT기업, 금융권 등 다양한 고객사와 협업하고 있으며, 올해 통신, 제조, 보험사 등 다양한 산업군에서 6~8개의 고객사를 확보할 계획”이라고 밝혔다.
현대인 기자 modernman@etnews.com
