글로벌 AI 데이터 클라우드 기업 스노우플레이크(Snowflake)가 9일, 삼성동 코엑스 컨벤션센터에서 자사 최대 데이터 클라우드 콘퍼런스 ‘ 스노우플레이크월드투어서울’을 개최했다.
크리스티안 클레이너만 제품 부문 수석부사장이 기조연설에서 스노우플레이크 AI 데이터 클라우드의 핵심 기술과 비전에 대해 발표하고 있다
이번 행사에는 제조, 금융, 리테일, 스타트업 등 12개 이상 산업군에서 3000여 명이 참석했다. 키노트 연설을 포함해 35개 이상의 세션과 40여 명의 고객, 파트너, 스노우플레이크 발표자들이 참여해 AI 시대의 데이터 혁신 방향을 제시했다.
기조연설에는 최기영 스노우플레이크 코리아 지사장, 크리스티안 클레이너만(Christian Kleinerman) 스노우플레이크 제품 담당 수석부사장, 이수현 스노우플레이크 코리아 테크 에반젤리스트가 연사로 참여했다. 노시희 미래에셋자산운용 디지털전략본부장과 장수백 부릉 엔지니어링본부 CTO도 연사로 참여해 스노우플레이크와 함께한 데이터 클라우드 여정에 대한 이야기와 실제로 어떻게 비즈니스에 활용하고 있는지 경험을 공유했다.
‘데이터가 더 큰 가능성을 실현하는 곳(Where Data Does More)’을 주제로 진행되는 기조연설의 주요 발표 내용은 아래와 같다.
최기영 스노우플레이크 코리아 지사장
스노우플레이크는 AI가 불러온 두 가지 주요 변화에 주목했다. 첫째 AI를 통해 비정형 데이터 처리가 가능해져 데이터 플랫폼의 역량이 획기적으로 확장됐고, 둘째 조직의 모든 구성원이 코딩 지식 없이도 자연어로 데이터와 소통할 수 있게 됐다는 점이다.
스노우플레이크는 이러한 AI의 힘을 비즈니스에 적용하는 해답으로 ‘쉽고(Easy), 연결되어 있으며(Connected), 신뢰할 수 있는(Trusted)’ 플랫폼을 제시했다. 스노우플레이크는 음성 메모 질문부터 코드 없는 앱 출시까지 가능한 사용 편의성을 제공한다. 또한 3400개 이상의 데이터셋과 애플리케이션을 보유한 마켓플레이스를 통한 데이터 생태계 연결, 내장형 거버넌스와 상시 보안으로 90% 이상의 정확도를 제공해 신뢰할 수 있는 플랫폼이다. 스노우플레이크는 데이터 생성부터 인사이트 도출까지 라이프사이클 전반을 지원하며, 실시간 데이터 수집부터 아파치 아이스버그(Apache Iceberg) 지원을 통한 상호운용성까지 제공해 기업의 AI 데이터 역량 개발을 도울 계획이다.
크리스티안 클레이너만 제품 부문 수석부사장:
스노우플레이크는 코텍스 AI를 통해 정제되고 거버넌스가 적용된 데이터를 AI에 즉각 활용할 수 있는 환경을 제공한다. 코텍스 AI는 모델, API, 도구 및 거버넌스를 단일 엔터프라이즈급 보안 플랫폼으로 통합하며, 정형 및 비정형 데이터 모두 처리하고 답변을 받을 수 있는 지능형 어시스턴트 구축을 지원한다. 특히 시맨틱 뷰를 통해 모델과 사람이 데이터의 의미를 이해하는 데 필요한 비즈니스 맥락을 제공한다. 이는 대규모언어모델(LLM) 추론과 규칙 기반 정의를 결합해 정확도를 높이고 복잡하게 구조화된 관계를 단순화한다.
스노우플레이크는 AI 모델이 엔터프라이즈 데이터를 정확하고 효율적으로 검색할 수 있도록 다양한 도구를 제공한다. △코텍스 서치(Cortex Search)는 문서와 비정형 콘텐츠에서 정확하고 빠르게 답변을 가져온다. 이를 통해 리테일 업체의 경우, 고객 지원 에이전트가 티켓을 효율적으로 분류할 수 있는 검색증강생성(RAG) 애플리케이션 구축이 가능하다. △코텍스 애널리스트(Cortex Analyst)는 정형 데이터에서 쿼리를 실행하고 인사이트를 추출한다. 이를 활용하는 제조 기업은 자연어 질문을 통해 장비 사용량과 센서 데이터 분석으로 예측 유지 관리 등을 강화할 수 있다. △도큐먼트 AI(Document AI)를 통해서는 보고서, 계약서, 인보이스 등의 텍스트를 유용한 인텔리전스로 변환할 수 있어 보험사의 경우 보험 청구 관련 문서 관리 방식을 간소화할 수 있다.
스노우플레이크는 △스노우플레이크 인텔리전스(Snowflake Intelligence)라는 스노우플레이크 UI에 직접 내장된 새로운 유형의 AI 에이전트 앱을 통해 기술적 지식 유무와 관계없이 모든 사용자가 자연어로 데이터에 질문하고 SQL이나 파이프라인에 대한 제안을 받을 수 있도록 지원한다. △코텍스 에이전트(Cortex Agent)는 AI 기반 어시스턴트를 쉽게 구축하고 배포할 수 있는 에이전틱 AI 솔루션으로, 사용자 지정 도구 정의부터 실시간 데이터 기반 조치까지 완벽한 거버넌스 하에 제공된다. 또한 현재 퍼블릭 프리뷰로 제공되는 △코텍스 AISQL(Cortex AISQL)은 텍스트·이미지·오디오 등 모든 데이터 유형을 기존 SQL로 처리할 수 있는 멀티 모달 쿼리 언어로, 복잡한 코딩 없이도 일반 사용자들이 AI 엔지니어처럼 작업할 수 있게 한다.
