데이터브릭스 “분석·운영 데이터 통합이 AI 성패 가른다”…플랫폼 전략 공개

이날 기조연설자로 나선 데이터브릭스 아태지역 필드 엔지니어링 담당 부사장 닉 에어스는 기업들이 AI 전환 과정에서 직면한 근본적인 문제로 ‘데이터 분산’을 지목했다. 그는 “오늘날 대부분의 기업은 다양한 시스템에 데이터가 흩어져 있어 동일한 데이터가 중복되거나 서로 다른 기준으로 관리되는 문제가 발생한다”고 설명했다 이어 분석 데이터와 운영 데이터가 분리된 구조 역시 AI 활용을 저해하는 핵심 요인이라고 지적했다. 에어스 부사장은 “AI가 실제 비즈니스에 적용되기 위해서는 분석용 데이터뿐 아니라 실시간 운영 데이터까지 통합적으로 활용돼야 한다”며 “이 두 영역을 하나로 결합하는 것이 AI 시대의 핵심 과제”라고 밝혔다. 기업마다 서로 다른 데이터 정의와 거버넌스 체계가 존재하는 점도 문제로 꼽았다. 그는 “같은 ‘매출’이라도 시스템마다 정의가 다르면 AI 결과를 신뢰하기 어렵다”며 “데이터의 표준화와 통합 거버넌스가 필수”라고 말했다. 이를 위해 데이터브릭스가 제시한 해법이 레이크하우스와 레이크베이스(Lakebase)의 결합이다. 레이크하우스가 대규모 분석 데이터를 처리하는 역할을 해왔다면, 레이크베이스는 포스트그레스(Postgres) 기반의 운영용 데이터베이스로서 서버리스 자동 확장, 브랜칭, 스냅샷 등의 기능을 제공한다. 에어스 부사장은 “에이전트가 0에서 1,000까지 확장할 때 필요한 탄력성, 에이전트 버전이 진화할 때의 브랜칭 기능, 문제 발생 시 이전 상태로 돌아가는 스냅샷 기능을 레이크베이스가 지원한다”고 설명했다. 에어스 부사장은 데이터 기반이 갖춰지더라도 기업 맥락 없이는 AI가 범용적인 답변