Snowflake의 공동 창업자인 Benoit Dageville과 Thierry Cruanes 가 한국을 방문하여 Snowflake의 AI 데이터 클라우드 비전을 공유하고, 플랫폼을 활용해 조직과 팀을 한 단계 더 발전시킬 방법에 대해 소개 해주었다. AI 및 앱 전반에서 비즈니스 혁신을 실현하고 분석 속도를 높이기 위한 강력한 데이터 전략 수립 방법에 대해 알 수 있는 기회였다.
창업자와의 혁신과 비전 이야기
Q. It's the AI Data Era. How do you view Snowflake's role in the AI landscape, and what's your ultimate vision for Snowflake AI? (한글번역: AI 데이터 시대에 접어든 지금, Snowflake가 AI 생태계에서 어떤 역할을 한다고 보시나요? 그리고 궁극적으로 추구하는 Snowflake AI 비전은 무엇인가요?
A. 먼저 정형, 반벙형 데이터 로그 통합을 원했다. 비정형 데이터가 새로 나오고 있는 시대이다. 일반적인 데이터 플랫폼에서는 이러한 데이터를 프로세싱하기 위해서 아직까진 부족한 점이 많다. AI 가 나오면서 비정형 데이터 로드가 가능해졌다. 스노우플레이크에서도 비정형 데이터 로드를 가능하게 하고자 했다. 데이터를 밖으로 내보내지 않으면서 말이다. 모든 모델들이 스노우플레이크 LLM 모델에서 외부로 내보낼 필요 없이 사용이 가능하게 한다. Document AI, Cortex AI를 활용해서 벡터서치를 활용 가능한데, 중요한 부분은 비정형 데이터를 LLM을 이용하여 활용 가능하다는 부분이다. 이는 분석가 및 다른 사용자들에게 데이터를 손쉽게 다룰 수 있게 해줄 것이다. 마지막은 거버넌스. 우리가 만들고자 하는 환경은 AI를 활용하는데, 보안 및 거버넌스가 가장 중요하다. AI와 관련된 거버넌스는 새로운 분야인데, 이 부분에서 큰 장점 중 하나이다.
Q. As the business evolves with changing technologies, what advice would you give to today's audience on forstering business growth and innovation?(한글번역:기술이 빠르게 변화하는 시대, 오늘날 데이터와 AI를 고민하는 사람들이 비즈니스의 성장과 혁신을 이끌기 위해 꼭 염두에 두어야 할 조언이 있다면 무엇일까요?)
A. 플랫폼의 선택이 가장 중요하다. 더 빨리 개선되는 것이 중요한 시점이다. 다운타임 없이 지속적으로 개선하고 있다. 기술 자체가 빠르게 변하고 있기 때문에 니즈에 맞춰 같이 성장하고 개선해야한다. 그와 동시에 거버넌스를 해결해 나아가는게 중요하다. 또 다른 혁신은 애플리케이션을 개발하는 것인데, 우리 클라우드 내에서 개발부터 배포까지 할 수 있다. 혁신적인 제품을 만들어서 차별화된 것을 한다. 마켓플레이스에서 기업의 내부 소비를 위해 그리고 외부의 고객들을 위해 제품을 올리는데 여러분이 많은 환경에서 사용할 수 있다.
Snowflake AI 데이터 클라우드
AI로 데이터를 활용할 때 사용사례를 먼저 설명해주었다. 비정형 데이터 인사이트
- 비정형 데이터 인사이트
- 텍스트, 이미지 같은 비정형 데이터에서 유용한 정보를 추출하고 분석한다.
- 예를 들어, 고객 리뷰를 분석하여 제품에 대한 고객 만족도를 파악하고, 개선점 도출(자연어 처리를 통한 고객 리뷰, 소셜 미디어 게시물, 뉴스 기사 등에서 감성 분석, 주제 분류)
- 데이터 에이전트 및 어시스턴트
- AI 기반의 데이터 에이전트 및 어이스턴트를 통해 사용자 자연어 질문에 답변 제공, 데이터 분석 작업을 자동화
- 예를 들어, "지난 달 매출 추이를 보여줘" 와 같은 질문에 대해 시스템이 자동으로 데이터를 분석하고 시각화하여 결과 제공
- 머신러닝
- snowflake 내에서 머신러닝 모델을 구축, 학습, 배포하여 예측 분석, 이상 탐지, 추천 시스템 등을 구현
- 예를 들어, 고객 구매 패턴을 분석하여 개인화된 상품 추천 시스템을 구축하거나, 이상 거래를 탐지하여 금융 사기 예방
이점 제공
- 서비스, 도구 및 인프라의 통합으로 AI 개발 가속화
- 데이터, AI 파이프라인 없이 완전 관리형 컴퓨팅으로 효율성 개선
- 통합 데이터 및 AI 거버넌스를 바탕으로 AI를 프로덕션에 적용
- 통합된 데이터 및 AI 거버넌스 기능을 제공하여 AI 모델의 안정성, 신뢰성 및 보안을 보장
- 데이터와 AI 거버넌스를 통합하여 AI 모델 개발 및 운영의 안전성과 신뢰성 확보
느낀점
창업자 두 분과 Soo Lee 님께서 연설 도중 가장 중요하게 여긴 보안과 AI 거버넌스에 대해 다시 한번 어떤것인지 왜 중요한지 회고를 해볼 필요가 있다고 생각햇다. AI 기술이 빠르게 발전하면서 사회 전반에 걸쳐 영향력이 확대되는데 개발, 배포, 사회적 윤리 및 책임에 대해 간과해서는 안될 것이다. AI 기술의 오남용으로 인한 인간의 존엄성과 권리 그리고 사고 발생 시 책임 소재를 명확히하고 피해자 구제를 위한 법률 규제에 대한 내용도 엔지니어의 스킬셋 중 하나로 나아갈 것이다.
추가로 AI의 활용이다. 이전과 다르게 "AI와 함께 공부하고, AI를 공부해라" 라는 말이 실감나는 강연이엿다. 데이터와 AI 기술의 접목이 기존 분석가 및 인사이트 도출등에서 쓰이는 것을 적절히 활용한다면 더 나은 그리고 더 빠른 결과물을 만들 수 있기에 데이터에 매몰되지 않고 함께 사용하는 습관을 들여야겠다.
