[아이티데일리] 전 산업계의 핵심 동력이 데이터를 중심으로 재편되고 있다. 특히 챗GPT(ChatGPT)의 등장 이후, 데이터 학습의 결정체인 생성형 AI가 전 세계의 뜨거운 감자로 부상했다. 수많은 데이터를 학습하고 이를 토대로 결과물을 생성하는 생성형 AI를 구현하기 위해 데이터의 수집부터 저장, 학습, 거버넌스 정립 등 제반을 다지는 작업이 더욱 중요한 과제로 떠올랐다.

본지(컴퓨터월드/아이티데일리)는 지난달 7일 서울 양재동 엘타워에서 각계 데이터 전문가 및 국내 대표 기업들과 함께 생성형 AI를 둘러싼 주요 이슈에 관한 해답과 데이터 활용 전략을 제시해 보고자 ‘생성형 AI & 빅데이터’를 주제로 ‘제20회 2023 데이터 컨퍼런스’를 개최했다. 데이터 인사이트와 핵심 전략이 공유된 이번 컨퍼런스 내용을 정리했다.

“효율적인 데이터 자산화를 지원하는 인공지능 기반 데이터 관리와 활용 전략”

엔코아 김선영 상무는 트랙1 세 번째 세션에서 ‘효율적인 데이터 자산화를 지원하는 인공지능 기반 데이터 관리와 활용 전략’을 주제로 발표했다.

김선영 상무는 데이터의 효율적 활용에 관해 기업 담당자들이 이야기하는 현업의 목소리를 공유했다. 김 상무는 최근 많은 기업들이 데이터 형태의 다양화, 이기종 DB에 분산된 데이터 활용의 어려움, 불분명한 데이터 소유 권한, 데이터 업데이트의 누락 및 전사 차원의 AI, ML 활용을 위한 솔루션과 기술 부족 등의 어려움들을 겪고 있다고 설명했다.

이에 대해 김 상무는 “많은 데이터를 쌓아만 둔다면 진정한 자산이 아니다. 데이터를 분석하고 활용하기 위해서는 ‘데이터 자산화’ 과정이 필수적이다”라며 “데이터 자산화는 기업이 데이터를 효율적으로 관리하고 활용해 성과를 창출할 수 있도록 하는 체계로, 데이터 거버넌스를 통해 장기적으로 데이터 포털과 마켓스토어를 구성하고 조직의 데이터 리터러시를 극대화하는 과정이다”라고 설명했다.

이어 김 상무는 “데이터 거버넌스는 조직, 전략 및 지침, 프로세스 등 모든 관련 사항들을 고려해, 데이터 관리 체계를 정의하고 데이터 관리 지침을 만드는 등 일련의 과정을 시스템화하는 것이 목표다. 이 같은 프로세스는 기존 업무시스템의 데이터를 모두 모아 데이터 자산 현황을 만들고, 데이터셋 간의 연관성을 찾아 데이터 맵을 만드는 초기 기반부터 출발된다. 기업 업무에 맞는 형태로 데이터를 정제하고 데이터 식별을 위한 의미 부여와 연관 솔루션 연계도 필요하다”고 덧붙였다.

엔코아는 이에 착안해 고객의 데이터 자산화를 지원하는 ‘데이터웨어 DA# AI 파워드 팩(DATAWARE DA# AI Powered Pack)’ 솔루션을 서비스하고 있다. 해당 솔루션은 생성형 AI GPT 모델을 활용해 △데이터 표준화 △컬럼명 추론 및 상세화 △요구사항 분석 △업무쿼리 분석 △유사 컬럼 분석 △비즈니스 분류 △모델링 가이드 등 고객의 데이터 모델 구축 전 과정을 돕는다.

엔코아는 이러한 데이터 관리부터 분석, 활용, 나아가 보안까지 강구된 엔드 투 엔드 풀스택 데이터웨어 솔루션을 공급해, 고객사의 총소유비용(TCO) 및 모델 구축에 드는 소요 시간을 절감하겠다는 방침이다.