AI 기술이 기업 비즈니스의 중심으로 들어오면서, 데이터는 더 이상 ‘보관·관리의 대상’이 아니라 비즈니스 성과를 좌우하는 핵심 자산이 되고 있다. 생성AI, 예측 분석, 실시간 개인화 같은 고도화된 활용이 늘어날수록 AI 모델은 더 많은 데이터, 더 정확한 데이터, 더 시의적인 데이터를 요구한다. 그러나 많은 조직은 여전히 데이터베이스 성능 튜닝, 배치 중심 ETL, 산발적인 마이그레이션에 머물러 있어 AI 프로젝트가 파일럿 단계에서 멈추거나 기대만큼의 ROI를 내지 못하는 문제가 반복되고 있다.

특히 클라우드 전환이 가속화되는 환경에서 데이터 모델링 없이 ‘그냥 옮기는’ 식의 마이그레이션은 비용과 복잡성만 키우는 결과를 낳는다. 동시에 여러 시스템에 흩어진 데이터를 주기적으로 모아 처리하는 방식으로는, 초 단위로 변하는 고객 행태와 운영 데이터를 반영한 AI 의사결정을 구현하기 어렵다. 결국 AI의 성공 여부는 데이터가 기획·이동·관리되는 전 과정을 얼마나 체계적으로 설계하고, 얼마나 실시간에 가깝게 운영할 수 있는지에 달려 있다.

이 지점에서 ‘데이터 라이프사이클’ 관점이 중요해지고 있다. 데이터가 만들어지고(modeling), 이동하고(movement), 관리·최적화되는(management) 전 단계를 하나의 흐름으로 통합해 설계해야만 AI 프로젝트가 PoC 단계를 넘어 실제 비즈니스 혁신으로 이어질 수 있다. 

퀘스트소프트웨어(이하 퀘스트)가 제안하는 실시간 데이터 라이프사이클 전략은 이런 변화 요구에 맞춰 ‘모델링 – 데이터 이동 – 데이터 관리’로 이어지는 구체적인 실행 프레임워크를 제시한다.

퀘스트의 데이터 라이프 사이클 ‘모델링–이동–관리’ 전략

퀘스트는 AI 기반 비즈니스 환경에서 데이터 활용 성과를 극대화하기 위한 전략으로 ‘모델링 - 데이터 이동 - 데이터 관리’라는 세 단계 구조를 제안한다. 이 전략은 단순한 도구 나열이 아니라, AI 프로젝트가 실제로 현업에서 쓰이는 결과를 내기까지의 데이터 흐름을 전 단계에서 책임지는 라이프사이클 관점의 접근이다.

첫 단계에서는 데이터 모델링 툴 어윈(Erwin)을 통해 클라우드와 온프레미스 환경 전반의 데이터 구조를 설계하고 최적화한다. 두 번째 단계에서는 실시간 데이터 복제 솔루션 쉐어플렉스(SharePlex)로 서로 다른 데이터베이스 간 데이터를 지연 없이, 필요에 맞게 이동한다. 마지막 단계에서는 데이터베이스 관리·튜닝 플랫폼 토드(TOAD)를 활용해 AI 환경에서 DB 성능을 최적화하고, SQL 튜닝과 모니터링을 자동화한다.

이를 통해 기업은 정확한 데이터 모델 위에 실시간 데이터 흐름을 구축하고, 운영 단계에서 지속적으로 성능을 관리하는 선순환 구조를 만들 수 있다. 퀘스트는 이 세 가지 축이 유기적으로 작동해야만 AI 모델 학습과 의사결정이 실제 비즈니스 성과로 이어질 수 있다고 강조한다.

①AI 성공의 첫 단추, 어윈으로 만드는 정확한 데이터 모델링

퀘스트는 “AI 성공은 데이터 모델링에서 시작된다”는 점을 분명히 한다. 데이터 모델링이 부실하면 이후 데이터 이동과 관리 단계에서 구조적 복잡성, 성능 저하, 관리 비용 증가가 연쇄적으로 나타난다. 특히 클라우드 전환 과정에서 기존 스키마와 관계를 제대로 재설계하지 않은 채 그대로 옮기면, 클라우드가 가진 확장성과 비용 효율성을 온전히 누리기 어렵다.

데이터 모델링 솔루션 어윈은 이런 문제를 해결하기 위해 최적의 데이터 모델을 설계하고 시각화해, 클라우드와 온프레미스 전반의 데이터 구조를 정돈한다. 이를 통해 데이터 흐름과 구조를 단일 관점에서 이해할 수 있게 해주며, 이후 데이터 이동 및 관리 단계에서 발생할 수 있는 불필요한 중복과 비효율을 제거한다. 

어윈을 통해 기업이 얻을 수 있는 이점은 첫째, 데이터 흐름 및 구조 최적화로 운영 효율성을 극대화할 수 있다. 둘째, 잘 정의된 스키마와 관계를 기반으로 분석 정확도가 향상되고 데이터 활용도가 증대된다. 셋째, 처음부터 목적에 맞게 구조를 설계함으로써 데이터 이동과 관리 과정에서 불필요한 비용을 절감할 수 있다. 결과적으로 어윈은 클라우드 전환과 AI 프로젝트의 ‘설계도’ 역할을 수행하며, 향후 단계의 리스크를 줄이는 선제적 투자로 기능한다.

