퀘스트, AI 시대 데이터 신뢰 구조 재설계… 데이터·아이덴티티 통합 아키텍처 전환 박차 작성일 03-30 34 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">[인터뷰] 팀 페이지(Tim Page) 퀘스트소프트웨어 CEO<br>'트러스티드 데이터 매니지먼트 플랫폼', 데이터 제품 중심 AI 운영 구조 구축 전략 제시</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="GQnEV6ZvYq"> <p contents-hash="30372023f3713c43be6e4ac9393536f3060130b61ff60da19b21d90ec96e892e" dmcf-pid="HxLDfP5T5z" dmcf-ptype="general">생성AI와 에이전트 기반 자동화 기술이 기업 IT 환경의 핵심 실행 계층으로 확장되면서 데이터와 아이덴티티의 역할은 단순한 인프라 요소를 넘어 조직의 의사결정 정확성과 운영 신뢰성을 좌우하는 전략적 자산으로 변화하고 있다. 특히 분산된 데이터 환경과 복잡해진 하이브리드 인프라 구조 속에서 신뢰 가능한 데이터 기반 없이 AI를 운영하는 것은 점점 더 어려워지고 있으며, 이에 따라 데이터 거버넌스와 아이덴티티 보안을 통합적으로 설계하는 새로운 엔터프라이즈 아키텍처 접근이 요구되고 있다.</p> <p contents-hash="f2427a01db8a3410c594d38756d6b233aa23f65e4edef4f5dd865b49a7059883" dmcf-pid="XMow4Q1yt7" dmcf-ptype="general">이러한 변화 속에서 글로벌 기업들은 단순한 데이터 관리 도구나 개별 보안 솔루션을 넘어 AI 실행을 전제로 한 데이터 신뢰 구조와 아이덴티티 기반 운영 체계를 동시에 확보하는 방향으로 전략을 전환하고 있다. 특히 데이터 제품화(data productization), 풀 데이터 리지니(full data lineage), 하이브리드 환경 기반 오케스트레이션과 같은 요소는 AI 투자를 실제적이고 측정 가능하며 의미 있는 비즈니스 성과로 전환하기 위한 핵심 전제 조건으로 점점 더 중요하게 인식되고 있다.</p> <p contents-hash="e0f0382afeb1405aa9302047c674e5dc41dc44ff62898a8618866421cd585880" dmcf-pid="ZdNsPR3GHu" dmcf-ptype="general">퀘스트소프트웨어는 이러한 환경 변화에 대응해 데이터와 아이덴티티 영역을 통합하는 '트러스티드 데이터 매니지먼트 플랫폼(Trusted Data Management Platform)'전략을 중심으로 플랫폼 구조를 재편하고 있다.</p> <p contents-hash="9e86a2421b4777ca27857084b4df904a76145e06543b5a4aac20d6bfa6d369ed" dmcf-pid="5JjOQe0H1U" dmcf-ptype="general">이에 본지는 한국 시장에서의 성장기회 확대와 파트너 및 고객 생태계 강화를 위해 방한한 퀘스트소프트웨어 팀 페이지(Tim Page) CEO를 통해 AI 시대에 대응하는 기업의 데이터 신뢰 전략과 아이덴티티 보안 방향, 온프레미스 중심 시장에서의 하이브리드 전환 접근 방식, 그리고 한국 시장에 대한 중장기 투자 계획을 들어봤다.<br></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="5d697dc167855ad2c6ceeeaee454f575cd13f54a45a50fa5ce90cbf2fe1a4b16" dmcf-pid="1iAIxdpX5p" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="팀 페이지 퀘스트소프트웨어 CEO" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/30/etimesi/20260330092702965rbmr.png" data-org-width="700" dmcf-mid="ycQo7bvmZK" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/30/etimesi/20260330092702965rbmr.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 팀 페이지 퀘스트소프트웨어 CEO </figcaption> </figure> <p contents-hash="233d402d61f668503cac8d33ec5749d6cd95d911eae613b52515a299b61a7eb6" dmcf-pid="tncCMJUZH0" dmcf-ptype="general"><strong>AI 시대 퀘스트의 전략 전환과 트러스티드 데이터 매니지먼트 플랫폼<br></strong><br><strong>▷ 최근 브랜드 리뉴얼이 AI 시대 전략과 어떤 관련이 있나?