전 산업에서 AI 활용이 확산되면서 기업의 디지털 전환 속도가 빨라지고 있다. 그러나 실제로 기업의 데이터 시스템이 AI를 완전히 활용할 준비가 되어 있지 않거나 생성AI를 위한 데이터 소스 통합이 어려운 상황이 여전히 많다. 데이터 거버넌스 문제로 AI 프로젝트가 실패하는 경우도 빈번하다. 따라서 AI 프로젝트의 성공을 위해서는 데이터 전략이 필수적이다.

글로벌 AI 데이터 클라우드 기업 스노우플레이크(Snowflake)가 20일 서울 강남 스파크플렁스에서 기자간담회를 개최하고 AI 에이전트 플랫폼 ‘스노우플레이크 인텔리전스(Snowflake Intelligence)’를 정식 출시(GA)를 발표했다.

모든 구성원에게 ‘고신뢰 인사이트’ 제공

스노우플레이크는 엔터프라이즈 데이터를 고신뢰(High Confidence) 상태로 전환해 모든 구성원이 즉시 인사이트를 얻는 것을 목표로 한다.

기존 대시보드 중심의 분석만으로는 왜(Why)를 설명하는 딥 다이브 분석이 어려워 비즈니스 골든타임을 놓치는 일이 빈번했다. 스노우플레이크 인텔리전스는 정형·비정형 데이터를 통합해, 사용자가 자연어로 원인을 직접 탐색할 수 있다. 

이날 발표를 진행한 스노우플레이크 이수현 테크 에반젤리스트는 “기업이 데이터를 고신뢰 상태로 통합하면, C레벨부터 현업까지 누구나 능동적으로 인사이트를 바로 얻을 수 있고 데이터팀 병목도 해소된다.”라고 설명했다.

멀티스텝 워크플로·정형·비정형 자동 판단·할루시네이션 방지

이수현 에반젤리스트는 “스노우플레이크 인텔리전스가 일반 LLM 챗봇과 다른 점은 단순 질의응답에 머물지 않고 업무 프로세스를 스스로 수행·반복·개선하는 멀티스텝 에이전틱 구조라는 점”이라고 강조했다.

스노우플레이크 인텔리전스는 사용자의 질문을 해석한 뒤, 필요한 작업이 무엇인지 스스로 판단해 워크플로를 다단계로 실행한다. 또한 문제 유형을 자동으로 판단해 분석 엔진을 선택한다. 정형 데이터가 필요한 경우에는 ‘코텍스 애널리스트(Cortex Analyst)’가 SQL을 생성해 직접 실행하고, 비정형 문서나 음성 녹취처럼 텍스트 기반 분석이 필요한 경우에는 RAG 기반의 ‘코텍스 서치(Cortex Search)’를 호출한다.

스노우플레이크 인텔리전스는 개발자 친숙한 언어 환경에서 AI 인사이트를 빠르게 도출할 수 있으며 응답의 정확성을 높이기 위해 최대 95% 오류 탐지 성능을 가진 평가 체계 ‘에이전트 GPA(Goal, Plan, Action)’도 적용됐다. RAG 기반 구조를 갖기 때문에 반드시 존재하는 문서에서만 답을 생성한다.

엔터프라이즈급 보안·관측가능성 일관 적용

스노우플레이크 인텔리전스에는 호라이즌 카탈로그(Horizon Catalog)의 보안·권한·옵저버빌리티 체계가 일관되게 적용된다. 이를 통해 민감 데이터가 안전하게 보호되며, 사용자 역할 기반 접근 제어도 유지된다. 관리형 아이스버그 테이블의 비즈니스 연속성·재해 복구 기능도 확장돼 엔터프라이즈 레이크하우스 전반의 안정성이 강화됐다.

이수현 에반젤리스트는 “AI가 기존 보안 모델을 우회하지 않으며, 권한이 허용된 데이터만 분석한다.”라고 말했다.

