2026년 8월 15일/7분 읽음제조
Snowflake Summit 2026 | 방대한 데이터를 즉각적인 실행으로: 업계 선도 기업들의 비즈니스 가치 발굴 전략
많은 C레벨 리더와 경영진이 데이터 기반 혁신의 여정에서 마주하는 현실은 답답하기만 합니다. 기술에 막대한 비용을 투자해도 비즈니스 성과는 기대만큼 빠르게 나타나지 않는 것이 현실입니다.
기업은 고객 피드백과 매출 데이터, 공급망 로그, 엔지니어링 설계도, 공급업체 계약서 등 페타바이트 규모의 방대한 정보를 수집합니다. 그런데도 중요한 비즈니스 질문 하나에 대한 명확한 답을 얻기까지 왜 몇 주씩 걸리는 것일까요? 왜 전략적 프로젝트는 기술팀이 데이터를 추출하고, 정제하고, 이동하는 작업을 수작업으로 마칠 때까지 계속 지연될까요?
문제의 근본 원인은 데이터 부족이 아니라 데이터를 관리하고 엑세스하는 방식에 있습니다.
수십 년 동안 기업들은 부서별로 분리된 독립형 데이터 사일로를 구축해 왔습니다. 마케팅, 제조, 재무 부문이 각각 별도의 시스템을 운영했습니다. 이를 하나로 통합하기 위해 기술팀은 ETL 파이프라인 같은 솔루션을 활용해 데이터를 한 곳에서 다른 곳으로 복사하는 복잡한 연결 체계를 구축하는 데 수백만 달러를 투자했습니다.
하지만 그 결과 중복된 스토리지 비용과 취약한 시스템이 늘어났고, 비즈니스 팀은 IT 및 데이터 엔지니어링 팀이 보고서를 구축, 업데이트 또는 실행할 때까지 몇 달씩 기다려야 했고, 완성된 보고서는 이미 시의성을 잃기 일쑤였습니다.
Snowflake Summit 2026에서는 글로벌 산업 리더인 Panasonic Connect, Siemens Energy, Daimler Truck North America(DTNA)가 이러한 과제를 어떻게 해결하고 있는지 실제 사례를 공유했습니다. 이들의 사용 사례는 엔터프라이즈 전반에서 근본적인 변화가 일어나고 있음을 보여줍니다. 경영진은 기존의 데이터 복사 중심 전략에서 벗어나, 제로 카피 데이터 아키텍처와 일상적인 워크플로우에 직접 내장된 AI를 결합한 더 단순하고 빠른 모델을 도입하고 있습니다.
다음에서는 이러한 혁신이 비즈니스 리더에게 무엇을 의미하는지, 그리고 기업의 수익성과 경영 성과에 어떤 영향을 미치는지 살펴보겠습니다.
제로 카피 아키텍처의 힘
클라우드 인프라 비용에서 상당 부분은 시스템 간 데이터를 이동하고 복사하는 데 사용됩니다. 데이터를 이동할 때마다 비용은 이중으로 발생합니다. 전송과 스토리지 비용은 물론, 데이터 이동이 끝날 때까지 기다려야 하는 시간 비용도 발생합니다. 더 큰 문제는 데이터 사본이 여러 개 생기면 중대한 거버넌스 및 보안 리스크를 초래한다는 점입니다.
현대적인 데이터 전략의 핵심은 제로 카피 아키텍처입니다. 데이터를 새로운 위치로 물리적으로 옮기는 대신, Apache Iceberg와 같은 개방형 테이블 형식을 사용해 소스 데이터에 직접 연결합니다. 데이터는 하나의 위치에 그대로 유지되지만, 권한을 부여받은 모든 팀은 안전하게 실시간으로 즉시 액세스할 수 있습니다.
실제 비즈니스 효과
획기적인 비용 절감: Siemens Energy는 중복 시스템을 제거하기 위해 제로 카피 원칙에 기반한 통합 데이터 프레임워크를 설계했으며, 이를 통해 수백만 유로 규모의 불필요한 운영 비용을 기대하고 있습니다.
