Snowflake Intelligence로 리테일 및 소비재 기업의 엔터프라이즈 AI 확장 지원

Mark Anthony Group(MAG)과 같은 글로벌 기업에서 데이터 관리는 단순한 기술적 요구 사항이 아니라 매우 높은 수준의 복잡성을 수반하는 과제입니다. White Claw와 같은 유명 브랜드를 보유하고 캐나다 브리티시컬럼비아주에 여러 와이너리를 운영하는 비상장 음료 기업 그룹인 MAG는 다양한 시장에서 사업을 전개하고 있으며, 각 시장은 고유한 인력, 운영 방식, 프로세스를 갖추고 있습니다. 하지만 이러한 대규모 포트폴리오로 인해 여러 운영상의 과제를 동반하기도 합니다.

“일반적인 기업은 마케팅, 재무, 운영, HR 조직이 각각 하나씩 존재합니다.”라고 Mark Anthony Group의 데이터 분석 및 AI 부문 선임 이사 Sam Wong은 설명합니다. “하지만 우리는 다릅니다. 여러 개의 재무 조직과 마케팅 팀, 다양한 영업 조직과 협업해야 하는 구조이며, 각각이 서로 다른 CRM, ERP, 그리고 시장 데이터를 기반으로 운영됩니다.”

이러한 복잡성을 효과적으로 관리하고 경쟁력을 유지하기 위해 MAG는 기존 데이터 웨어하우스를 넘어 데이터 생태계를 발전시켜 왔습니다. Snowflake Intelligence를 통해 MAG는 기존의 수동적 비즈니스 인텔리전스(BI)에서 Wong이 말하는 ‘생성형 BI 진화’ 단계로 전환하고 있습니다. 이를 통해 MAG 내 모든 계열사의 비즈니스 사용자에게 대화형 데이터 활용 역량을 직접 제공하며, 조직의 에이전틱 엔터프라이즈 전환을 가속하고 있습니다.

데이터 웨어하우스에서 혁신 파트너로의 전환

MAG의 Snowflake 도입은 강력한 데이터 전략 기반 구축에서 시작해, 이후 Snowflake를 중심으로 비즈니스 전반에 데이터 공유 표준을 확산하는 방향으로 빠르게 전환되었습니다. Wong에게 Snowflake는 단순한 벤더가 아닌 혁신의 기준이며, MAG의 데이터 공유 프로세스에서 타협할 수 없는 핵심 요소입니다.

“다양한 소프트웨어 요구 사항에 대한 RFP를 진행할 때, 저희는 Snowflake Secure Data Sharing 지원 여부를 꼭 확인합니다.”라며 “Snowflake를 얼마나 중요한 파트너로 여기고 있는지 잘 보여주는 부분입니다. Snowflake를 적극적으로 도입하는 기업은 혁신 역량과 기술적 사고 리더십을 갖춘 조직으로, 저희 입장에서 함께 협력하고 싶은 파트너입니다."라고 Wong은 말합니다. Secure Data Sharing을 표준으로 채택하면서 MAG는 서드 파티 데이터 공급자와 일부 글로벌 공급업체가 기존의 플랫 파일 전송 방식에서 벗어나 신뢰할 수 있는 실시간 데이터 통합으로 전환하도록 이끌 수 있었습니다. MAG에 따르면 이 전략은 총소유비용을 절감하고 신뢰성을 높이며, 데이터 품질 문제를 발생 지점에서 즉시 식별하고 해결할 수 있게 합니다. 예기치 않은 파일 포맷 변경이나 데이터 손상, 복잡한 데이터 공유 프로세스가 사라지고 모든 이해관계자에게 이점을 제공합니다.

실제로 MAG는 영업 및 유통을 담당하는 파트너들과도 Secure Data Sharing을 활용하고 있으며, 이를 통해 관련 데이터에 대한 접근성이 크게 향상되었다고 밝혔습니다. “많은 동종 업계 기업들이 여전히 전통적인 SFTP와 ETL 프로세스를 사용하지만, 저희는 다른 방식으로 접근합니다.”라고 Wong은 설명합니다. “Secure Data Sharing을 통해 파트너는 필요한 데이터에 언제든 쉽게 액세스하고, 필요할 때 직접 조회할 수 있어 사용 편의성에 매우 만족하고 있습니다.”

Snowflake Intelligence로 엔터프라이즈 역량 강화

성장과 혁신을 위한 새로운 방안을 지속적으로 모색해온 MAG는 Snowflake Intelligence 엔진을 실험적으로 도입해 자사 엔터프라이즈 환경에 맞게 커스터마이징하기로 결정했습니다. 최근 MAG는 Snowflake Intelligence 엔진을 기반으로 하는 맞춤형 글로벌 엔터프라이즈 애플리케이션을 구축했습니다.

현재 파일럿 단계에서 프로덕션 롤아웃이 진행 중인 이 애플리케이션은, 그룹 전반의 모든 팀, 사업부 및 계열사를 대상으로 데이터 활용을 보편화하도록 설계되었습니다. Snowflake Intelligence의 text-to-SQL 기능을 사용하여, MAG는 사용자가 SQL을 직접 작성하지 않고도 자연어 또는 음성으로 데이터에 대해 복잡한 질문을 할 수 있도록 합니다.