</strong></p> <p contents-hash="9a2dfd2ff624b615cf7e19f1859e274b674b6ea9a6ce2ee3f97862b0927de5be" dmcf-pid="FLkhRiu5Z3" dmcf-ptype="general">브랜드 변경은 단순한 이미지 변화가 아니라 회사의 방향을 재정의하기 위한 작업이었다. 퀘스트는 100개 이상의 제품과 툴을 보유하고 있었지만, AI 시대에서 고객이 해결하려는 문제를 명확하게 정의하지 못한 상태였다. 데이터와 아이덴티티 영역에서는 강점이 있었지만 이를 하나의 전략으로 통합하지 못한 것이 한계였다.</p> <p contents-hash="504267757a8252958ddc74c4bc7c1d6b66e95f53122ff6e56c081ff394dfcebf" dmcf-pid="3oElen715F" dmcf-ptype="general">퀘스트는 이미 4만 개사 이상의 고객을 보유하고 있고, 포춘 500 기업의 약 90%를 고객으로 확보하고 있지만 그동안은 개별 문제를 해결하는 제품 회사로 인식되는 경우가 많았다. 퀘스트는 CIO와 CDO가 전략적 대화를 할 수 있는 회사가 되어야 한다고 판단했고, 그 출발점이 바로 브랜드 재정의였다.</p> <p contents-hash="1b9cfbcd3bb2f48a51344d86e26d80b2b178b129c86231630961fc3c2a2930fe" dmcf-pid="0gDSdLzttt" dmcf-ptype="general">취임 후 약 4개월 동안 외부 브랜드 전문가와 함께 퀘스트가 실제로 잘하는 것이 무엇인지 분석했고, 이후 약 7개월 동안 제품 구조를 플랫폼 중심으로 재편했다. 지금의 퀘스트는 단순한 포인트 솔루션 기업이 아니라, AI 시대에 필요한 신뢰 가능한 데이터와 아이덴티티 기반을 제공하는 기업으로 변화하고 있다. 내부적으로도 “재창조하지 않으면 사라진다. 그래서 우리는 재창조를 선택했다”는 메시지를 분명히 공유했다.</p> <p contents-hash="97a070a9e9f03a499c4203204850fd42015ebbb7845f929400e8c7ff6977c9ff" dmcf-pid="pawvJoqF51" dmcf-ptype="general"><strong>▷ '트러스티드 데이터 매니지먼트 플랫폼'은 무엇을 의미하나?</strong></p> <p contents-hash="5b74504ca91251c413a8e47918dfc8b0f2a2916492b191d6bb941cfb08d43a72" dmcf-pid="UlHUmCe4H5" dmcf-ptype="general">많은 기업이 AI를 이야기하고 있지만 실제로는 여전히 데이터가 조직 내부 여러 곳에 분산된 상태로 남아 있다. 이런 환경에서는 AI를 제대로 활용할 수 없다. '트러스티드 데이터 매니지먼트 플랫폼(Trusted Data Management Platform)'은 데이터를 단순히 저장하는 구조가 아니라, 데이터 제품으로 만들어 조직 전체에서 반복적으로 사용할 수 있도록 하는 구조다.</p> <p contents-hash="5e8b532cd8dc988fcfac1d3aa03779e1a66e41bfe6885e21a08cd3baeebf4d67" dmcf-pid="uSXushd85Z" dmcf-ptype="general">퀘스트는 고객 데이터를 모델링하고 거버넌스를 적용한 뒤, 최대 17개 영역으로 구성된 트러스트 스코어를 통해 데이터 신뢰도를 평가할 수 있도록 했다. 이렇게 만들어진 데이터 제품은 조직 내 다른 부서에서도 재사용할 수 있다. 저는 이것을 단순한 데이터 플랫폼이 아닌 '데이터 제품 팩토리'로 표현하고 싶다.</p> <p contents-hash="b5d01a8978292cb72dcf1c509f8aa19a0cfbf0644453d70e2952ff88dda56767" dmcf-pid="7vZ7OlJ61X" dmcf-ptype="general">또 하나 중요한 차별점은 비정형 데이터까지 동일한 수준으로 관리한다는 점이다. 전 세계 데이터의 약 80% 이상이 비정형 데이터인데, 대부분 기업은 이를 제대로 통제하지 못하고 있다. 퀘스트는 정형 데이터에서 수행하는 거버넌스와 신뢰 관리 방식을 비정형 데이터까지 확장하고 있으며, 이 부분은 시장에서도 매우 드문 접근 방식이라고 생각한다.