이수현 스노우플레이크 코리아 테크 에반젤리스트
스노우플레이크는 멀티 모달 환경을 고려해 설계된 새로운 관리형 수집 기능인 △오픈플로우를 일반에 정식 공개했다. 아파치 NiFi 기반으로 구축된 오픈플로우는 셰어포인트(SharePoint), 슬랙(Slack), S3, 구글 드라이브, API, PDF, 비디오 등 어떤 형태의 데이터도 스노우플레이크로 간편하게 가져올 수 있다. 또한 스노우파이프 스트리밍(Snowpipe Streaming)을 통해 초당 최대 10GB 속도로 데이터를 스트리밍하고 수집 후 5~10초 이내에 쿼리할 수 있다. 이를 통해 헬스케어 공급자는 환자 모니터링 디바이스의 IoT 데이터를 실시간으로 활용할 수 있다.
스노우플레이크는 다양한 워크로드에서 평균 최대 2배 더 빠른 성능을 제공하는 △2세대 웨어하우스(퍼블릭프리뷰)를 소개했다. 2세대 웨어하우스는 기본 효율성 개선으로 수동 튜닝 필요성을 줄이고, 특히 방대한 양과 복잡한 쿼리 실행 시 지연 시간을 대폭 감소시킨다. 또한 △아파치 스파크용 스노우파크 커넥트(Snowpark Connect, 퍼블릭프리뷰)를 통해 모든 스파크 사용자가 스노우플레이크 플랫폼에서 아파치 스파크 데이터프레임(Apache Spark DataFrame), 스파크 SQL 코드를 직접 실행할 수 있게 했다. 이를 통해 평균 41% 비용 절감과 최대 5.6배 빠른 성능 향상을 기대할 수 있다.
스노우플레이크는 데이터 관리 및 거버넌스를 지원하는 △호라이즌 카탈로그(Horizon Catalog)를 통해 AI를 활용한 민감 데이터 자동 분류·태깅, 자동 태그 전파 기능을 제공한다. 또한 내부 마켓플레이스를 통해 기업 전체 팀이 관련 데이터 제품을 검색하고 안전하게 공유할 수 있으며, 외부적으로는 스노우플레이크 마켓플레이스를 통해 서드 파티 라이브 데이터셋, ML 모델, 앱을 검색·배포할 수 있다. 스노우플레이크 AI 데이터 클라우드는 데이터 엔지니어링부터 분석, AI, 애플리케이션 및 협업까지 엔드투엔드 여정을 지원하는 통합 플랫폼으로 설계됐으며 조직 내 모든 구성원이 사일로 없이 데이터와 AI를 활용할 수 있도록 돕는다.
고객 사례: 미래에셋자산운용 디지털전략본부 노시희 본부장
AI 모델은 과거 데이터를 학습해 미래를 예측하는 구조로, 과거 시점에서 알 수 없던 정보가 데이터에 포함되면 문제가 발생한다. 기업 재무 데이터는 공시 후 정정, 재작성 사례가 빈번해 금융기관들은 특정 시점에서 실제로 이용 가능했던 데이터를 보존하고 과거 시점의 의사결정 및 성과를 정확히 재현하는 포인트인타임(Point-In-Time Data) 데이터 관리가 중요하다. 미래에셋자산운용은 방대한 양의 데이터, 원본 데이터 관리의 복잡성, 데이터·모델 관리 부담, 다양한 글로벌 규제 환경 대응 문제를 해결하기 위해 스노우플레이크 AI 데이터 플랫폼을 도입했다. 웨어하우스를 확장하며 성능을 2배로 높이고, 15시간 걸리던 작업을 2분 35초 만에 완료하는 등 데이터 처리 속도와 배치 시간을 향상시켰지만 비용은 비슷한 수준으로 유지했다.
고객 사례: 부릉(Vroong) 엔지니어링본부 장수백 CTO
부릉은 배송의 마지막 경험을 책임지고 있는 ‘라스트마일’ 서비스를 제공하는 기업으로, 라스트마일 서비스를 제공할 때 주문 정보, 배송 관제 지점, 배송 담당 라이더 등 수많은 데이터가 발생하고 변화한다. 이 방대한 데이터를 취합·분석해 비즈니스 전략을 세우는 과정의 효율성을 높여 더 빠른 의사결정을 내리기 위해 스노우플레이크 AI 데이터 플랫폼을 도입했다. 부릉은 스노우플레이크를 도입해 데이터 스트리밍과 데이터 레이크하우스, 두 가지 파이프라인을 구축했고 이를 통해 데이터 제공 및 처리 작업을 효율화해 데이터 처리 병목 현상을 제거할 수 있었다. 데이터 적재는 최대 84% 압출률을 확인해 저장비용을 절감했고, 쿼리 성능은 기존 사용 서비스 대비 데이터 처리 성능 52% 개선, 인프라 비용 42% 절감이라는 성과를 얻었다. 앞으로도 계속해서 스노우플레이크와의 협력을 강화하고 AI 배차 시스템의 전체 파이프라인을 자동화하는 것이 목표다.
