테라데이타 “AI 가치 높이는 열쇠는 ‘맥락’…한국 PoC 지원 강화” 작성일 10-15 27 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="4wzpR0jJyI"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="8c2f4446923849f7b15aecb2a26615a2614f6179724406d151d9acdff9c9e52e" dmcf-pid="8rqUepAilO" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/15/552796-pzfp7fF/20261015060012793azlz.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="fSVboBrNyC" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/15/552796-pzfp7fF/20261015060012793azlz.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="bff3598778250a66894ea70d91c10b0731c6164c0fc7a6ae881b662e3ba04d16" dmcf-pid="6mBudUcnys" dmcf-ptype="general">[디지털데일리 이안나기자] 테라데이타가 기업 AI 시장에서 데이터 ‘업무 맥락’을 공략점으로 내세웠다. 데이터를 찾아주는 데서 나아가 AI가 그 의미를 이해하고 활용하도록 지원하겠다는 전략이다.</p> <p contents-hash="e7f25ca8a1ba056909575575c96b77f507da478dc9eb273cbbd0e16553efe34a" dmcf-pid="Psb7JukLSm" dmcf-ptype="general">조쉬 애보트 테라데이타 아시아태평양·일본(APJ) 담당 부사장은 14일 열린 기자간담회에서 기업 AI 전략과 한국 시장 투자 계획을 소개했다.</p> <p contents-hash="c6b4df918b7c575091d9351b6bb8dd7af40fff7f6cc739af060b37d878dfd302" dmcf-pid="QOKzi7EoTr" dmcf-ptype="general">애보트 부사장은 “AI 모델은 인간이 풀지 못했던 문제도 해결할 수 있다”며 “지금 데이터와 AI에서 가장 큰 문제는 맥락의 간극이라고 생각한다”고 말했다. 모델 성능에 비해 기업이 실제로 얻는 가치가 작고 그 원인 중 하나가 데이터 의미의 모호함에 있다는 진단이다.</p> <p contents-hash="a68e15979cbb28bf48db775347bfa9328d8d5c8af2b09b81356dc17e1f84c2d8" dmcf-pid="xEu3xFaeCw" dmcf-ptype="general">테라데이타는 대규모 데이터웨어하우스(DW)와 클라우드 데이터 플랫폼을 공급해온 기업이다. AI 시대에는 이 기반 위에서 기업의 데이터와 지식을 실제 업무에 활용하도록 돕는 제품군을 갖추겠다는 방향을 제시했다.</p> <p contents-hash="3b5eb86eab467874317c7027b0d6b114b776b348fdf117d14e3f623930d9edcc" dmcf-pid="yzcayg3GhD" dmcf-ptype="general"><strong>◆카탈로그 있어도 의미는 모호…변경 이력까지 관리</strong></p> <p contents-hash="b44e37dd7d8d60d0066f5fc573fd14169370ea30e51102e28e1e19b0266202a6" dmcf-pid="WqkNWa0HSE" dmcf-ptype="general">애보트 부사장이 짚은 문제는 데이터 카탈로그가 있어도 업무에 필요한 맥락은 부족하다는 점이다. 카탈로그에 데이터 위치와 형식 등 기술적인 메타데이터를 모았지만 방대한 데이터가 업무에서 무엇을 뜻하는지까지 정리하지 못한 기업이 많다는 것이다.</p> <p contents-hash="416e4226757a5b9d88ebb5ab74f0d30947081372881e01f0d292cd23e9057b73" dmcf-pid="YBEjYNpXlk" dmcf-ptype="general">그는 “데이터 카탈로그는 처음부터 맥락 문제를 해결하기 위해 만들어졌다”며 “그 문제를 해결하지 못했기 때문에 우리가 해결하려는 것”이라고 했다. 기존 카탈로그가 그동안 채우지 못했던 업무상 의미와 관계를 보완하겠다는 입장이다.