</p> <p contents-hash="cdd60939d62572d1a586cad387be436b727debb1844eea09a3d64db04069f69b" dmcf-pid="zT5zISiPXH" dmcf-ptype="general">이 아키텍처는 퀘스트 내부에서만 만든 개념이 아니라 글로벌 고객과 수많은 CDO들과 함께 정의한 것이다. 취임 후 100일 동안 137개 고객을 직접 만나 어떤 문제가 실제로 해결돼야 하는지 들었다. 트러스티드 데이터 매니지먼트 플랫폼은 그런 현장의 요구를 반영한 결과다.<br></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="e297c445bd5cb154b2383486caf508a8bec2387fb7c4dae185bfb33172e9029b" dmcf-pid="qy1qCvnQYG" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="〈퀘스트소프트웨어의 트러스티드 데이터 매니지먼트 플랫폼 구성도〉" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/30/etimesi/20260330092704266cdky.jpg" data-org-width="641" dmcf-mid="Wu74YZcnGb" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/30/etimesi/20260330092704266cdky.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 〈퀘스트소프트웨어의 트러스티드 데이터 매니지먼트 플랫폼 구성도〉 </figcaption> </figure> <p contents-hash="7086cdac6a0890841ac4cbb886dd48527147ae8400ce57a8bae4f43956667bd3" dmcf-pid="BWtBhTLxZY" dmcf-ptype="general"><strong>▷ 트러스티드 데이터 매니지먼트 플랫폼이 ROI에 어떤 영향을 주나?</strong></p> <p contents-hash="9ddb130d0b4ca4347480d66b36f4135dd476427d4bcf89071a898fa2d230ed73" dmcf-pid="bYFblyoMZW" dmcf-ptype="general">기업이 AI에 투자할 때 가장 중요한 질문은 결국 ROI다. 문제는 대부분의 기업이 데이터를 반복적으로 재사용할 수 있는 구조를 갖추지 못했다는 점이다. 같은 데이터를 여러 번 다시 만들고, 같은 작업을 반복하는 구조에서는 AI 투자 효과가 제한될 수밖에 없다.</p> <p contents-hash="e4d9d2a155cfa4df968db710dd1f0ab7600ac1e7d30b8601ba67a17362cc64f6" dmcf-pid="KG3KSWgRHy" dmcf-ptype="general">퀘스트의 트러스티드 데이터 매니지먼트 플랫폼은 데이터를 하나의 신뢰 가능한 표준 구조로 정리하고, 이를 데이터 제품 형태로 만들어 재사용할 수 있도록 한다. 새로운 요구가 들어왔을 때 기존 데이터 제품과 약 80% 정도 일치한다면 이미 만들어진 부분을 그대로 활용할 수 있다. 이 구조는 AI 프로젝트의 속도를 크게 높인다.</p> <p contents-hash="6b73659c73d321e804ce59d3a109a473cd5ed62718be02ab5289f47a4056b63f" dmcf-pid="9H09vYaeGT" dmcf-ptype="general">내부 검증 기준으로 데이터 제품 구축 속도는 약 54% 빨라졌고 비용은 최소 40% 절감되는 결과를 확인했다. 재사용 효과까지 포함하면 절감 효과는 50~60% 수준까지 확대될 수 있다. 실제로 한 대형 보험사의 경우 약 750 맨데이 이상의 작업 시간을 절감한 사례도 있다.</p> <p contents-hash="f59596d308414c2845893f23b2531723d3f33ac704d72ab8fe720fd779fd7259" dmcf-pid="2u2RtpsA5v" dmcf-ptype="general">또한 자연어 기반 인터페이스를 통해 사용자가 복잡한 설정 없이 원하는 작업을 수행할 수 있다. 과거에는 수백 시간이 걸리던 작업이 몇 분 안에 완료되는 경우도 있다. 저는 이것이 AI 투자 효과를 실제 성과로 연결하는 핵심이라고 생각한다.