②쉐어플렉스로 구현하는 실시간 데이터 이동·복제 인프라

정확한 데이터 모델 위에서는 이제 데이터를 얼마나 빠르고 안정적으로 이동시키느냐가 관건이다. 배치 기반 ETL은 한때 표준이었지만, AI 모델이 “최신 데이터”를 전제로 의사결정을 내리는 시대에는 지연이 곧 경쟁력 저하로 이어진다. 여기에 대용량 배치 작업은 운영 시스템 성능 저하까지 야기해, 서비스 품질과 고객 경험에도 악영향을 준다.

퀘스트의 쉐어플렉스는 이러한 한계를 해결하기 위해 설계된 실시간 데이터 복제 솔루션이다. 핵심은 비동기 방식의 실시간 데이터 복제다. 운영 DB에 부담을 최소화하면서도 변경 데이터를 거의 실시간에 가깝게 복제해, 분석 시스템이나 AI 모델이 항상 최신 상태의 데이터를 참조할 수 있도록 한다.

쉐어플렉스의 강점은 기능 범위에서도 드러난다. 이기종 DB 간 데이터 이동을 지원해, 서로 다른 데이터베이스 간 동기화 및 복제가 가능하다. 또한 데이터 필터링 및 변환 기능을 통해 필요한 데이터만 선별해 복제할 수 있어, 네트워크와 스토리지 비용을 절감하고 타깃 시스템의 부담을 줄인다. 더불어 실시간 데이터 정합성 검증 기능을 제공해, 복제 중에도 데이터 정확성을 유지하고 문제가 발생했을 때 복구 기능을 통해 안정성을 보장한다.

③실시간 분석·DR·클라우드 전환을 동시에 지원하는 쉐어플렉스의 비즈니스 가치

쉐어플렉스는 단순한 복제 도구를 넘어, AI 기반 데이터 환경의 핵심 인프라 역할을 수행한다. 우선, 실시간으로 복제된 최신 데이터를 AI 모델에 즉시 제공함으로써 AI 기반 실시간 분석을 지원한다. 이를 통해 기업은 지표와 로그, 트랜잭션 정보를 지연 없이 반영해 빠르고 정확한 의사결정을 내릴 수 있다.

또한 쉐어플렉스는 효율적인 재해 복구(DR) 기능을 제공한다. 다운타임 없이 데이터를 지속적으로 복제·동기화함으로써 장애 발생 시에도 데이터 연속성을 확보할 수 있다. 이 과정에서 별도의 복잡한 스크립트 없이도 복구 작업을 수행할 수 있어, 운영 리스크를 크게 줄여준다.

클라우드 전환 측면에서도 쉐어플렉스는 무중단 클라우드 마이그레이션을 지원한다. 운영 DB에 영향을 최소화한 상태에서 데이터를 실시간으로 클라우드로 보내고, 최종 전환 시점의 다운타임을 극소화할 수 있어 전환 과정에서의 민첩성과 비즈니스 연속성을 동시에 확보할 수 있다. 이처럼 쉐어플렉스는 실시간 분석, DR, 클라우드 전환이라는 세 가지 핵심 요구를 하나의 복제 인프라로 풀어내며 AI 시대 데이터 전략의 중추로 자리 잡는다.

④토드로 완성하는 AI 환경 최적화 데이터 관리

AI 환경에서 모델이 아무리 뛰어나도, 그 기반이 되는 데이터베이스 성능이 따라주지 못하면 전체 서비스 품질이 무너진다. 복잡한 SQL, 급증하는 트래픽, 다양한 워크로드가 뒤섞인 환경에서 수동 튜닝만으로 안정적인 품질을 보장하기란 사실상 불가능하다.

퀘스트의 토드는 데이터베이스 성능 최적화 및 관리 툴이다. 우선 실시간 DB 성능 진단 및 모니터링으로 데이터베이스의 상태를 지속적으로 관찰하고, 이상 징후나 병목 현상을 즉각적으로 파악해 대응할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 장애를 사후 대응이 아니라 사전 예방 관점에서 관리할 수 있다.

토드의 차별점은 AI 익스플레인(Explain) 기능에서 더욱 뚜렷하게 나타난다. AI 익스플레인은 복잡한 SQL 쿼리를 분석하고, 성능 최적화 방안을 AI가 자동으로 제안하는 기능이다. 이를 통해 개발·운영팀은 수작업으로 실행 계획을 분석하고 튜닝 포인트를 찾는 데 들이던 시간을 크게 줄일 수 있다. 특히 대규모 쿼리가 난무하는 AI·분석 환경에서 성능 이슈를 사전에 파악하고 대응하는 데 큰 도움이 된다.

