디지털 전환 시대, 데이터는 곧 기업의 성패를 가르는 핵심 자산이다. 하지만 데이터의 잠재력을 제대로 활용하는 기업은 많지 않다. 복잡한 데이터 구조와 분석 과정, 느린 처리 속도, 그리고 신뢰성 부족이 기업의 의사결정을 지연시키고 있다. 현업 부서에서는 여전히 분석을 요청하고 결과를 받기까지 며칠이 소요되며, 반복적인 보고서 작성과 부정확한 데이터로 인해 의사결정이 늦어지는 문제가 빈번하다.
셀프서비스 분석 도구가 등장했음에도 불구하고, 현실적으로는 분석가나 임원 등 일부 집단에 한정된 경우가 많다. 현업 실무자들이 직접 데이터를 다루기에는 SQL이나 데이터 모델링과 같은 전문 지식이 부족하고, 도구의 복잡성 때문에 활용도가 떨어진다. 결국 데이터는 조직 내에서 충분히 활용되지 못한 채 사일로(Silo)에 갇히고, 이는 기업이 중요한 기회를 놓치는 원인이 되고 있다. 기업 전반이 데이터 기반 의사결정 문화를 정착시키기 위해서는 누구나 쉽게 접근하고 사용할 수 있는 차세대 분석 솔루션이 필요하다.
이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 스트래티지(Strategy)의 '스트래티지 원(Strategy One)'이다. 이 솔루션은 생성형 AI와 전통적인 BI(Business Intelligence)를 융합한 플랫폼으로, 복잡한 쿼리 작성이나 IT 부서의 도움 없이도 사용자가 자연어로 질문하면 즉각적인 인사이트를 얻을 수 있다. 기존의 BI 도구가 제공하지 못했던 신속성과 편의성을 제공하면서도 데이터 거버넌스와 신뢰성을 동시에 확보하는 것이 특징이다.
스트래티지 원의 기반에는 모자익(Mosaic)이라는 데이터 플랫폼이 자리한다. 모자익은 데이터 모델링과 애플리케이션 개발에 필요한 시간을 혁신적으로 단축해주며, 데이터 품질을 보장하는 핵심 역할을 한다. 즉, 스트래티지 원은 단순히 새로운 인터페이스를 제공하는 도구가 아니라, 데이터 플랫폼과 생성형 AI, 전통 BI가 통합된 차세대 '생성형 BI 플랫폼'이다.
① 모자익, 데이터 운영을 단순화하다
스트래티지 원의 차별성을 보여주는 첫 번째 축은 모자익이다. 모자익은 사용자가 별도의 IT 지원 없이도 데이터셋을 생성하고 분석할 수 있도록 설계됐다. 시맨틱 기반 자동 SQL 생성 기능을 통해 반복적인 데이터 준비와 쿼리 작성 업무를 제거함으로써 생산성을 획기적으로 높인다.
실제 효과는 수치로 입증된다. 모자익을 활용하면 과거 170명이 수행하던 분석 업무를 5명 이하로 줄일 수 있으며, 분석 속도는 최대 70%까지 단축된다. 이는 단순한 효율화가 아니라, 조직 전체의 분석 역량을 근본적으로 바꾸는 변화다.
모자익은 200여 개 이상의 데이터 소스와 연결할 수 있어 데이터 운영의 유연성과 확장성이 뛰어나다. 태블로(Tableau), 파워 BI(Power BI), 엑셀(Excel) 등 기존에 사용하던 툴과도 API와 SQL을 통해 연동되므로, 조직은 기존 환경을 유지하면서도 통합된 데이터 언어를 사용할 수 있다. 결과적으로 데이터 신뢰성이 높아지고, 반복 업무가 줄어들며, 조직 전체의 협업 체계가 강화된다.
② 오토 2.0, 능동적 탐색과 AI 에이전트 협업
두 번째 축은 오토 2.0(Auto 2.0)이다. 오토 2.0은 단순히 질문과 답변을 주고받는 차원을 넘어선다. 복수의 AI 에이전트가 사용자의 질문을 맥락적으로 이해하고 데이터를 능동적으로 탐색한다. 사용자는 클릭 몇 번만으로도 AI가 분석 흐름을 설계하고, 그 결과를 실시간으로 제공받을 수 있다.
이 과정에서 민감한 데이터는 외부 대규모 언어 모델(LLM)에 노출되지 않고 내부에서 안전하게 처리된다. 기업이 데이터를 외부로 전송할 필요가 없기 때문에 보안성과 신뢰성이 강화된다. 이는 금융, 의료, 공공 등 민감한 데이터를 다루는 산업에서 특히 중요한 가치다.
