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“AI 시대, 데이터 저장도 달라야 한다”···IBM, 왓슨X닷데이터로 AI 기반 데이터 솔루션 확대

2023.06.13 이지현  |  CIO KR
한국IBM이 생성형 AI 기술을 활용한 데이터 솔루션 '왓슨X닷데이터'를 13일 기자간담회를 통해 공개하고 생성형 AI 사업 전략을 밝혔다. 
 
(왼쪽부터) 김창회 한국IBM 데이터&AI 사업부 영업총괄 상무, 최석재 한국IBM 데이터&AI 기술 영업 총괄 상무, 이지은 한국IBM CTO ⓒ 한국IBM

왓슨X는 지난 5월 IBM 연례행사 ‘띵크(Think)’에서 공개된 AI 및 데이터 플랫폼으로, 기존 왓슨 기술보다 생성형 AI 영역을 보다 강화한 것이 특징이다. 사실상 기업용 챗GPT과 경쟁하는 기술이다. 왓슨X는 왓슨X닷AI(watsonx.ai), 왓슨X닷데이터(watsonx.data), 왓슨X닷거버넌스(watsonx.governance)로 나뉜다. 타 기업들이 AI 모델 홍보에 집중한 것에 비해, IBM은 데이터와 거버넌스를 포함해 AI 관련 전체 인프라 기술이 필요하다는 것을 강조하고 있다. 

세 가지 기술 중 왓슨X닷AI와 왓슨X닷데이터는 올 7월 한국을 포함해 전 세계에 공식 출시될 예정이다. 김창회 한국IBM 데이터&AI 사업부 영업총괄 상무 “IBM은 데이터 관리 기술을 중요하게 보고 있으며, 세가지 영역에서 왓슨X닷데이터가 보다 완성형으로 개발되서 미리 공개하게 됐다”라고 설명했다. 

기자 간담회에서 미리 공개된 왓슨X닷데이터는 AI 기술 개발을 할 때 필요한 데이터 저장 및 관리 작업을 지원하는데 특화됐다. 특히 데이터 웨어하우스의 고성능 처리 기능과 데이터 레이크의 유연성을 합쳐 만들었다고 한다.

최석재 한국IBM 데이터&AI 기술 영업 총괄 상무는 “기업 내 데이터는 온프레미스와 클라우드 환경 모두에서 생성되고 있다. 하지만 초창기 데이터레이크하우스는 클라우드 중심이라는 문제가 있었다. 또한 데이터 활용도가 높아지며 비즈니스 및 현업 및 다양한 사용자층에 맞는 데이터 엔진이 있어야 하는데, 초기 데이터레이크하우스는 단일 엔진만 지원한다는 단점이 있었다”라고 설명했다. 

최석재 상무는 왓슨X닷데이터는 기존의 데이터레이크하우스의 단점을 극복한 기술이라고 설명했다. 다시 말해 온프레미스와 클라우드 환경 모두에 있는 데이터를 지원하고, 다양한 엔진을 통해 상황에 맞게 분석 환경을 제공한다는 것이다.

여기에 AI 기술이 접목돼 편의성도 높아졌다고 강조했다. AI 역량을 잘 보여주는 기능에 시맨틱 오토메이션(Semantic Automation)이 있다. 시맨틱 오토메이션을 이용하면 사용자는 ‘고객 이탈 현황을 파악할 수 있는 데이터를 보여줘’라는 식으로 자연어로 질문해 원하는 데이터를 찾고 편집할 수 있다. SQL 같은 전문 지식 없이도 데이터를 관리할 수 있는 셈이다. 

여기에 출력된 데이터에 대한 부가 정보도 AI가 생성해 낸다. 가령 DB 컬럼명이 PPN_TMS라는 약자로 되어 있을 때 AI가 이를 이해하기 쉽게 어떤 데이터인지 설명글을 추가해준다. 이를 통해 사용자가 수많은 데이터에서 원하는 것을 보다 쉽게 파악할 수 있다.
 
시맨틱 오토메이션 기능 예시. 빨간박스 영역이 AI가 직접 생성한 영역이다 ⓒ CIO 코리아

IBM 본사에서 왓슨X닷데이터 관련 프로젝트 매니저로 일하는 조슈아 김은 이번 간담회에 참여해서 “자연어로 질문해서 데이터를 찾는 기능은 타 벤더에서도 많이 시도하고 있지만, 데이터에 대한 부가 정보를 AI로 생성하는 기술을 IBM에서만 시도하는 독특한 기술”이라고 강조했다.  

앞으로 한국IBM은 기존 하이브리드 클라우드 전략을 AI 기술 전략에도 접목할 예정이다. 특히 온프레미스 환경에서 데이터를 활용하고자 하는 사용자를 적극 공략할 예정이다. 통신 및 금융 산업처럼 민감한 데이터를 보유하는 분야가 대표적이다. 

이지은 한국IBM 최고기술책임자(CTO)는 “기존에 나온 AI 모델을 기업이 이용하려면, 모델이 있는 외부 공간으로 기업 민간 데이터를 내보내야 한다는 문제가 있었다. 하지만 IBM의 기술은 내부 데이터 있는 곳으로 외부 모델을 보내는 식, 즉 온프미스 환경에서 AI 모델을 적용하고 분석할 수 있다는 장점이 있다”라며 “또한 애초에 IBM의 모델은 기업에서 이용하기 좋게 초기 훈련할 때부터 신뢰할 수 있는 데이터만 활용했다는 특징이 있다”라고 설명했다. 
jihyun_lee@idg.co.kr
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