</p> <p contents-hash="d2e3b3e8a75bd4568cdba3585c9ff2d8d7e1ddf7ff8953dee09e8d0e5dc5250e" dmcf-pid="V7VeFUOc1S" dmcf-ptype="general"><strong>데이터 신뢰성과 아이덴티티 보안 기반의 하이브리드 AI 인프라 전략<br></strong><br><strong>▷ 데이터 신뢰성 확보에서의 차별화는 무엇인가?</strong></p> <p contents-hash="29b1c5f6b2abe8368039d2e74bcf742a032b1949b97c5aa93203e0dbb499c8e6" dmcf-pid="fzfd3uIktl" dmcf-ptype="general">“좋지 않은 데이터는 좋지 않은 AI 결과로 이어진다”는 말에 전적으로 동의한다. 그래서 퀘스트는 단순히 데이터 품질만 개선하는 것이 아니라 데이터 구조 자체를 함께 개선하는 접근을 하고 있다.</p> <p contents-hash="65d1cc1360b0a9515b8b76179fd754be0172893f69933284a3865965437b59c0" dmcf-pid="4q4J07CEth" dmcf-ptype="general">데이터는 깨끗해야 할 뿐 아니라 구조화돼 있어야 하고, 거버넌스와 보안이 적용돼 있어야 하며, 현대화된 플랫폼 위에서 복원력 있게 운영돼야 한다. 그래야 데이터 자산을 반복적으로 사용할 수 있고 AI도 일관된 결과를 낼 수 있다.<br></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="353103f34fe7e3b34037bdd71d4ea24c5043a06f9e228fb8bc13acac8d785629" dmcf-pid="8B8ipzhDHC" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="팀 페이지 퀘스트소프트웨어 CEO" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/30/etimesi/20260330092705587cpzj.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="Y4Maq9yOYB" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/30/etimesi/20260330092705587cpzj.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 팀 페이지 퀘스트소프트웨어 CEO </figcaption> </figure> <p contents-hash="36135a6e8197af413c0a27d2a372c82f2810d512a284169fb0b6540137fbd2e3" dmcf-pid="6b6nUqlwXI" dmcf-ptype="general">퀘스트의 중요한 차별점 중 하나는 데이터의 전체 흐름을 end-to-end로 추적할 수 있는 풀 데이터 리니지다. 많은 기업이 메타데이터 수준에서만 AI를 적용하지만 실제 AI는 원천 데이터를 사용한다. 퀘스트는 데이터의 출처까지 추적할 수 있는 구조를 제공한다. 이것은 향후 데이터 신뢰성 확보에서 매우 중요한 요소가 될 것이다.</p> <p contents-hash="72b55fd39f4b3dea3f0351759251238cf6bde5a2172fe5cf40949b7384390ef7" dmcf-pid="PKPLuBSrYO" dmcf-ptype="general">또한 데이터를 단순히 규정 준수 관점에서만 보지 않는다. 거버넌스는 기본 전제다. 그 위에서 데이터를 어떻게 비즈니스 가치로 전환할 것인지에 더 집중하고 있다. 저는 퀘스트를 단순한 데이터 관리 회사가 아니라 데이터 제품을 만드는 회사라고 생각한다.</p> <p contents-hash="822fc695c6e00cd1baa29927da92d786201eb8b1fee81e1ca7f8744e7c8142de" dmcf-pid="Q9Qo7bvmts" dmcf-ptype="general"><strong>▷ 한국의 온프레미스 중심 환경에서 클라우드 전략은 어떻게 접근하나?</strong></p> <p contents-hash="bb3308d0b90bef6b9ac22f144a56dcdbf31c394b7f03f67a6e38e35510c846a2" dmcf-pid="x2xgzKTstm" dmcf-ptype="general">한국과 같은 시장에서는 클라우드 전환을 강제하는 접근이 아니라 현실적인 하이브리드 접근이 필요하다고 생각한다. 퀘스트는 오랜 기간 온프레미스 환경을 지원해 온 회사이기 때문에 고객의 현재 환경을 이해하고 그 위에서 전환을 설계할 수 있다.