데이터 통합으로 운영 효율 98% 향상

반도체 제조기업 울프스피드(Wolfspeed)는 사람이 손으로 작성한 노트와 수백 개의 PDF 문서, 200개가 넘는 데이터베이스 등 흩어져 있던 운영 데이터를 스노우플레이크 플랫폼으로 통합한 뒤 인텔리전스를 적용해 생산 현장의 주요 문제를 분석했다. 

그 결과 2시간 이상 소요되던 문제 원인 분석을 2분 만에 완료했으며, 운영 효율도 약 98% 향상됐다. 이를 통해 제조 공정 내 다운타임 손실을 줄이고, 복잡한 반도체 장비 문제 해결 과정에서 AI 기반 의사결정의 효과가 입증됐다. 

스노우플레이크는 이와 같은 사례를 포함해 지난 3개월 동안 제조, 유통, 금융 산업 등 전 세계 고객사들이 1만 5000개 이상의 AI 에이전트를 배포하며 인텔리전스 활용을 확대하고 있다고 밝혔다.

스노우플레이크는 2025년 상반기 모바일 앱 출시를 계획하고 있으며, 향후 10만~20만 건 이상의 대규모 문서 분석을 지원하기 위해 기능 고도화를 진행하고 있다. 

데이터 실시간 연결성 확대

데이터 통합 기능도 강화했다. 아파치 라인파이(Apache Lineage) 기반 오픈플로우(Openflow) 커넥터는 정형·비정형·스트리밍·SaaS 등 대부분의 데이터 소스를 연결할 수 있으며, 오라클, 메타 Ads, 구글 시트, 마이크로소프트 데이터버스 등과 연동된다. 특히 오라클 데이터베이스를 로그 기반 CDC 방식으로 스노우플레이크에 실시간 스트리밍해 즉시 분석에 활용할 수 있는 기능이 추가됐다.

또한 세일즈포스, 워크데이, SAP, 팔란티어 등과 제로-카피 양방향 연결성(Zero-Copy Bidirectional Connectivity)을 확장했다. 트랜잭션 없이도 실시간으로 데이터를 안전하게 공유할 수 있으며, 일관된 거버넌스와 시맨틱 뷰를 기반으로 데이터 통합이 가능하다.

특히 SAP 비즈니스 데이터 클라우드(BDC)와 통합해 ERP 운영 데이터를 분석하고, 인사이트를 다시 ERP 애플리케이션으로 되돌려주는 선순환 데이터 구조를 구현해 운영 효율을 높일 수 있다.

이수현 에반젤리스트는 “AI 엔터프라이즈 시대는 이미 열렸고, 기업이 얼마나 빠르게 데이터 기반 체계를 갖추느냐가 경쟁력을 결정한다.”라며 “스노우플레이크는 고객이 AI 활용을 전사로 확산하고 더 빠르게 혁신하도록 계속 지원해 나가겠다.”라고 강조했다.

국내의 생성AI 도입 속도는 빠르지만, 데이터 품질 불균형, 정형·비정형 데이터 혼재, 데이터 사일로로 인해 AI 프로젝트 성과가 제한되는 경우가 많다. 스노우플레이크 인텔리전스의 멀티스텝 에이전틱 분석, 정형·비정형 자동 판단, 고신뢰 데이터 기반 자연어 탐색 기능은 이러한 문제를 해결해 국내 현업의 분석 생산성과 의사결정 속도를 크게 높일 수 있다.

또한 로그 기반 CDC·제로카피 양방향 연결성 등 데이터 실시간 통합 기능은 SAP, 세일즈포스, 워크데이 등 국내 기업들이 널리 사용하는 시스템과의 호환성을 강화해 운영 병목을 줄일 수 있다. 국내 고객은 이를 통해 데이터 품질 확보와 AI 기반 운영 자동화를 동시에 구현하며 제조·금융·유통 등 다양한 산업에서 실제 성과를 도출할 수 있을 것으로 기대된다.