실시간 운영 민첩성: Daimler Truck North America는 레거시 메인프레임 시스템에 갇혀 있던 미션 크리티컬 데이터를 활용할 수 있게 했습니다. 과거에는 배치 보고서를 받기까지 몇 시간씩 기다려야 했지만 이제 공장 운영 책임자는 5분 이내에 운영 데이터를 확인할 수 있으며, 하루 1억 3,000만 건 이상의 업데이트도 무리 없이 처리하고 있습니다.
내장형 규정 준수: 데이터를 한 곳에 유지하면 EU 데이터법(EU Data Act)과 같은 개인정보 보호 및 규제 요구 사항을 훨씬 간단하고 안전하게 준수할 수 있습니다.
문서를 비즈니스 성과로 전환
기업이 보유한 가장 가치 있는 정보의 최대 80%는 스프레드시트처럼 구조화된 형태가 아닙니다. 고객 설문조사의 자유 서술형 의견, PDF 사양서, 계약 문서, 이메일, 메신저 대화 등 다양한 비정형 파일에 숨어 있습니다.
과거에는 이러한 문서를 읽고 분석하는 데 수백 시간의 수작업이 필요했습니다. 하지만 이제는 데이터가 있는 곳에 AI를 직접 내장하고 기존 보안 경계 안에서 실행함으로써 민감 데이터를 통제 범위 밖으로 내보내지 않고도 번거로운 문서 검토를 즉각적인 비즈니스 의사결정으로 전환할 수 있습니다.
실제 사례: Panasonic Connect가 두 가지 주요 병목을 해결한 방법
Panasonic Connect는 네이티브 AI를 활용해 서로 다른 두 사업부의 운영을 혁신했습니다.
고객의 목소리를 영업 활동으로 연결:
문제: 약 200건의 자유 서술형 고객 설문 응답을 Excel에서 분석하는 데 6시간 30분의 수작업이 필요했습니다. 전사 보고서를 작성하는 데는 최대 3개월이 걸렸고, 그 결과 현장 영업 관리자가 인사이트를 받았을 때는 이미 고객 이탈 위험을 막기에 너무 늦은 경우가 많았습니다.
AI 솔루션: 고객 피드백의 감성을 긍정, 부정, 중립으로 즉시 분류하고 주요 주제를 강조하는 자동화 애플리케이션을 구축했습니다.
비즈니스 성과: 분석 시간이 연간 약 200시간에서 20시간으로 90% 단축되었습니다. 이제 영업 담당자는 설문조사가 완료되는 즉시 특정 고객 계정에 최적화된 실행 계획을 받아볼 수 있습니다.
엔지니어링 검토 업무의 획기적인 효율화
문제: 엔지니어들은 제조 결함을 방지하기 위해 50페이지 분량의 기술 사양서와 상세 제품 도면을 일일이 대조해야 했습니다. 이 과정은 시간이 많이 걸릴 뿐만 아니라 인적 오류가 발생하기 쉬웠습니다.
AI 솔루션: 엔지니어가 간단한 앱에 PDF를 드래그 앤 드롭하면 AI가 문서를 읽고 사양을 비교해 불일치 항목을 자동으로 표시합니다.
비즈니스 성과: 문서 대조 시간이 340분에서 단 10분으로 줄어 97%의 시간을 절감했습니다. 덕분에 엔지니어들은 수작업으로 문서를 검토하는 대신 보다 복잡한 의사 결정에 집중할 수 있게 됐습니다.
대시보드를 넘어 데이터와 대화하는 시대로
지난 수십 년간 경영진은 비즈니스 인텔리전스(BI) 대시보드에 의존해 왔습니다. 하지만 정적인 대시보드에는 명확한 한계가 있습니다. 어제 무슨 일이 일어났는지는 보여주지만 왜 그런 일이 일어났는지는 설명하지 못합니다. 또한 새로운 질문에 맞게 대시보드나 보고서를 변경하려면 IT 부서에 티켓을 제출해야 합니다.
이제 업계는 이러한 수동적인 대시보드에서 벗어나 데이터와 직접 대화하는 대화형 AI로 빠르게 전환하고 있습니다.