</p> <p contents-hash="dfce461389f3feff50e031e6f02a94f88bf74a5a6b7848f2c094faaf5ce9f2b6" dmcf-pid="GbDAGjUZCc" dmcf-ptype="general">그 사례로 애보트 부사장이 언급한 아시아 지역 대형 고객은 수천만개 데이터 칼럼 가운데 업무 의미가 정리된 칼럼은 약 1%에 불과했다. 데이터가 원천에서 목적지까지 이동하는 과정은 평균 18단계였고 많게는 40단계에 가까웠다. 이 고객은 이미 데이터 카탈로그를 갖추고 있었다.</p> <p contents-hash="7a5e3daa1f3aa8c21743758db43dc2668f0dcaa4cb849fe3cbd6286a5ded698b" dmcf-pid="HKwcHAu5WA" dmcf-ptype="general">해법으로 내세운 ‘테라 컨텍스트 엔진’은 데이터 업무상 의미와 관계를 연결하고 운영 과정에서 달라지는 내용까지 관리한다. 회사가 축적한 산업별 데이터 모델과 데이터 계보 분석 도구, AI를 함께 활용한다.</p> <p contents-hash="0bda87e9983df42a35cbc2ee0000193c19cf39725449e2b27f24b63f06322e6c" dmcf-pid="X9rkXc71yj" dmcf-ptype="general">데이터 계보를 분석해 원천 데이터가 어떤 처리를 거쳐 현재 형태에 이르렀는지 확인하고 산업별 지식을 통해 업무상 의미를 파악하는 방식이다.</p> <p contents-hash="fc98e2adca1d06bef55f6eb51fc3e3a2c4bac2d0d8bf480e8775772f7f56c7f1" dmcf-pid="Z2mEZkztlN" dmcf-ptype="general">서로 다른 시스템에서 같은 데이터 의미가 다르다고 해서 어느 한쪽이 반드시 틀린 것은 아니다. 애보트 부사장은 각 업무 맥락에서는 모두 맞는 경우도 있다고 봤다. 이런 차이를 구분하고 충돌을 해결해야 할 경우에는 추가 검토를 거친다.</p> <p contents-hash="f4b2fcb19f50765a7d4585c594a6eec1b0473815ee1464feadc9040ed9a625a8" dmcf-pid="52mEZkztSa" dmcf-ptype="general">데이터와 개념의 관계는 지식 그래프로 연결해 관리한다. 처리 과정과 버전을 기록하고 AI용으로 구성한 데이터에서 시간이 지나며 데이터나 그 의미가 달라지는 ‘드리프트’도 추적한다.</p> <p contents-hash="f696e7f22faa3adbdcf1c0b7609d2f6fd73d1b683dc4da8a34e15ae3e55026a9" dmcf-pid="1VsD5EqFyg" dmcf-ptype="general">검증을 전부 AI에 맡기진 않는다. 데이터 이름이나 설명으로 의미를 추정한 뒤 필요하면 메타데이터와 실제 데이터를 더 세밀하게 검증한다. 사람이 데이터 의미의 충돌을 해결한 내용도 컨텍스트 엔진에 기록한다.</p> <p contents-hash="abf92646186b957ef187a0a581422cf89d7359d59deaf5dd5de7e29a1edcf932" dmcf-pid="tfOw1DB3vo" dmcf-ptype="general">애보트 부사장은 “자동으로 처리할 수도 있고 사람이 검토에 참여할 수도 있다”며 “사람이 어느 정도 참여할지는 고객이 결정한다”고 말했다.</p> <p contents-hash="bab36bdfddaf663b599e4157952223b00c9165025268b33e77f5a014074edd4b" dmcf-pid="F4Irtwb0lL" dmcf-ptype="general"><strong>◆플랫폼 없이 엔진만 구매 가능…모델 선택권도 고객에게</strong></p> <p contents-hash="608880e99d13d09bc004ecf8fa28279a8ffdb8936fffc38d61b559c3ab587878" dmcf-pid="38CmFrKpTn" dmcf-ptype="general">컨텍스트 엔진은 테라데이타의 기존 플랫폼을 도입하지 않아도 사용할 수 있다. 애보트 부사장은 “현재 우리 플랫폼에는 관심이 없고 컨텍스트 엔진과 관련 서비스만 구매하는 고객도 있다”고 밝혔다.