디노도 주요 비즈니스, 성과, 파트너십, 올해 전략 등 공개
‘쉽고 편하게’ 셀프서비스부터 쿼리 활용성 제고, 보안, 생성형 AI 통합 등 로드맵 내놔
데이터 영역 위험요소 강조...“기업은 데이터 관리 및 활용 측면에서 ‘학습된 무기력’ 경계해야”
데이터는 현재와 미래 산업체제의 모든 영역에서 필수불가결한 요소로 평가받는다. 그동안 많은 기업 및 기관은 효율적으로 데이터를 관리하고 활용하기 위한 전략을 내놓고 로드맵을 제시했다. 이 과정에서 산업 환경이 지속적으로 변화하고, 변칙적인 기술이 등장하는 등 변수로 인해 한계를 직면하는 것이 현실이다.
여기에 조직 구성원 간 데이터가 공유되지 않는 현상인 ‘데이터 사일로(Data Silo)’ 등 이슈에 따라 데이터 통합을 비롯한 데이터 검색, 데이터 활용 등이 쉽지 않은 양상이 지속 도출되고 있다. 특히 데이터 활용의 첫 번째 관문인 통합에 어려움을 겪으면서 데이터 장벽에 막힌 기업 및 기관이 적지 않다.
글로벌 컨설팅 업체 가트너는 “수집(Collect)와 연결(Connect) 기반의 데이터 관리 아키텍처 전략은 데이터 사일로 및 통합되지 않는 데이터 인프라 양산 등 한계를 극복하는 방법”이라고 언급한 바 있다.
디노도테크놀로지(Denodo Technologies 이하 디노도)는 미국 실리콘밸리에 컨트롤타워를 둔 스페인 태생 엔터프라이즈 데이터 관리 솔루션 업체다. 지난 1999년 첫 등장 이후 줄곧 데이터 관리 영역에서만 활동하며 ‘한 우물’을 판 디노도는 글로벌 시장에 논리적 데이터 접근법인 ‘데이터 가상화’를 제시한다.
이 방식은 데이터 통합에 수많은 자원을 쏟는 물리적 방식과 대비해 ‘연결성’ 측면을 강조한다. 흩어진 수 많은 데이터를 가상화해 데이터를 통합·연결한 후 활용할 수 있도록 지원한다. 쉽게 말해 실존하는 모든 데이터를 그대로 활용할 수 있는 ‘데이터 가상화 기술’이 디노도의 원천기술이다.
남궁명선 디노도코리아 지사장은 이달 3일 열린 기자간담회에서 “지금도 시시각각 발생하는 데이터의 분산 환경을 인정하고, 잘 활용하고자 하는 것이 디노도의 철학”이라며 “이는 데이터 통합에 소모되는 자원을 최소화하고, 효율적으로 데이터를 활용하는 데 중점을 둔 방향성”이라고 말했다. 이어 “디노도 기술은 다양한 데이터를 활용할 수 있도록 인프라를 제공하는 데 역점을 두고, 고객이 데이터 활용에 집중하도록 돕는다”라고 덧붙였다.
데이터 가상화 기술은 디노도 플랫폼(Denodo Platform)의 설계 핵심이다. 디노도 플랫폼은 각 기업과 관련된 비즈니스 데이터를 활용해 비즈니스 인사이트를 도출하는 것이 최종 지향점이다. 데이터를 모았음에도 데이터를 활용하지 못하는 기존 시스템을 개선하면서도 데이터 사각지대인 ‘다크 데이터’까지도 다룰 수 있는 플랫폼이다.
이 플랫폼은 데이터 사일로의 반대 격인 데이터 민주화를 위한 ‘셀프 서비스’를 근간으로 한다. 전문지식 없이도 데이터를 쉽게 활용하자는 것을 목표로, 조직 내 사용자가 이해하기 쉽도록 데이터를 가공하고, 비즈니스 전문용어까지도 수용할 수 있는 데이터 창구다.
해당 플랫폼에 구축된 검색창(프롬프트)에 비즈니스 용어를 포함한 자연어를 입력하면 그 기반으로 데이터를 검색해주는 기술이다. 데이터에 대한 실시간 조회가 가능하고, 데이터 거버넌스와 데이터 품질 확보가 가능하다.
디노도는 올 6월 론칭을 목표로 ‘데이터 셀프서비스’가 업그레이드된 9세대 디노도 플랫폼을 개발 중이다. 인공지능(AI) 기술 ‘GenAI 엔진’이 탑재될 9세대 모델은 개선된 자동화 요소 이식이 최대 강점이다. 앞서 언급한 셀프서비스를 기반으로, 쿼리를 최적화하는 데 방점을 두고 설계됐다.
김세준 디노도코리아 기술총괄 상무는 “특히 쿼리 최적화 부분은 디노도가 가장 집중하는 영역으로, 오브젝트 스토리지나 데이터 레이크로 구축된 데이터를 탐색하고 쿼리할 수 있는 엔진을 구축했다”며 “어떤 클라우드든 집약적이고 효율적으로 데이터에 접근해 효율성 향상과 자원 활용 유연성을 확보할 수 있다”고 강조했다.
디노도 플랫폼 9.0은 데이터 관리 상황을 모니터링하는 ‘핀옵스(FinOps)’ 시스템과 데이터 환각(Hallucination)을 최소화하는 검색 증강 생성(Retrieval Augmented Generation, RAG) 모델까지 접목돼 활용성을 극대화한다.
디노도 플랫폼은 이 중 핀옵스를 통해 데이터 소스 레벨 로깅 및 모니터링이 가능한 대시보드를 제공한다. RAG 엔진을 통해 각 기업의 고유 맥락을 거대언어모델(LLM)에 학습시켜야 하는 기존 방식을 따르지 않아도 된다는 장점도 내포했다.
남궁명선 지사장은 “많은 기업은 그동안 데이터 활용을 위한 시스템 구축에 상당한 자원을 소모했다"며 "이런 노력에 대한 가치실현이 되지 않았다고 해서 무기력에 빠지면 안 된다"고 조언했다. 이 가운데 물리적으로 데이터를 모으는 것보다 논리적으로 접는하는 방식의 차용을 고려해야 될 타이밍인 점을 피력하며 “디노도코리아는 올해부터 공격적인 마케팅 활동을 통해 고객사 확보에 주력할 계획이며, 여러 파트너사와 생태계를 구축해 데이터 관리 방안에 대한 인사이트를 지속 제시할 것”이라고 부연했다.
디노도 플랫폼은 현재 금융·운송 등 분야에서 활약하고 있고, 올해 금융·통신·제조·보험·유통 등 분야로 활동 범위를 확장할 전망이다. 특히 제조 분야에서는 공정, 자원관리, 마케팅, 시장성 분석, 감사 등 관련 데이터를 다루기 위해 도입될 예정이다. 김세준 상무는 “제조 분야 데이터 분석 엔지니어에게도 개방된 환경을 제공해 각 설비의 분석 효율을 제고할 필요가 있다”고 제언했다.
헬로티 최재규 기자 |
