[디지털데일리 김보민기자] 생성형 인공지능(AI) 시대가 도래하면서 핵심 재료인 데이터를 관리하는 데 골머리를 앓는 기업이 늘기 시작했다. 활용 데이터가 증가한 반면, 품질과 로직을 추적할 만한 기반을 마련하기 쉽지 않은 탓이다. 국내외 규제를 위반할 위험은 없는지 확인하는 작업도 동반돼야 한다.

데이터 관리 전문기업 디노도테크놀로지(이하 디노도)는 단일 관리체계를 갖추는 것이 해결책이 될 수 있다고 보고 있다. 플랫폼 내에서 일관된 거버넌스 정책을 실행하는 방식으로 데이터 가공 경로를 추적하고, 물리적으로 떨어진 소스 간 연결이 가능하도록 환경을 구현해야 한다는 취지다.

김세준 디노도코리아 기술총괄 상무는 9일 롯데호텔서울에서 <디지털데일리> 주최로 열린 'AI 웨이브(WAVE)' 콘퍼런스에 참여해 '디노도, 생성형 AI를 위한 데이터 플랫폼'을 주제로 발표했다.

김 상무는 "데이터가 없으면 AI를 학습시킬 수 없고, 양질의 결과물을 만들어낼 수도 없다"며 "기업들 또한 생성형 AI를 성공적으로 활용하기 위해 데이터를 우선 정비하고 관리해야 한다고 보고 있다"고 말했다.

특히 거짓 정보를 알려주는 '환각현상(할루시네이션)'이 생성형 AI 서비스의 최대 문제점으로 떠오르면서, 미국을 비롯한 주요국에서도 관련 규제를 수립하고 있는 상황이다. 김 상무는 "현 데이터레이크 혹은 데이터웨어하우스 만으로 모든 요구 사항을 해결할 수 없다"며 "새로운 데이터 관리 체계가 필요한 때"라고 말했다.

이날 김 상무가 강조한 키워드는 '논리적 데이터 패브릭'이다. 데이터 패브릭은 데이터와 운영 및 분석 시스템을 갖춘 아키텍처로, 물리적으로 데이터를 한곳에 모으지 않더라도 기존 클라우드 및 구축형(온프레미스) 환경에서 데이터를 연결할 수 있는 것이 논리적 방식이다. 물리적 공간 대신 데이터 소스를 갖춘 플랫폼 하나로 관리체계를 구현하는 것이 핵심이다. 데이터 통합관리 플랫폼 '디노도' 또한 논리적 데이터 패브릭을 지원하고 있다.

김 상무는 새로운 데이터 관리 체계로 '일원화'를 꼽았다. 그는 "데이터 활용이 부적절했거나 설명 가능성이 결여된 경우를 대비해 단일 접점을 통해 일관된 거버넌스를 실행하는 것이 중요하다"며 "(이런 환경에서는) 데이터 가공 경로를 추적, 혹은 역추적을 할 수 있다"고 부연했다. 일례로 거대언어모델(LLM) 엔진을 기반으로 데이터를 쿼리에 실행했을 때, 어떤 비즈니스 로직을 통해 가공이 돼 전달됐는지 기록을 볼 수 있다는 의미다. 데이터 복제 혹은 미활용 부분에 대해 파악하는 작업도 가능하다.

디노도는 이를 위해 정보자산 접근제어 정책(RBAC, ABAC)을 지원하고, 단일 액세스 포인트를 제공한다. 김 상무는 "이런 구조는 전사 데이터로 통제 범위를 확장할 때 용이하다"고 설명했다.

단일 관리체계뿐만 아니라 비즈니스 용어 기반 추상화 데이터를 활용하는 것도 중요하다고 강조했다. 김 상무는 "물리적으로 표준화되어 있지 않은 용어, 새롭게 구축된 서비스 등을 메타 관리 혹은 별도 시스템을 통해 관리하는 것은 많은 노력이 필요한 일"이라며 "데이터 패브릭 상에서 데이터를 관리하기 시작하면, 추상화된 데이터 모델을 기반으로 비즈니스 용어와 매핑된 로직을 구현할 수 있다"고 말했다. 이런 작업은 기업이 자체 리포트에 활용할 만한 지표, 수식 등 데이터셋을 관리하는 데 용이하다.

김 상무는 미래 지향적 아키텍처도 필요하다고 언급했다. 추가 데이터를 끌어오는 검색증강생성(RAG)가 핵심이다. RAG는 할루시네이션을 해결할 대안으로 거론되는 기술이다. 그 일환으로 디노도는 최근 구글클라우드 버텍스 AI와 자사 디노도 플랫폼을 새롭게 통합한다는 계획을 밝히기도 했다. 김 상무는 "논리적 데이터 패브릭을 통해 불필요한 노력을 감소하고 미래 지향적인 아키텍처를 구현할 수 있다"며 "디노도는 신뢰할 수 있는 데이터를 공급하는 파운데이션(foundation)"이라고 강조했다.