데이터 거버넌스에서 AI 거버넌스로 고도화…데이터 카탈로그 중요성 부각

데이터를 효과적으로 수집·저장·통합·관리·활용하는 것은 모든 기업의 최우선 과제다. 이 중 어느 것 하나 중요하지 않은 영역이 없다. 최근에는 생성형 인공지능(AI) 시대가 도래함에 따라 AI를 이용해 데이터 활용을 극대화하는 데 기업들이 많은 역량과 자원을 할애하고 있다. 기존 데이터 전략으로는 생성형 AI를 온전히 담을 수 없다는 점 때문에 기업들의 고심은 깊어지고 있다. 생성형 AI 시대에 맞아 기업들이 제시하는 차세대 표준과 AI를 위한 데이터 전략을 조명해 본다.

 

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“AI For 데이터 전략, 데이터 웨어 활용해 밀착 지원할 것”

 

 

엔코아는 데이터 거버넌스 관련 기술을 보유한 국내 대표 기업 중 한 곳이다. 데이터 거버넌스를 구성하는 △데이터 모델링 툴 ‘데이터웨어 DA’ △메타데이터 관리시스템 ‘데이터웨어 메타’ △영향도 분석 시스템 ‘데이터웨어 AP’ △데이터품질 관리시스템 ‘데이터웨어 DQ’ △모니터링 및 성능 최적화 ‘데이터웨어 SQL’ △데이터흐름관리 시스템 ‘데이터웨어 DF’ △단일 및 통합 리포지토리 ‘데이터웨어 ETT’ △데이터 가상화 솔루션 ‘데이터웨어 DV’ △데이터 포털 솔루션 ‘데이터웨어 DP’ 등의 솔루션을 공급하고 있다.

 

엔코아의 데이터웨어 플랫폼 내 거버넌스 제품군 (출처: 엔코아)

엔코아는 이들 솔루션을 개발하며 확보한 데이터 가상화 기술, 거버넌스 기술, 아키텍처 역량, 데이터 레이크 기술 등을 생성형 AI와 결합해 고객들이 AI를 잘 활용할 수 있는 데이터 기반 환경을 마련하는 데 집중하고 있다. 특히 다양한 데이터 거버넌스 솔루션을 하나의 올인원 플랫폼으로 통합한 데이터 통합 관리 제품인 ‘데이터웨어’를 전면에 내세우고 있다.
 

데이터웨어는 국제 웹 표준을 준수한 데이터 통합 관리 제품이다. 전자정부 프레임워크와 호환되며 온프레미스나 클라우드 환경에 최적화될 수 있도록 서비스 모듈로 구성돼있다. OS나 브라우저에 종속되지 않고 서비스가 제공된다.
 

엔코아 김범 부사장은 “데이터웨어는 통합 리포지토리 기반 데이터 표준, 모델, 품질, 영향도, 흐름, 운영 관리 솔루션이 모두 담긴 플랫폼이다. 데이터 관리 솔루션 간의 정보교환이 원활하도록 통합 리포지토리를 기반으로 구성했다. 단일한 데이터 관리 시스템을 통해 데이터 표준, 데이터 모델링, 데이터 성능, SW 영향도, 데이터 품질, 데이터 이행 및 흐름 관리, 메타 데이터 관리, 컴플라이언스 대응을 위한 체계적인 통합 정책 수립 등이 가능한 올인원 제품”이라고 설명했다.
 

이어 김 부사장은 “생성형 AI는 기반 인프라가 클라우드 환경일 수도 있고, 온프레미스 환경일 수도 있다. 또 데이터 저장소가 OLTP일 수 있고, 데이터 패브릭, 데이터 메시, 데이터 레이크, 데이터 웨어하우스 등 다양하다. 가장 중요한 것은 생성형 AI가 데이터를 찾아오기 위해 반드시 알아야 하는 식별 정보를 한 눈에 담은 데이터 카탈로그”라면서 “데이터 카탈로그 솔루션도 중요하지만, 생성형 AI가 데이터를 잘 조달하며 운영되는 메커니즘을 구성하는 것도 중요하다. 이를 위해 데이터 전문 역량이 있는 기업의 도움을 받아 AI를 위한 데이터 전략을 마련해야 한다”고 말했다.

 

데이터웨어 DV 제품을 활용한 논리적 데이터 레이크 구축 사례 (출처: 엔코아)

향후 엔코아는 고객이 AI를 보다 잘 활용할 수 있도록 데이터웨어를 활용해 생성형 AI가 데이터를 잘 가져다 사용할 수 있는 체계를 지원하는 서비스를 개발 중이다. 올 하반기 관련 서비스 윤곽이 나올 것으로 기대된다.

 

 

 

아이티데일리 박재현 기자

기사원문보기: [기획특집] 생성형 AI를 위한 데이터 전략의 포스트 스탠더드