MAG의 Snowflake Intelligence 구현에는 다음과 같은 주요 기능이 포함되어 있습니다.

• 설명 가능성 및 옵저버빌리티: 이 도구는 크라우드소싱 기반 기능을 통해 데이터 세트를 설명하고 컨텍스트를 제공합니다. 이를 통해 사용자는 단순히 ‘무엇’이 발생했는지를 넘어서 ‘왜’ 그런 결과가 나왔는지 수치 이면의 의미까지 이해할 수 있습니다.

• 모바일 및 음성 통합: 웹 기반으로 설계되고 모바일 환경에 최적화된 이 도구를 통해 경영진은 이동 중에도 매출 수치나 운영 지표를 조회할 수 있습니다.

• Teams 기반 협업: MAG는 별도의 사일로형 애플리케이션을 구축하는 대신 Microsoft Teams에 해당 기능을 직접 통합하고 있으며, 다양한 액세스 경로를 제공하기 위한 추가 통합 방안도 검토하고 있습니다.

시맨틱 문제 해결

AI 도입의 핵심 과제 중 하나는 모델이 조직 고유의 언어를 정확하게 이해하도록 하는 것입니다. MAG의 경우 이는 내부뿐 아니라 서로 다른 시장 전반에서 사용되는 공통 용어를 정의하는 것을 의미합니다.

이 문제를 해결하기 위해 MAG는 Ataccama와 같은 파트너와 협력하여 특정 도구에 종속되지 않는 시맨틱 계층을 구축하고 있습니다. 비즈니스 용어집과 데이터 카탈로그를 Snowflake에 통합함으로써, 사용자가 특정 약어나 용어를 사용할 때 AI가 그 의미를 정확하게 이해할 수 있도록 데이터를 정교하게 튜닝하고 있습니다.

실질적인 비즈니스 성과 창출

MAG에게 AI는 기술 이니셔티브가 아니라, 매출 증가, 비용 절감, 고객 경험 개선과 같은 구체적인 비즈니스 성과 달성을 목표로 하는 비즈니스 인에이블러입니다.

아직 구현 초기 단계이지만 기대 효과는 상당합니다. Snowflake에 데이터를 통합함으로써 MAG는 AI/ML 엔진을 구축해 영업 성과 개선을 위한 추천 기능을 제공하고, 기존 데이터에 새로운 속성을 추가해 데이터 가치를 확장하고 있습니다. Snowflake Intelligence로의 전환은 전사적으로 의사 결정 시간과 실행 시간을 동시에 단축할 것으로 예상됩니다. “이제 모든 데이터에 더 빠르게 접근할 수 있으며, 이는 다양한 이니셔티브 전반에 도움이 됩니다.”라고 Wong은 설명합니다. “새로운 수익 기회를 어떻게 발굴할 수 있는지, 어떤 운영 비효율을 개선할 수 있는지, 더 깊은 인사이트를 바탕으로 제품 품질을 어떻게 향상시킬 수 있는지를 파악할 수 있습니다.”

“이는 이전에는 없던 새로운 데이터 활용 방식을 만들어낼 것입니다.”라고 Wong은 강조합니다. “그리고 비즈니스 프로세스와 워크플로우를 근본적으로 변화시키며 에이전틱 엔터프라이즈를 실현하게 될 것입니다.”

비정형 데이터로 확장

MAG는 데이터 진화의 일환으로, 정형 데이터뿐 아니라 비정형 데이터에도 Snowflake Intelligence를 적용하며 기존 한계를 확장하고 있습니다. 팀은 사용자가 수백 개의 표준 운영 절차(SOP) 문서에 대해 질문하고, 인용 및 참조 가능한 지침을 몇 초 만에 받을 수 있도록 하는 프로토타입을 개발하고 있습니다. Document AI와 같은 기술을 활용해 데이터베이스에 저장된 데이터뿐 아니라 PDF에 포함된 정보까지 모두 실행 가능한 자산으로 전환하는 것을 목표로 하고 있습니다.

AI 여정에 대한 조언: 사용 사례 중심 접근

Snowflake로 AI 여정을 시작하려는 리테일/소비재 기업을 위해 Wong은 다음과 같이 중요한 조언을 전합니다. “해결하려는 문제를 끝까지 놓치지 않는 것이 중요합니다."

“항상 그 지점에서 시작해야 합니다.”라고 Wong은 지적합니다. “이를 핵심 기준으로 삼으세요. 그렇지 않으면 기술 이니셔티브에 머물 뿐, 실제 비즈니스 성과를 이끄는 솔루션이 아니라 억지로 도입된 프로젝트로 전락할 수 있습니다. Snowflake Intelligence는 운영과 데이터 전략을 혁신할 잠재력을 가지고 있지만, 가장 큰 변화를 이루기 위해서는 해당 기술의 적용이 항상 핵심 목표에 부합해야 합니다.”

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