대시보드가 초래하는 병목을 해소하고 대화형 환경으로 나아가는 변화가 본격화되고 있습니다. 기존 모델에서는 비즈니스 사용자가 새로운 질문이 생길 때마다 IT에 요청을 제출하고, 기술팀이 데이터를 추출할 때까지 기다린 뒤에야 정적인 시각화 보고서를 받을 수 있었습니다. 새로운 대화형 모델에서는 이러한 과정이 사라집니다. 비즈니스 담당자는 자연어로 질문만 하면 됩니다. 그러면 AI 어시스턴트가 엔터프라이즈 데이터를 직접 쿼리해 조직 전체에 흩어져 있는 데이터를 연결해 분석한 뒤, 기업의 실제 비즈니스 운영 데이터를 기반으로 즉시 답변을 제공합니다.
생산 현장에서 구현되는 대화형 AI
Daimler Truck North America의 조립 라인에서는 공장 관리자가 더 이상 교대 근무 종료 보고서를 기다리지 않습니다. 대신 현장에서 대화형 AI 어시스턴트에게 다음과 같이 자연어로 간단히 질문합니다.
“현재 생산라인에서 지연되고 있는 트럭은 무엇이며, 라인 병목의 원인은 무엇인가? 또한 부품 부족 문제도 발생하고 있는가?”
AI는 즉시 실시간 프로덕션 지표를 검색하고 비정형 조립 문서까지 함께 분석한 뒤, 단 몇 초 만에 명확하고 정확한 답변을 생산 관리자에게 제공합니다.
활용되지 않는 기술은 무용지물
아무리 뛰어난 데이터 아키텍처를 구축하더라도, 비즈니스 조직이 이를 사용하지 않는다면 아무 의미가 없습니다. 성공적인 기업의 데이터 혁신은 다음의 세 가지 문화적 원칙을 바탕으로 이루어집니다.
단순히 요청을 처리하는 조직이 아닌 비즈니스 파트너로서의 IT: 과거에는 비즈니스 팀이 요구 사항을 정리해 IT에 일방적으로 넘기는 경우가 많았습니다. 하지만 성공적인 조직에서는 비즈니스팀과 IT가 긴밀하게 협력합니다. IT는 안전하고 사용하기 쉬운 플랫폼을 구축하고, 비즈니스 리더는 이를 활용해 스스로 데이터를 분석하고 필요한 솔루션을 만들어 갑니다.
작게 시작해 가치 입증을 빠르게: ROI를 입증하기까지 오랜 시간이 걸리는 다년간의 모놀리식 혁신 프로그램은 피해야 합니다. Panasonic Connect는 마케팅 부문의 단일 프로젝트에서 출발해 단기간에 비즈니스 가치를 입증했습니다. 이후 검증된 모델을 다른 사업 부문으로 확산하며 전사적인 데이터 문화를 구축했습니다.
속도보다 의사 결정의 질에 집중: 빠른 의사 결정도 중요하지만, 비용이 큰 실수를 방지하는 것이 더 중요합니다. 직원에게 즉각적인 데이터 액세스를 제공하면 번아웃을 줄이고 반복적인 수작업을 없앨 수 있습니다. 또한 더 현명하고 가치 있는 선택을 내리는 데 필요한 명확한 근거를 확보할 수 있습니다.
지금 점검해야 할 3가지 사항
조직이 데이터와 AI 혁신 여정에서 현재 어느 위치에 있는지 진단하려면 다음 세 가지 질문부터 시작해 보세요.
“핵심 운영 데이터는 현재 몇 개의 사본으로 관리되고 있으며, 시스템 간 데이터 이동에 얼마를 지출하고 있는가?”(목표: 제로 카피 아키텍처로 전환하기)
“PDF, 고객 리뷰, 내부 보고서와 같은 비정형 데이터에 AI를 어떻게 활용하고 있는가?”(목표: 데이터가 있는 위치에서 안전하게 AI 활용하기)
“현장 관리자가 자연어로 질문해 즉시 답을 얻을 수 있는가, 아니면 여전히 정적인 대시보드를 받기 위해 IT를 기다려야 하는가?”(목표: 대화형 AI 도구를 통해 현업 조직이 데이터를 직접 활용할 수 있도록 지원하기)
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