</p> <p contents-hash="c0392b4858657ae60e0b1f90f8954b7c94ab4aff0afbae8b01493123fc56e875" dmcf-pid="06hs3m9Uli" dmcf-ptype="general">기업 데이터 작업에 특화한 AI 에이전트 ‘테라’와 실행 계층인 ‘테라 하네스’도 소개했다. 테라는 자연어로 데이터 분석 등의 작업을 수행하고 하네스는 필요한 도구와 데이터, 모델을 조율한다. 고객이 자체 개발한 모델이나 외부 AI 모델을 선택해 사용할 수 있다.</p> <p contents-hash="3e6172b248a628c90a2cfa58ccf19f7a8493a0bea5e2840edee0c64d7c2c0cef" dmcf-pid="pPlO0s2uTJ" dmcf-ptype="general">하네스 핵심 부분은 오픈소스로 제공한다. 애보트 부사장은 “AI 모델은 좋지만 우리가 하는 질문은 우리 것이어야 한다”고 말했다. 기업이 어떤 질문을 하는지에도 조직의 관심사와 업무 정보가 담기는 만큼, 모델을 사용하는 과정도 고객이 관리해야 한다는 취지다.</p> <p contents-hash="96bfc8dadcea38cbbcd5cd9105df367a39fdff1778d52c04be13ef2ce0007144" dmcf-pid="UQSIpOV7hd" dmcf-ptype="general">회사 측은 같은 AI 모델을 사용하더라도 범용 하네스보다 토큰 사용량이 적고 처리 속도가 빠르다고 주장했다. 애보트 부사장은 토큰 비용 절감을 위해 사내 임직원 5000명에게도 하네스를 배포했다고 전했다.</p> <p contents-hash="06979ac0cfe4d820ffb2f8e386252cfc882c361ed9cae48c9febf27d84c32f47" dmcf-pid="uI9qnzDgle" dmcf-ptype="general"><strong>◆한국 투자, PoC 지원할 기술 인력부터</strong></p> <p contents-hash="41d38d53608eb769fdec29a4456c1a63f888e29cb01df376d564eb69ce1fad6f" dmcf-pid="7C2BLqwaWR" dmcf-ptype="general">한국에서는 증권 분야를 비롯한 여러 산업에서 AI 활용 수요를 보고 있다. 애보트 부사장은 한국의 AI 도입 움직임이 다른 시장보다 강하다며, 소버린 요건과 온프레미스·클라우드를 함께 사용하는 수요를 투자 확대 배경으로 꼽았다.</p> <p contents-hash="8400aa403d04c004f5ff73dce6fba8f1f89617379c106c2b99b4ac9ee934e07f" dmcf-pid="zhVboBrNvM" dmcf-ptype="general">그는 “한국은 우리 회사가 가장 전략적으로 보는 시장 중 하나”라며 “한국 현장에 기술 인력을 확보하는 것이 우선 목표”라고 말했다.</p> <p contents-hash="226684780ba7305f23b5d556cb6969bb18edaf32da1584d782ae85057eb22ac8" dmcf-pid="qlfKgbmjSx" dmcf-ptype="general">이를 위한 계획으로 ‘코리아 런치패드’를 제시했다. 컨텍스트 엔진 등에 관심을 보인 고객이 초기 논의에서 개념검증(PoC)과 파일럿으로 빠르게 넘어갈 수 있도록 현장에서 지원할 기술 인력을 늘린다. 마케팅 등 다른 분야의 인력 확대도 계획하고 있다.</p> <p contents-hash="d1e5c20ff8b34aa0a926894f83882e9eebc234c18c3921a602b23bdc388729bc" dmcf-pid="BS49aKsACQ" dmcf-ptype="general">국내 파트너망도 확대한다. 테라데이타 한국 관계자는 현재 리셀러가 7곳이며 추가로 늘리고 있다. 총판은 글로벌 파트너십 조직 자격 검증을 거쳐 선정하는 방안을 검토 중이다.</p> <p contents-hash="6b0301b860f3a883b366e0c8a6239236d0bd7e67eae56ff8b215f85e2861adf6" dmcf-pid="bv82N9OcWP" dmcf-ptype="general">애보트 부사장은 제품이 과거의 수작업 상당 부분을 수행하더라도 고객의 도입 속도가 빨라지면서 현장 지원 필요성은 커졌다고 봤다. 고객이 PoC와 파일럿을 진행할 때 직접 지원할 인력을 한국에 확보하겠다는 계획이다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털데일리. 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