또한 토드는 SQL 튜닝 자동화 기능을 제공해, 반복적인 튜닝 작업을 자동화하고 개발팀의 리소스를 절감한다. 이를 통해 DB 운영 품질을 일정 수준 이상으로 유지하면서도 새로운 서비스 개발과 고부가가치 업무에 역량을 집중할 수 있다. 오라클, PostgreSQL 등 다양한 DB를 지원하며, 각 DB에 특화된 성능 진단과 튜닝 기능을 제공한다는 점도 실제 환경 적용 시 강점으로 작용한다.

다양한 산업에 비즈니스 가치 더해

퀘스트소프트웨어의 데이터 전략은 특정 산업에 한정되지 않고, AI를 비즈니스에 접목하려는 대부분의 조직에 적용 가능한 구조를 제시한다. 예를 들어 대규모 트랜잭션이 발생하는 금융·커머스 기업은 어윈으로 복잡한 데이터 구조를 재정비하고, 쉐어플렉스로 운영 DB와 분석 DB를 실시간으로 분리·복제함으로써 서비스 성능과 분석 정확도를 동시에 확보할 수 있다. 이때 토드는 지속적인 DB 튜닝과 성능 모니터링으로 고가용성과 안정성을 뒷받침한다.

제조·물류·공공 등에서 요구되는 실시간 모니터링·예측 유지보수 환경에서도 이 전략은 유효하다. 센서·운영 데이터가 실시간으로 유입되는 환경에서 쉐어플렉스는 데이터를 지연 없이 분석 플랫폼과 AI 모델로 전달하고, 어윈은 데이터 구조를 표준화·모델링해 여러 시스템 간 데이터 일관성을 보장한다. 토드는 이러한 다중 워크로드 환경에서 DB 리소스를 효율적으로 관리하며, AI 익스플레인을 통해 성능 저하를 초래하는 쿼리를 빠르게 찾아 조치할 수 있도록 돕는다.

이러한 도입 시나리오를 통해 기업은 몇 가지 공통적인 비즈니스 효과를 기대할 수 있다. 첫째, 데이터 모델링·이동·관리를 하나의 라이프사이클로 통합함으로써 AI 프로젝트의 실패 리스크를 줄이고, PoC를 실제 운영으로 전환하는 속도를 높일 수 있다. 둘째, 실시간 데이터 복제와 성능 최적화를 기반으로 의사결정 리드타임을 단축하고, 고객 경험과 운영 효율을 동시에 향상시킬 수 있다. 셋째, 재해 복구와 클라우드 전환 지원 기능을 통해 비즈니스 연속성과 IT 민첩성을 강화할 수 있어, 빠르게 변하는 시장 환경에 기민하게 대응하는 체계를 갖출 수 있다.

AI가 신뢰할 수 있는 데이터 강화

AI 활용이 고도화될수록 기업이 감당해야 할 데이터 전략의 무게는 더 커질 것이다. 단순히 새로운 AI 모델을 도입하는 것만으로는 경쟁 우위를 확보하기 어렵고, 어떤 데이터 구조 위에, 어떤 속도로, 어떤 품질로 데이터를 공급할 것인지가 핵심 경쟁 요소로 떠오르고 있다. 퀘스트소프트웨어의 데이터 라이프사이클 전략은 어윈, 쉐어플렉스, 토드를 중심으로 이 질문에 대한 실질적인 답을 제공한다.

향후 기업은 이 세 가지 축을 기반으로, 자사 환경에 맞는 데이터 거버넌스·보안·규정 준수 체계를 덧입혀야 한다. 정확한 데이터 모델링과 실시간 데이터 이동, 지속적인 성능 관리를 결합해 ‘AI가 신뢰할 수 있는 데이터’를 안정적으로 공급하는 구조를 갖추는 것이 중요하다. 나아가 이러한 인프라 위에서 MLOps, 데이터 카탈로그, 메타데이터 관리 등 상위 계층을 확장해 나간다면, AI 프로젝트는 개별 부서의 실험을 넘어 기업 차원의 디지털 혁신 엔진으로 자리 잡을 수 있다.

결국 AI의 성공은 데이터의 성공이다. 퀘스트소프트웨어가 제안하는 실시간 데이터 라이프사이클 전략은 기업이 이 원칙을 실제 환경에서 구현하도록 돕는 실행 프레임워크다. 데이터로 비즈니스를 혁신하고자 하는 조직에게, 어윈-쉐어플렉스-토드로 이어지는 퀘스트의 전략은 AI 시대에 요구되는 ‘현실적인 데이터 전략의 기준점’이 될 수 있다.

[알림] ‘GTT KOREA’ 와 ‘전자신문인터넷’이 공동으로 오는 11월 27일 양재역 엘타워에서 주최하는 “NSWS(Next Smart Work Summit) 2025”에서는 스마트워크 환경 관련 솔루션 글로벌 리더 기업들이 최신 기술과 시장 동향, 그리고 기업이 당면한 문제의 해결 방안을 심도 있게 다룰 예정입니다. 이번 서밋에서는 AI와 스마트워크를 활용한 혁신적인 업무 환경 구축 및 활용 전략 공유와 함께 전시 부스를 통해 기업에 필요한 다양한 스마트워크 활용법을 구체적으로 체험해 볼 수 있는 장도 마련됩니다.