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[IT뉴스]“AI 혁신 발목잡는 데이터 사일로”…데이터브릭스가 제안한 성공 전략은?

온카뱅크관리자

2026-04-01 15:27:30

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 [디지털데일리 박재현기자] “기업에서 성공적으로 AI 에이전트를 구현하기 위해선 데이터 사일로 현상을 해결해야 한다. 데이터가 파편화됐다는 것은 보안과 거버넌스도 단절돼 있다는 것을 의미한다. AI를 기업 비즈니스에 성공적으로 녹이기 위해선 데이터와 AI 간의 유기적인 통합이 선행돼야 한다.”
 1일 데이터브릭스가 개최한 기자간담회에서 조성현 기술총괄은 AI 에이전트를 성공적으로 구현하기 위한 요건을 강조하며 이 같이 말했다.
 현재 많은 기업들은 AI 에이전트 구현 과정에서 데이터베이스(DB) 성능 저하 현상인 ‘병목 구간’ 문제를 직면하고 있다. 기존의 모놀리식(Monolithic) 아키텍처로 설계된 DB는 스토리지와 컴퓨팅이 강하게 결합돼 유연한 확장이 어렵고 관리 체계가 복잡하다는 이유에서다.
 이로 인해 실시간 히스토리 파악이나 개인화된 데이터 활용 등 AI 에이전트가 요구하는 지능화된 데이터 처리를 원활하게 지원하지 못하는 한계가 나타나고 있다.
 데이터브릭스는 이러한 한계를 해결하기 위해 데이터 저장소와 연산 자원을 완전히 분리해야 한다고 강조했다. 기존 방식과 같이 업데이트를 위해 시스템을 중단하거나 분석용 데이터를 옮기기 위해 복잡한 ETL 파이프라인을 구축해야 했던 번거로움을 없애고, AI가 필요한 데이터를 즉각적으로 끌어다 쓸 수 있는 지능화된 환경을 구축해야 한다는 구상이다.
 특히 AI 에이전트가 단순한 답변 도구를 넘어 실질적인 업무 시스템으로 기능하려면, 사용자와 나눈 과거 대화 이력이나 개인화된 맥락을 실시간으로 기억하고 활용할 수 있는 전용 인프라가 필수적이다.
 데이터브릭스는 이를 위해 포스트그레SQL 기반의 오픈소스 기술이 적용된 ‘레이크베이스(Lakebas)’ DB를 제안했다. 레이크베이스는 AI 에이전트 및 앱을 위한 운영 DB로 운영 워크로드를 위해 구축된 레이크하우스와 통합된 포스트그레SQL DB다.
 여기에 더해 자연어로 데이터 분석이 가능한 ‘지니(Genie)’와 ‘에이전트 브릭스(Agent Bricks)’도 함께 소개했다. 지니는 코딩 없이 자연어로 정형‧비정형‧반정형 데이터를 분석하는 기능이다. 에이전트 브릭스는 복잡한 멀티 에이전트 시스템 구축을 지원하는 기능이다. 내부 평가 지표를 통해 답변의 정확도와 환각 여부를 확인하고, 비용 대비 가장 효율적인 모델을 스스로 추천하며 지속적으로 최적화한다.
 조성현 기술총괄은 “개방형 데이터 표준을 기반으로 ‘유니티 카탈로그’를 통한 통합 거버넌스를 구축하고, 그 위에 레이크베이스와 레이크플로우를 얹어 AI와 데이터가 유기적으로 맞물리는 환경을 조성해야 한다”고 제언했다.
 이어 조 총괄은 “기업 내부의 맥락을 이해하는 AI인 지니와 멀티 AI 에이전트 구축을 돕는 에이전트 브릭스를 결합하면, 보안이 철저히 제어되는 환경 속에서 진정한 에이전틱 AI를 실현할 수 있다”고 덧붙였다.
 한편, 이날 기자간담회에서는 데이터브릭스의 비즈니스 성장 지표도 공유됐다. 글로벌 기준으로는 2025 회계연도 4분기 기준 연간 환산 매출이 약 7조 9000억원(54억달러)를 돌파하며 전년 대비 65% 이상의 성장률을 기록했다.
 강형준 데이터브릭스코리아 지사장은 “한국은 기업들이 대규모 AI 도입에 속도를 내면서 이례적인 성장 모멘텀이 나타나고 있다. 이러한 환경으로 데이터브릭스가 한국 시장에 진입한 이후 해마다 100%씩 성장을 거듭하고 있다”고 강조했다.
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