기업들은 생성AI 활용을 위해 방대한 데이터를 관리·운영해야 하지만, 신뢰할 수 있는 데이터 제공은 여전히 어려운 과제다. 가트너는 AI 지원 데이터가 데이터 관리 리더들의 최우선 투자 대상이라고 지적했으며, 데이터옵스(DataOps) 관행을 성숙시키지 못한 조직은 AI 활용에 한계를 겪고 있다고 분석했다. 또한 2026년까지 데이터옵 기반으로 운영되는 데이터 엔지니어링 팀은 그렇지 않은 팀보다 생산성이 10배 더 높아질 것이라고 전망했다. 이러한 배경 속에서 자동화, 협업, 거버넌스가 결합된 새로운 접근 방식이 절실히 요구되고 있다.

데이터옵스라이브(DataOps.live, CEO 닉 할시)가 AI에 최적화된 데이터 제공을 위한 차세대 데이터옵스 자동화 플랫폼 ‘모멘텀(Momentum)’을 출시했다.

이 플랫폼은 기업이 대규모로 신뢰할 수 있는 AI 지원 데이터를 운영화할 수 있도록 설계되었으며, 전체 데이터 제품 수명 주기에 자동화와 협업, 거버넌스, 관찰성을 통합했다. 데이터옵스라이브는 모멘텀을 통해 기업이 AI 준비 격차를 해소하고, 데이터 파이프라인에서 일관성과 품질을 유지하며 AI 프로젝트를 가속화할 수 있다고 밝혔다.

AI 도입, 좋은 데이터로는 부족… ‘AI에 적합한 데이터(AI-Ready)’ 필요

데이터옵스라이브는 ▲AI용 데이터 제품을 자동 빌드·패키징·배포·스케일링(데이터 제품 제공 자동화) ▲데이터 파이프라인 지속 구축, 테스트 및 배포(CI/CD 자동화) ▲파이프라인 전 구간 실시간 모니터링 및 유효성 검증(지속적 데이터 가시성 제공)  ▲모든 데이터 제품에 일관된 거버넌스 정책 적용(거버넌스 정책 강제화) 총 4가지 핵심 데이터옵스 자동화 기능을 모멘텀 플랫폼에 통합했다.

스위스 전력 생산 기업 알픽(Alpiq)의 데이터 전략 컨설턴트인 폴 랭킨(Paul Rankin)은 “로슈의 현대적 데이터 스택에서 데이터옵스라이브는 핵심 엔진 역할을 했다.”라며 “새로운 모멘텀 플랫폼은 AI 프로젝트를 데이터 중심으로 가속화할 핵심 도구가 될 것”이라고 말했다.

특히 이번 버전에서는 단순 데이터 품질 검증을 넘어, AI용 데이터 제품의 신뢰성까지 점수화하는 'AI-Ready 점수화(Scoring)'기능,  데이터 제품 구축을 자동화하고 가속하는 '메티스(Metis) 데이터 엔지니어링 AI 에이전트',  데이터 생성·변환·활용 흐름을 전체 조직 차원에서 가시화하는 데이터 제품 계보 추적(Lineage) 등 AI 기능과 데이터 제품 중심 기능이 융합된 혁신적인 구성 요소들이 새로 추가됐다.

닉 할시(Nick Halsey) 데이터옵스라이브 CEO는 “AI 개발에서 ‘충분히 괜찮은 데이터’는 더 이상 통하지 않는다.”라며, “모멘텀은 CDO와 데이터 리더들이 AI 결과를 신뢰할 수 있는 데이터 품질과 자동화된 파이프라인, 거버넌스 기반을 제공한다.”라고 설명했다.

이어 그는 “이번 플랫폼은 가트너가 강조한 ‘데이터옵스 실천 및 통합형 데이터 관리 플랫폼’의 본보기이자, AI 시대를 위한 차세대 데이터 플랫폼의 새로운 표준”이라고 덧붙였다.

데이터옵스라이브의 모멘텀은 데이터 제품 수명 주기 전반에 걸쳐 자동화, 협업, 관찰성, 거버넌스를 통합한 플랫폼으로, AI 준비 격차를 해결할 수 있는 실질적 해법을 제시한다. 기업은 이를 통해 생산성과 신뢰성을 동시에 확보하며, AI 기반 혁신을 위한 견고한 데이터 인프라를 구축할 수 있을 것으로 기대된다.