기업의 데이터 환경과 RPA 인프라는 레거시 구조와 복잡한 워크플로 때문에 교체가 쉽지 않다. 운영 중단이 곧 비즈니스 리스크로 이어지기 때문에, 분석 도구나 ETL 솔루션을 교체해야 하는 상황에서도 마이그레이션 과정 자체가 큰 장애물이 된다. 특히 기존 보고서 구조, 데이터 모델, 자동화 로직이 비표준 포맷으로 얽혀 있어 수작업으로 전환하기 어렵고, 일관성 검증에도 큰 비용과 시간이 소요돼 전환 시도가 지연되는 사례가 많다.

이 때문에 중단 없이, 데이터 손실 없이, 기존 로직을 그대로 유지한 채 현대 플랫폼으로 이전할 수 있는 자동화 기반 마이그레이션 기술이 필요하다.

데이터·AI 서비스 기업 카네리카(Kanerika)가 자사 AI 기반 로우코드·노코드 자동화 플랫폼 ‘플립(FLIP)’ 기반 ‘인텔리전트 마이그레이션 가속기’를 공식 출시했다고 밝혔다.

데이터 플랫폼 현대화 전환 자동화

플립 데이터 마이그레이션 가속기는 데이터 마이그레이션 작업의 80%를 자동화한다. 기업은 데이터 자산의 구조, 모델, 계산 방식, 시각화 요소를 유지한 상태로 최신 플랫폼으로 전환할 수 있다. 

이 가속기는 마이크로소프트 패브릭(Microsoft Fabric), 클라우드 기반 비즈니스 인텔리전스 파워 BI(Power BI), 오픈소스 기반 데이터 관리 플랫폼 탈렌드(Talend) 등 현대 분석 환경으로의 이전을 우선 지원하며, 전환 과정에서 데이터 무손실, 비즈니스 로직 보존, 설계 구조 일관성 유지를 보장한다. 

특히 각 데이터 자산을 자동 매핑하고 변환 및 검증해 운영 중단 없이 클라우드 중심 환경으로 이동할 수 있다. 지원되는 전환 유형은 다음과 같다.

· 태블로(Tableau) → 파워 BI: 기존 대시보드·비주얼·복잡 계산식을 그대로 살리면서 마이크로소프트 365 생태계 밀착 기능을 활용할 수 있도록 변환한다.

· 코그노스(Cognos) → 파워 BI: 기존 엔터프라이즈 보고 체계를 파워 BI의 동적 스토리텔링 기반 분석으로 재구성한다.

· 크리스털 리포트(Crystal Reports) → 파워 BI: 정적 레이아웃 보고서를 파워 BI의 드릴스루·AI 기반 인사이트 기능이 있는 인터랙티브 보고서로 변환한다.

· 에스에스알에스(SSRS) → 파워 BI: 픽셀 퍼펙트 스타일 보고서의 로직을 유지한 채 라이브 대시보드로 전환한다.

· 인포매티카(Informatica) → 탈렌드: 변환 로직을 유지하며 ETL 매핑을 탈렌드 기반 오픈소스 구조로 재편한다.

· 인포매티카 → 알테릭스(Alteryx): 트랜스포메이션·메타데이터를 보존해 알테릭스 워크플로로 자동 재구성한다.

· 인포매티카 → 데브레이크스(Databricks): 스파크 기반 데이터 엔지니어링 파이프라인으로 자동 변환해 클라우드 기반 AI 활용을 가능하게 한다.

· 애저 데이터 팩토리(Azure Data Factory)·시냅스(Synapse) → 마이크로소프트 패브릭: 패브릭 파이프라인 구조에 맞춰 자동 전환한다.

· 에스에스아이에스(SSIS) → 마이크로소프트 패브릭: SSIS 패키지를 파워 쿼리(Power Query) 형태로 변환한다.

· 에스에스에이에스(SSAS) → 마이크로소프트 패브릭: 기존 큐브와 시맨틱 모델을 패브릭의 최신 모델 구조에 맞게 컨버전한다.

이전 프로젝트에서 고객사는 데이터 처리 속도 30% 향상, 운영 비용 40% 절감, 인사이트 전달 속도 80% 단축, 리포트 생성 시간 95% 단축을 달성했다.

RPA 현대화: 비용·기간·재작성 부담 감소

플립 RPA 마이그레이션 가속기는 유아이패스(UiPath) XAML을 파워 오토메이트(Power Automate) 플로우로 자동 변환한다. 규칙, 예외 처리, 워크플로 로직을 그대로 보존하기 때문에 수작업 재구축이 필요 없고, 자동화 운영 정책을 마이크로소프트 생태계로 통합할 수 있다.

전환 과정은 자동화 기반으로 진행돼 이전 프로젝트에서 2년 분량의 유아이패스 코드베이스를 90일 이내 전환, 전체 작업량 50% 절감, 연간 라이선스 비용 75% 절감 효과를 달성했다.

플립은 기존 시스템의 비즈니스 로직·구조·디자인 일관성을 그대로 유지한다. 전환 시 발생하기 쉬운 데이터 손실, 매핑 오류, 계산식 왜곡, 보고서 구조 파손 등의 위험을 자동화된 검증 체계를 통해 최소화한다. 데이터 에스테이트와 자동화 환경을 동시에 현대화할 수 있어 클라우드 기반 ‘AI-레디(ready)’ 아키텍처로 이동하는 기반을 마련한다. 

카네리카 공동창업자이자 CEO 사미다 가루드(Samidha Garud)는 “플립 마이그레이션 가속기는 자동화와 AI, 로우코드 기술을 결합해 플랫폼 현대화의 복잡성을 제거한다.”라고 말했다.