또한 오토 2.0은 현재 기능에 머무르지 않고 발전 중이다. 향후 출시될 '딥 리서치(Deep Research)' 기능은 사용자가 과제를 부여하면 AI가 스스로 데이터를 탐색해 일정 시간 후 분석 결과를 제공한다. 이는 단순한 자동화가 아니라, 자율적 데이터 탐색과 분석을 가능케 하는 혁신적 진화라 할 수 있다.
스트래티지 원은 AI 환각(Hallucination) 현상을 최소화해 불확실성을 제거하고, 신뢰성 있는 인사이트를 제공한다. 이는 강력한 데이터 거버넌스를 기반으로 운영되며, 결과적으로 기업이 의사결정 과정에서 불필요한 위험을 줄이고 효율성을 확보할 수 있게 한다.
또한 클라우드 일체형 아키텍처 덕분에 도입 속도가 빠르고 IT 비용 절감 효과가 크다. ROI를 극대화할 수 있어 대기업 뿐만 아니라 중소기업, 스타트업까지도 전략적 도입이 가능하다. 가트너는 의사결정 자동화가 기업 경쟁력 강화의 핵심이라고 분석했으며, PwC 역시 AI 기반 분석이 기업의 속도와 정확성을 크게 높일 것이라고 전망했다. 스트래티지 원은 이러한 전망을 실현하는 대표적 사례로 평가된다.
국내 대표 유통기업 롯데백화점은 스트래티지 원을 도입한 지 단 한 달 만에 뚜렷한 효과를 얻었다. 고객 분석 업무에 소요되는 시간이 최대 70% 단축되었고, 모든 임직원이 실시간 데이터 기반 의사결정에 참여할 수 있게 되었다.
이는 단순히 분석 속도를 높인 것에 그치지 않는다. 데이터 활용 수준이 조직 전체에서 표준화되면서 부서별 분석 결과의 신뢰성이 높아졌고, 데이터 거버넌스도 한층 강화됐다. 결과적으로 고객 맞춤형 서비스와 전략 수립의 정확성과 속도가 향상되며, 기업 전체 경쟁력이 강화되었다. 롯데백화점 사례는 스트래티지 원이 현업과 경영진 모두에게 가치를 제공하는 플랫폼임을 보여준다.
스트래티지는 36년간 BI 시장을 이끌어온 경험을 바탕으로 이제 생성형 AI와 전통 BI를 완전히 통합한 '생성형 BI 플랫폼'의 대표 기업으로 자리매김했다. 외부 LLM에 민감한 데이터를 노출하지 않는 아키텍처, 수백 개의 데이터 소스와 연동할 수 있는 유연성, 강력한 데이터 거버넌스는 기업이 안심하고 도입할 수 있는 핵심 요인이다.
앞으로 스트래티지 원은 AI 에이전트 기반의 딥 리서치 기능을 본격 도입해 사용자가 직접 질의하지 않아도 AI가 자율적으로 분석을 수행하고 결과를 제공하는 수준으로 발전할 예정이다. 이를 통해 대기업은 물론 중소기업과 스타트업까지 폭넓게 AI 분석을 활용할 수 있도록 지원하며, 데이터 기반 의사결정의 대중화를 앞당길 계획이다.
스트래티지 원은 단순히 AI를 접목한 도구가 아니다. 완성형 BI 플랫폼과 생성형 AI의 융합을 통해 누구나 빠르고 신뢰성 있는 분석을 수행하고, 의사결정 속도와 정확성을 획기적으로 높일 수 있는 현실적 해법이다. 기업은 이를 통해 불확실성을 제거하고, 데이터 활용을 조직 전반에 표준화하며, ROI를 극대화할 수 있다. 바로 이것이 스트래티지 원이 기업 성장의 전략적 동반자로 평가받는 이유다.
[알림] 전자신문인터넷과 GTT KOREA는 오는 9월 19일(금) 서울 삼성동 웨스틴 파르나스 하모니볼룸에서 'NABS(Next AI & Big Data Summit) 2025' 행사를 'AI 시대, 기업 맞춤형 AI·데이터·보안 통합 전략'을 주제로 개최한다. 이번 행사에는 비즈니스 이노베이션, 인프라&데이터 인텔리전스, AI 보안 & 거버넌스 등 3개 트랙 총 19개 세션으로 AI 시대 기업의 생존과 성장을 위한 실질적 전략을 공유한다.
유은정 기자 judy6956@etnews.com