[2025 데이터 컨퍼런스 ③] “AI 전환의 숨은 장애물, 데이터 사일로를 해결하는 방법”

[아이티데일리] 생성형 인공지능(Generative AI)은 이제 유행을 넘어 비즈니스의 중심으로 자리매김하고 있다. 오픈AI의 ‘챗GPT(ChatGPT)’가 촉발한 변화는 자율적 업무 수행이 가능한 ‘AI 에이전트’로까지 이어졌다. 이제 화두는 AI를 얼마나 잘 활용할 수 있는가다.

생성형 AI가 이룩한 혁신, 그 중심에는 데이터가 자리하고 있다. 수집, 저장, 통합, 관리 등 데이터 활용 전 과정이 뒷받침돼야 뛰어난 성능을 갖춘 AI 모델을 개발할 수 있다. AI 기술 발전과 함께 데이터의 중요성이 높아지고 있는 이유다.

이러한 변화 속에서 본지(컴퓨터월드/IT DAILY)는 지난달 21일 서울 서초구 양재동 엘타워에서 “AI를 이용한 데이터 활용 방안”을 주제로 ‘2025 데이터 컨퍼런스’를 개최했다. 행사는 AI로 고도화된 환경에 걸맞은 데이터 운영 전략과 생성형 AI와 관련한 주요 이슈에 대한 인사이트를 찾고, 관련 솔루션의 시연까지 경험해 볼 수 있는 자리로 마련됐다.

퀘스트소프트웨어코리아(이하 퀘스트)의 유광일 부장은 ‘AI 전환의 숨은 장애물, 데이터 사일로를 해결하는 방법’을 주제로 발표했다. AI가 사람처럼 학습, 판단하기 위해선 방대한 데이터가 필요하다. 그런데 기업들은 많은 데이터를 보유하고 있음에도 AI 전환을 어려워하고 있다.

이는 데이터가 각기 다른 시스템에 저장된 데다 접근이 어렵고 통합되지 않는 ‘사일로(Silo)’ 문제를 겪고 있기 때문이다. 실제로 기업에서 전사적자원관리(ERP), 고객관계관리(CRM) 등 여러 솔루션을 사용 중인데, 이들 간 연계가 이뤄지지 않은 탓에 전체 상황 파악이 어렵고 고객 불만과 컴플레인으로 연결되기도 한다.

데이터 사일로를 해결하기 방안으로 퀘스트는 쉐어플렉스(SharePlex)를 제안하고 있다. 쉐어플레스는 실시간으로 데이터를 복제하고 통합할 수 있는 솔루션이다. 기존에 데이터를 처리하던 ‘배치(BATCH)’ 방식과 달리 원본 데이터베이스(DB)에 변경 사항이 생길 때마다 이를 즉각 타깃 DB에 반영한다. 데이터를 최신 상태로 유지하기 때문에 비즈니스에서 실시간 의사결정이 가능한 환경을 마련할 수 있다.

유광일 부장은 “쉐어플렉스는 국내 금융권에서 오랜 기간 안정적으로 운영되며 성능과 신뢰성을 검증받은 제품”이라면서 “온프레미스와 클라우드를 모두 지원해 마이그레이션, 하이브리드 환경 구축에도 활용할 수 있고, 복제 외에 빅데이터 분석을 위한 데이터 스트리밍, GUI 기반 모니터링까지 기본 기능으로 제공한다“고 설명했다.

퀘스트는 완성도 높은 복제를 위해 데이터 무결성을 보장하는 기술도 구현했다. 이를 통해 전통적 방식에서 발생하는 서비스 중단이나 검증 과정에서 다운타임을 개선한 마이그레이션이 가능해졌다. 특히 기업이 데이터 중요도, 시스템 리소스에 따라 적절한 방법을 선택할 수 있도록 로우(Row), 칼럼(Column) 등 단위별 복제 기능을 제공한다.

유광일 부장은 “AI가 발전할수록 실시간성과 정합성을 갖춘 데이터 통합은 더욱 중요해질 것”이라며 “쉐어플렉스는 통합 데이터 플랫폼으로서 AI 전환에 적합한 기능과 성능을 제공한다”고 강조했다.