</p> <p contents-hash="6c2777f8edc2143ed967c048e4f104aef79f2651dbefbafb677e30a368d78cea" dmcf-pid="yxLDfP5TYr" dmcf-ptype="general">퀘스트가 앞으로 만드는 모든 것은 기본적으로 하이브리드 환경에서 동작하도록 설계되고 있다. 데이터 오케스트레이션 역시 온프레미스와 클라우드 모두에서 유연하게 구현할 수 있다.</p> <p contents-hash="ba9f5db1e7dbbe2a74a7971afe63a6fa86bdb3c4a05bddbbf6d96a8722553f4c" dmcf-pid="WMow4Q1yYw" dmcf-ptype="general">또한 퀘스트는 제품을 SaaS 형태로 발전시키고 있지만 동시에 기존 온프레미스 환경과의 연동도 유지하고 있다. 고객이 현재 아키텍처를 한 번에 바꾸지 않고 점진적으로 전환할 수 있도록 지원하는 것이 우리의 전략이다.</p> <p contents-hash="0cfff1d080e4af5e02719b264cacfb35e4c0da3477fc5b16f56c1dc8bd54a87f" dmcf-pid="YRgr8xtWtD" dmcf-ptype="general">규제와 데이터 주권은 제약이 아니라 설계 기준이라고 생각한다. 퀘스트는 은행, 정부, 보험, 헬스케어와 같은 규제 산업 고객과 오랫동안 협력해 왔고, 높은 규제 환경을 기준으로 제품을 설계하고 있다.</p> <p contents-hash="60fde48ff708dd6d216b0bc4b0f1a84b74e651552ad866ab467b681b771478f9" dmcf-pid="Geam6MFY5E" dmcf-ptype="general"><strong>▷ 액티브 디렉토리 환경에서 아이덴티티 보안은 어떻게 강화하나?</strong></p> <p contents-hash="5fd961725c6e78fa480e041fee9c5d71c3793e05191a7a4dd60a33ed0fb24e15" dmcf-pid="HdNsPR3G5k" dmcf-ptype="general">퀘스트는 마이크로소프트와 20년 이상 협력해 왔고 액티브 디렉토리(Active Directory) 환경을 매우 깊이 이해하고 있다. 현실적으로 많은 기업이 완전히 액티브 디렉토리를 떠나지 않을 것이라고 생각한다. 그래서 우리의 전략은 기존 환경을 유지하면서 보안을 강화하는 것이다.</p> <p contents-hash="8bb5a1e8d17337dda138b5baea0222e2e1a298ca6342220636605cc9e59c1b2a" dmcf-pid="XJjOQe0HHc" dmcf-ptype="general">당사는 온프레미스와 클라우드 환경 전반에 걸쳐 아이덴티티 보안을 제공하는 솔루션을 보유하고 있다. 또한, 당사 제품은 의심스러운 아이덴티티 활동을 실시간으로 탐지 및 차단할 수 있으며, 마이그레이션 과정에서 문제가 발생할 경우 원하는 시점으로 신속하게 복구할 수 있는 기능도 제공한다.</p> <p contents-hash="24a5fcf50f9fa20fa314fab76bee397746bfa9ffd07b0e4d0452ebc0725b9fc7" dmcf-pid="ZiAIxdpX5A" dmcf-ptype="general">퀘스트는 마이크로소프트 365 마이그레이션 역량에 대한 인증을 최초로 획득한 회사이며, 지난해에만 2000건 이상의 마이그레이션 프로젝트를 수행했다. 우리는 고객이 자신의 속도에 맞춰 안전하게 전환할 수 있도록 지원하고 있다.</p> <p contents-hash="404f16fd66145967818313c7f08dfac5f21d5656dd6415a7562abfd2a8ad0f30" dmcf-pid="5ncCMJUZZj" dmcf-ptype="general"><strong>▷ 멀티클라우드 환경에서 거버넌스 자동화는 어떻게 구현하나?</strong></p> <p contents-hash="26b9431d51b4c74c1d6c3177e6b623661128519d9b3e60236ce4b0b0056f212d" dmcf-pid="1LkhRiu5YN" dmcf-ptype="general">지금 모든 조직의 핵심 과제는 신뢰할 수 있는 데이터 제품을 만드는 것이다. 거버넌스와 컴플라이언스가 사후에 추가되는 요소가 아니라 처음부터 내장돼야 한다고 생각한다. 퀘스트 플랫폼은 특정 벤더 제품에 종속되지 않는 개방형 구조다. 고객이 기존에 사용하고 있는 거버넌스 카탈로그가 있다면 그것을 그대로 활용하면서 자동화를 구현할 수 있다.