데이터는 많고 분석할 사람은 부족하다. 많은 기업들이 '데이터 드리븐'을 넘어 '인공지능(AI) 드리븐'을 외치고 있지만 내부 현실은 녹록지 않다. 몰려드는 데이터 분석 요청에 데이터팀은 과부하 상태가 되고, 지연되는 업무는 전체 프로세스의 '보틀넥(병목)'이 되고 있다.

이런 고민을 해결하기 위해 데이터 클라우드 전문기업 스노우플레이크가 조직원 모두가 손쉽게 데이터를 활용할 수 있도록 지원하는 AI 에이전트 '스노우플레이크 인텔리전스'를 선보였다.

데이터 기반 인텔리전스, 조직 전체로 확산

20일 서울 삼성동 스파크플러스에서 열린 기자간담회에서 이수현 스노우플레이크 에반젤리스트는 "스노우플레이크 인텔리전스를 통해 누구나 데이터에 직접 질문하고 곧바로 답을 얻을 수 있다"며 "데이터팀에 기대지 않고 모든 구성원이 능동적으로 데이터 기반의 인사이트를 활용할 수 있다"고 밝혔다.

이 에반젤리스트는 "기업이 데이터 인텔리전스를 직접 구축하려면 너무 많은 투자가 필요하며 성능과 신뢰를 보장하기도 어렵다"며 "폭발적으로 늘어나는 데이터와 계속해서 출시되는 모델 개발 속도를 따라갈 수 없다"고 진단했다.

이런 문제를 해결하기 위해 스노우플레이크는 모든 데이터 소스를 하나로 통합하고 손쉽게 연결할 수 있는 자사 데이터 클라우드 플랫폼의 강점에 AI 에이전트를 결합해 기업들이 손쉽게 데이터 인텔리전스를 활용할 수 있도록 했다.

스노우플레이크 인텔리전스는 기업이 보유한 정형 데이터는 물론이고 문서, 이미지, 영상 등 비정형 데이터를 통합해 인사이트를 제공하는 AI 에이전트다. 사용자가 자연어로 질문하면 생성형 AI 기반 '코텍스 AI(Cortex AI)' 에이전트가 내용에 따라 정형 데이터를 분석하는 '코텍스 애널리스트'와 비정형 데이터 검색을 위한 '코텍스 서치' 에이전트를 호출해 심층적인 분석을 수행한다.

자연어로 물으면 답변 '척척'

이날 시연에서  이 에반젤리스트가 "6~8월 제품 카테고리별 매출 트렌드를 분석해줘"라고 요청하자 스노우플레이크 인텔리전스는 수 분 만에 "패트니스웨어가 가장 극적인 패턴을 보였다"며 차트와 함께 분석 결과를 보여줬다. 코텍스 애널리스트가 매출 데이터를 가져와 SQL 쿼리를 생성하고 결과를 분석·요약하는 과정도 볼 수 있었다.

이어 "최근 고객 지원 티켓에서 재킷과 관련해 보고된 문제들은 무엇인가"라는 질문에는 코텍스 서치가 검색증강생성(RAG) 기반으로 데이터 소스를 분석해 문제 유형과 빈도를 분석해 보여줬다. 해당 인사이트를 도출한 출처도 함께 제공해 할루시네이션을 방지할 수 있다.

정형 데이터와 비정형 데이터를 동시에 분석하는 작업도 가능하다. "7월 피트니스 제품 매출이 급성장한 이유는?"이라고 질문하자 마케팅 데이터, 소셜 미디어, 제품별 세부 매출 등의 다양한 데이터를 조합해 분석하고 "체계적인 마케팅 캠페인 론칭과 인플루언스 마케팅 강화가 결합된 결과로 분석된다"는 답을 내줬다.

데이터 병목 해소해 생산성 향상

회사 측은 스노우플레이크 인텔리전스를 정식 출시한 이후 1000개 이상의 고객사가 1만5000개 이상의 AI 에이전트를 배포했다고 전했다. 기업들이 스노우플레이크 인텔리전스에 관심을 갖는 이유는 AI 활용을 전사적으로 확대하고 이를 통해 생산성을 향상시키기 위함이다.

대표적인 사례로 미국 반도체 제조사 울프스피드의 경우 스토우플레이크 플랫폼으로 산재된 데이터를 통합하고 인텔리전스를 도입해 제조 현장에서 일어나는 다운타임을 분석하는 과정을 2시간에 2분으로 줄이며 98%의 생산성 향상을 이뤘다.

이수현 스노우플레이크 에반젤리스트는 "엔터프라이즈 AI 시대는 이미 열렸다"며 "스노우플레이크는 통합된 데이터 기반, 개발자에 친숙한 환경, AI 사용을 전사로 확산할 수 있는 플랫폼을 제공하며 한 발 앞서가고 있다"고 말했다.

임진식 스노우플레이크 코리아 기술총괄은 "한국에도 다양한 분야에서 스노우플레이크 인텔리전스 도입을 고려하고 있는 고객들이 많다"며 "다양한 업종의 고객들이 테스트를 진행하고 있으며 내부적으로 사용하기 위해 구현 단계에 이른 고객도 다수"라고 말했다.

남도영 기자 hyun@techm.kr