생성AI 기반 분석과 자동화가 급속히 확산되면서, 기업 내 데이터 모델링 전략이 다시금 주목받고 있다. 특히 데이터 제품(Data Product)을 빠르고 정확하게 설계·개발하려면, 기술 전문가뿐 아니라 도메인 지식 보유자가 함께 참여하는 협업 기반의 시맨틱(semantic) 모델링이 필수로 부상하고 있다.

데이터 기업 보고서 '모던 데이터 서베이 리포트(Modern Data Survey Report)'에 따르면, 전체 응답자의 71%가 '올바른 데이터 모델링'을 가장 효과적인 AI 대응 전략 중 하나로 꼽았다. 이처럼 현실을 반영하고, 사용자가 쉽게 이해하며, 기술적으로도 확장 가능한 모델링이 AI 시대의 경쟁력을 좌우하는 것으로 나타났다.

엘리닷에이아이(Ellie.ai)가 생성AI를 활용한 협업형 시맨틱 모델링 플랫폼을 발표했다.

이번 업데이트는 AI 탐색 기능, 메타데이터 생성, 재사용성 강화, 에이전틱 AI 대응을 중심으로 설계되어 업무 이해도와 기술 구현 간의 간극을 줄이고, 데이터 모델의 품질과 생산성을 동시 개선한다.

AI 기반 모델링·탐색·재사용·MCP 연동까지, 전방위 기능 강화

엘리닷에이아이의 최신 기능은 ▲시맨틱 모델링 AI 도구(Semantic Modeling AI Tool) ▲AI 소스 탐색기(AI Source Navigator) ▲모델 내 재사용성 기능(Reusability within Models) ▲MCP 서버(MCP Server) 로 구성된다.

시맨틱 모델링 AI 도구는 비즈니스 팀과 IT 팀이 협업해 직관적인 모델을 빠르게 설계할 수 있도록 지원한다. 실제 업무 시나리오에 기반한 직관적 모델 생성이 가능하며, 주요 데이터 거버넌스 플랫폼과의 연동도 지원되어 지속 가능한 협업 생태계 구축이 용이하다.

AI 소스 탐색기 기능은 다양한 데이터 소스를 AI가 분석해 관련 데이터 자산을 자동 식별한다. 기존에는 데이터 분석가의 수동 검토가 필요했던 과정을 AI 기반 검색과 합성 메타데이터(synthetic metadata) 생성을 통해 자동화함으로써, 업무 맥락에 맞는 데이터 탐색 효율을 개선했다.

모델 내 재사용성 기능은 용어사전(glossary)과 연결된 엔터티를 여러 모델 간 재사용할 수 있도록 해준다. 이를 통해 모델링 일관성과 거버넌스 수준을 제고하고, 개발 속도와 품질 모두를 향상시킨다.

뿐만 아니라 엘리닷에이아이는 최근 발표한 MCP 서버를 통해 에이전틱 AI 시대의 데이터 엔지니어링 전환도 지원한다. 모델을 단순 시각화 대상으로 보지 않고, MCP 기반의 문맥(Context) 교환을 통해 AI 에이전트와 실시간 상호작용할 수 있도록 해, 모델과의 ‘대화’가 가능해지는 구조로 나아가고 있다.

엘리닷에이아이의 CEO 사미 히어로(Sami Hero)는 “새로운 데이터 제품 설계 과정에서 비즈니스와 기술 팀이 효율적으로 협업할 수 있도록 지원하는 것이 우리의 목표”라며 “복잡한 다이어그램 이해를 강요하기보다 사용성, 명확성, 협업에 중점을 두고 이해관계자 간 번역 오류를 방지한다”고 강조했다. 또한 “기업들이 현대적 데이터 솔루션을 통해 시장 기대를 뛰어넘는 성과를 내도록 돕겠다”고 밝혔다.

[알림] 글로벌 번역 전문 기업 딥엘(DeepL)이 오는 9월 24일 오후 2시부터 3시까지 GTT SHOW의 GTT Webinar 플랫폼을 통해 ‘대량 데이터 번역 품질을 한 단계 높이는 DeepL API 활용 전략’을 주제로 무료 웨비나를 개최한다. 이 웨비나에서는 딥엘 API의 고급 기능과 실제 비즈니스 현장 적용 전략을 구체적으로 다루며, 글로벌 커뮤니케이션 경쟁력을 높일 수 있는 실질적인 해법을 제시한다.