[아이티데일리] “‘스트래티지 원(Strategy One)’에 통합된 유니버셜 레이어(Universal Layer) 기반 ‘모자이크(Mosiac)’ 기능은 데이터베이스 엔지니어가 아닌 사람들도 데이터 분석이 가능하도록 만드는 혁신 기능이다. 모자이크는 가상화된 레이어에 비즈니스 정의(Semantic Layer)라는 확장된 레이어가 추가돼 비즈니스 특화 로직을 정의할 수 있고, 보안과 데이터 거버넌스를 유지할 수 있어 시중의 데이터 가상화 제품 대비 고도화됐다. 이를 통해 비(非) 데이터 분석 전문가가 아니라도 손쉽게 데이터를 분석할 수 있다.”

3일 스트래티지코리아가 개최한 ‘AI/BI 비전 및 기술 전략 발표’ 기자간담회에서 정경후 지사장은 스트래티지 원에 결합된 신기능 ‘모자이크’를 이 같이 소개했다.

먼저 정경후 지사장에 따르면, 데이터 가상화는 현대 데이터 관리에서 필수적인 기술이다. 하지만 한계점이 명확하다. 타사의 데이터 가상화 솔루션은 데이터베이스(DB) 연결 단계에서 가상화를 거쳐 엔드유저에게 노출되는 구조기에, 사용자는 데이터 가상화 솔루션을 활용해도 DB에 노출된다.

정경후 지사장은 “기존의 데이터 가상화 방식은 실제 데이터가 어떤 로직을 통해 집계되고 롤업 되는지에 대한 비즈니스 정의를 담지 못한다. 또 데이터 가상화 위에 구축되는 BI(Business Intelligence) 도구마다 각기 다른 비즈니스 정의가 이뤄져 데이터 일관성이 저해될 수 있다”고 부연했다.

이러한 어려움을 해소하고자 스트래티지는 데이터 가상화와 비즈니스 정의를 결합한 ‘모자이크’ 기능을 스트래티지 원 플랫폼에 결합했다. 이에 대해 정 지사장은 “모자이크는 물리적 테이블에 연결돼 데이터 가상화를 거치는 과정은 시중 데이터 가상화 솔루션과 구조적으로 유사하다. 하지만 데이터 가상화 윗단에 비즈니스 정의를 추가했다”고 말했다.

정 시장에 따르면, 비즈니스 정의를 결합할 경우 △정교한 비즈니스 로직 및 비즈니스 △강력한 데이터 거버넌스 및 보안 △일관된 비즈니스 활용성 보장 등 3가지 강점이 있다. 우선 정교한 비즈니스 로직 및 집계 정의가 가능하다는 점이다. 실제 데이터가 어떤 로직을 통해 집계되고 롤업돼야 하는지에 대한 상세한 비즈니스 정의를 포함한다. 가령 특정 상품군의 매출 합계, 지역별 고객 증감률 등 복잡한 비즈니스 시나리오에 맞는 비즈니스 집계 로직을 사전에 정의할 수 있다.

다음으로 데이터 거버넌스와 보안을 상세하게 제어할 수 있다는 점이다. 비즈니스 정의 과정에서 로우레벨(Row-level) 및 컬럼레벨(Column-level)에 대한 보안 설정이 가능해 민감한 개인 정보가 포함된 컬럼의 접근을 차단하거나, 특정 사용자 그룹에만 특정 데이터를 노출하는 등의 세밀한 권한 제어가 가능하다. 또한 어떠한 툴로 데이터에 접근했는지에 대한 노출 여부까지도 설정할 수 있어 감사 추적(Audit Trail) 및 규제 준수에도 용이하다.

마지막은 일관된 비즈니스 활용성을 보장한다는 점이다. 비즈니스 정의를 데이터 가상화 레이어 위에 통합함으로써, 어떤 BI 툴이나 인터페이스를 사용하더라도 동일한 비즈니스 정의를 기반으로 데이터를 활용할 수 있다. 데이터 일관성을 유지하고, 타 부서나 팀에서 상이한 데이터 해석으로 인한 혼란을 방지해 비즈니스 의사결정의 신뢰도를 향상할 수 있다.

스트래티지코리아 정경후 지사장은 “타사의 데이터 가상화 솔루션이 주로 ‘데이터 연결 및 통합’에 중점을 둬 DB 노출 수준에서 가상화를 제공하는 반면, 스트래티지의 모자이크는 여기에 비즈니스 정의라는 시맨틱 레이어를 추가해 데이터에 비즈니스적인 의미와 규칙을 부여하고, 이를 통해 데이터의 활용성, 일관성, 그리고 거버넌스를 개선할 수 있다. 기업이 데이터를 단순한 정보가 아닌, 실제 비즈니스 가치를 창출하는 핵심 자산으로 활용할 수 있도록 돕는 모자이크만의 차별점이라 할 수 있다”고 강조했다.

한편, 이날 스트래티지는 모자이크 외에도 ‘오토 2.0’도 발표했다. 오토 2.0은 스트래티지의 시맨틱 레이어를 기반으로 한 차세대 AI 기반 인텔리전스 에이전트다. 기존의 챗봇형 인터페이스를 넘어 복수의 AI 에이전트가 사용자의 질문을 맥락적으로 이해하고 데이터를 능동적으로 탐색하며, 분석 흐름을 스스로 설계해 인사이트를 도출하는 에이전트 기반 아키텍처가 적용됐다.

스트래티지 로넨 나이슈타인(Ronen Naishtein) 아태·일본 지역 부사장 & 총괄 책임자는 “오토 2.0은 깊이 있는 데이터 분석 능력은 복잡한 질문에 대해서도 AI를 통해 의도를 이해하고 정확히 답변해 기업 내 각 구성원의 의사결정 속도와 효율성을 높일 수 있다. 또한 외부 LLM에 민감한 데이터를 노출하지 않고 내부에서 안전하게 연산을 처리해 데이터 보호와 높은 보안성을 보장한다”고 말했다.