[AI 리더스] "AI 개발보다 '데이터 정리' 우선…관리 문화 정착돼야"

"기업 데이터는 방대해지고 있지만 신뢰 가능한 데이터는 여전히 부족합니다. 데이터를 체계적으로 저장·정리하는 기업 환경이 정착돼야 합니다. 스노우플레이크 등 플랫폼으로 데이터 활용 장벽을 낮추고 비전문가도 데이터를 분석할 수 있는 문화가 확산해야 합니다."

성순모 KT AI 엔지니어와 전수범 풀무원 AI 아키텍트는 최근 지디넷코리아를 만나 국내 기업에 건강한 데이터 관리 문화가 필요하다고 입을 모았다. 성 엔지니어와 전 아키텍트는 올해 스노우플레이크코리아가 선정한 '스노우플레이크 데이터 슈퍼히어로'다.

스노우플레이크 데이터 슈퍼히어로는 커뮤니티 교육을 비롯한 컨퍼런스 참여, 콘텐츠 제작 등 다양한 활동으로 스노우플레이크 생태계 확장에 기여하고 있는 데이터 전문가 손잡고 개발자 커뮤니티 리더를 육성하는 프로그램이다. 올해 25개국에서 125명이 선정됐다.

성순모 KT AI 엔지니어(왼)와 성순모 KT AI 엔지니어. (사진=스노우플레이크)

성순모 엔지니어는 대한민국에서 두 번째로 스노우플레이크 스쿼드에 합류했다. 지난해 '스노우플레이크 월드 투어 서울'에서 AI 패널 토크와 해커톤 웨비나 강연 활동을 진행했다. 그는 현재 KT에서 국내 도입 초기 단계인 마이크로소프트 애저 기반 스노우플레이크 환경 최적화 작업을 맡았다.

성순모 KT AI 엔지니어는 마이크로소프트 애저 기반 스노우플레이크 환경 최적화 작업을 맡았다. (사진=스노우플레이크)

성 엔지니어는 기존 엔터프라이즈 고객 대상으로 AX를 수행하는 기업간거래(B2B) 조직팀에서 근무한 바 있다. 이 조직은 컨설팅부터 데이터, AI 엔지니어링, 서비스 기능을 풀스택 형태로 갖추고 고객 맞춤형 프로젝트를 수행한다.

전수범 아키텍트는 스노우플레이크 인텔리전스와 스트림릿 등 최신 데이터 기술을 실무에 적용하고 이를 커뮤니티와 공유해 왔다. 현재 '신뢰할 수 있는 단일 데이터 소스' 기반 데이터 경영 문화 정착에 힘쓰고 있다.

전수범 풀무원 AI 아키텍트는 스노우플레이크 플랫폼으로 AI 에이전트 개발과 데이터 통합을 진행했다. (사진=스노우플레이크)

그는 공급망관리(SCM) 혁신팀에서 스노우플레이크 플랫폼으로 AI 기반 '제상품 관리 (SKU Deletion) 에이전트' 개발과 사내 데이터 통합을 진행했다.

"스노우플레이크, 데이터 통합·관리 우수...국내 관심도 상승"

KT와 풀무원은 스노우플레이크 플랫폼으로 AI 에이전트 구축과 데이터 최적화 작업을 진행했다고 밝혔다.

성 엔지니어는 최근 KT 내부에 분석용 스노우플레이크 계정과 외부 고객 사업용 계정이 운영되기 시작했다고 말했다.

성순모 엔지니어는 KT가 내외부적으로 스노우플레이크 플랫폼을 활용한다고 밝혔다. (사진=스노우플레이크)

내부에서는 통신 고객 데이터를 스노우플레이크 플랫폼으로 분석해 인사이트를 도출하고 있다. 외부에서는 기업 고객 AI전환(AX)과 디지털전환(DX)을 지원하는 데 스노우플레이크를 한 옵션으로 제공하고 있다.

성 엔지니어는 "스노우플레이크로 내부 데이터 관리가 한층 수월해질 것으로 기대한다"며 "특히 복잡하고 오래된 데이터 구조를 정비하는 데 해당 플랫폼이 실질적인 도움이 되고 있다"고 강조했다.

성 엔지니어는 스노우플레이크가 데이터 플랫폼에 오픈AI 모델을 추가한 것을 긍정적으로 평가했다. 이를 통해 고객에게 스노우플레이크 추천을 기존보다 수월하게 할 수 있다는 이유에서다. 그는 "국내 고객은 애저 기반 환경에서 GPT 모델을 당연한 선택지로 받아들이는 분위기"라며 "스노우플레이크와 오픈AI 협력은 국내 시작 확산 측면에서 의미 있는 업그레이드"라고 분석했다.

전 아키텍트는 풀무원 조직 내 데이터가 여러 시스템에 흩어져 있어 통합적인 분석을 진행하기 어려웠다고 밝혔다. 풀무원은 이 문제를 해결하기 위해 스노우플레크를 도입해 전사 데이터를 통합할 수 있었다.

전수범 아키텍트는 스노우플레이크 강점으로 쉬운 데이터 관리 환경을 꼽았다. (사진=스노우플레이크)

그는 "우리 SCM 전략기획팀은 AI 에이전트 도입을 오래전부터 구상해 왔다"며 "스노우플레이크로 데이터 통합 기반 위에서 에이전트 개발을 추진할 수 있었다"고 설명했다. 이어 "SCM 업무 특성상 의사결정 과정이 복잡하고 반복적 업무가 많다"며 "에이전트를 활용해 의사결정과 프로세스를 자동화하고 있다"고 덧붙였다.

풀무원은 AI 에이전트 개발에 스노우플레이크를 선택한 이유로 쉬운 데이터 관리 환경을 꼽았다. 전 아키텍트는 "현업 사용자들이 SQL 수준 이해만으로도 데이터를 활용할 수 있다는 점이 결정적"이라며 "데이터 엔지니어가 아닌 현업 부서 직원들이 직접 데이터를 조회·분석할 수 있게 되면서 조직 전반 데이터 활용도가 크게 높아졌다"고 강조했다.

풀무원은 AI 에이전트 구축 후 데이터 통합·표준화에도 스노우플레이크 플랫폼을 활용했다. 그는 "특히 메타데이터 표준화를 통해 조직마다 다르게 사용되던 칼럼 명칭을 정리했다"며 "데이터 정의를 통일한 점도 주요 성과"라고 말했다.

현재 풀무원 내부 비즈니스 인텔리전스(BI)와 AI 에이전트는 동일한 시맨틱 레이어 기반으로 데이터를 활용하고 있다. 이를 통해 분석 일관성을 확보한 상태다. 전 아키텍트는 "우리는 BI 화면에서 바로 AI 분석까지 진행할 수 있다"며 "내부 의사결정 속도까지 빨라졌다"고 강조했다.