</p> <p contents-hash="f59db03b93d8ba0197af3fdd3019beaf45ef803cbcb91e870b1d38cd18c907ae" dmcf-pid="tjmynab0Za" dmcf-ptype="general">지난 18개월 동안 우리는 주요 제품을 대대적으로 리팩터링했고, 올해 안에 클라우드 측면까지 완성할 계획이다. 이 작업은 단순한 기능 업데이트가 아니라 AI 시대에 필요한 데이터 신뢰 구조를 완성하기 위한 전략적 변화다.</p> <p contents-hash="e71cd2ca6dde3c9d443ba3940b1c3dbffc929405a02e2a2fc83c3000e6ce3229" dmcf-pid="FAsWLNKptg" dmcf-ptype="general"><strong>한국은 전략적 시장, 실행 역량 갖춘 파트너십 강화한다<br></strong><br><strong>▷ 채널 중심 시장에서 파트너 전략은 무엇인가?</strong></p> <p contents-hash="5358d997d3832f1ec63b58f37efd335257bf26b48ede3c3905f7b2e80b149862" dmcf-pid="3cOYoj9UYo" dmcf-ptype="general">한국은 분명히 채널 중심 시장이다. 하지만 우리는 많은 파트너를 확보하기보다 전략적으로 중요한 파트너와 깊이 협력하는 방식을 선택하고 있다.</p> <p contents-hash="b47e4381f79ec657ada56aa6c1019b62d0e8e7774b0c8e41a520a0cc947995cd" dmcf-pid="0kIGgA2uHL" dmcf-ptype="general">전 세계적으로 약 2만3000개의 파트너가 있지만 핵심 전략 파트너는 13개 수준이다. 우리는 단순한 리셀링 관계가 아니라 기술 협력과 실행 역량을 함께 구축하는 파트너십을 지향한다.</p> <p contents-hash="5709917b87ee6ab34634f2095a274cc36b24c1c0f209ed6be65cd27360255067" dmcf-pid="pECHacV7Zn" dmcf-ptype="general">일부 파트너에는 전담 기술 인력을 배치해 매일 현장 요구를 함께 해결하고 있다. 한국에서도 전략 파트너가 선정되면 같은 방식으로 지원할 계획이다.</p> <p contents-hash="1be3c41e427ac354744dd517f0c9192bc146b6097a71d9e0c777f1db214d0b2a" dmcf-pid="UDhXNkfz1i" dmcf-ptype="general"><strong>▷ 한국 시장에 대한 전략과 투자 계획은 무엇인가?</strong></p> <p contents-hash="9a069b2d4ea77e8bba19747fea11068da66b8756a3d72a58db896f07ca1f375b" dmcf-pid="uwlZjE4q5J" dmcf-ptype="general">한국은 퀘스트의 전략적으로 매우 중요한 시장 중 하나로 보고 있다. 이번 방문을 통해 한국 시장의 가능성을 더욱 분명하게 확인했다. 우리는 한국을 단기적인 수익 시장으로 보지 않는다. 앞으로 최소 2년 동안 한국에서 발생하는 수익은 다시 이 지역에 재투자할 계획이다.</p> <p contents-hash="cb57a0af0ca8a3e04aff5605a87cbaf3869ac7822f37169cd6815f37d92e35c6" dmcf-pid="7rS5AD8BGd" dmcf-ptype="general">한국은 온프레미스 기반이 강하면서 동시에 하이브리드 전환 수요가 높은 시장이다. 이런 환경은 퀘스트의 강점과 매우 잘 맞는다. 앞으로 우리는 하이브리드 데이터 전략, 아이덴티티 보안, 그리고 신뢰 가능한 데이터 제품 플랫폼을 중심으로 한국 시장에 대한 투자를 확대할 계획이다.</p> <p contents-hash="0ac7f33757702735b028443655bfb4f5800d6a668103360cc6f7c776ee68d978" dmcf-pid="zmv1cw6bGe" dmcf-ptype="general">임민지 기자 minzi56@etnews.com</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 전자신문. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 창립기념일 고객 찾아간 SKT, 현장 목소리 경청 03-30 다음 ‘33회 3·15 마라톤대회’ 열려…7천여 명 참가 03-30 댓글 0 등록된 댓글이 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