Snowflake 스타트업 집중 조명: KAWA Analytics

‘Snowflake 스타트업 집중 조명'에서는 Snowflake 플랫폼에서 비즈니스를 운영하는 혁신적인 스타트업들에 대해 알아봅니다. 이번 회차에서는 KAWA Analytics의 CEO 및 공동 창립자인 Houssam Fahs와 진행한 일문일답을 소개합니다. KAWA Analytics는 확장성을 위해 구축된 최첨단 AI 네이티브 플랫폼을 통해 데이터 기반 애플리케이션 생성의 혁신화를 모색하고 있습니다.

창업자로서 어디서 영감을 얻으시나요?

저는 강력한 데이터 기반 애플리케이션 구축과 같이, 기존의 복잡한 태스크를 단순화하고 모두에게 액세스를 제공하는 아이디어에서 영감을 얻습니다. 강력한 도구의 민주화와 엔터프라이즈의 데이터 활용 방식을 재정의하려는 노력은 저에게 늘 동기부여가 됩니다.

KAWA Analytics는 어떤 회사인가요?

KAWA Analytics는 최고의 데이터 애플리케이션 빌더로, AI 기반 분석을 자동화와 결합하여 기업들이 사용자 지정 애플리케이션을 손쉽게 구축할 수 있도록 지원합니다. 

기업은 가공 전 데이터를 실행 가능한 애플리케이션으로 신속하게 변환해야 하지만, 이를 위해서는 비용이 많이 드는 인프라, 코딩, 사용자 지정 데이터 분석과 복잡한 통합 과정이 필요한 경우가 많습니다. KAWA Analytics는 데이터 통합, 스프레드시트와 유사한 인터페이스, 자동화, AI 및 시각화 등 모든 기본 구성 요소를 단일 플랫폼에 제공하여 이러한 모든 과정을 단순화합니다.

KAWA Analytics가 내세우는 가장 획기적인 기능은 무엇인가요? 

KAWA Analytics는 가공 전 분석과 운영 워크플로우 간의 격차를 해소하여 데이터를 실행 가능하게 만듭니다. 사용자는 인프라에 대한 걱정 없이 자동화된 트레이딩 봇, 실시간 사기 감지 앱, 고객 인사이트 대시보드를 단 몇 분 만에 구축할 수 있습니다.

Snowflake를 선택한 이유는 무엇인가요?

Snowflake는 대량의 데이터를 안전하고 효율적으로 처리할 수 있는 독보적인 능력을 갖추고 있기 때문입니다. 또한, 탁월한 확장성과 내장형 Snowflake Marketplace를 통해 데이터 백본을 원활하게 처리하면서 앱 기능 구축에 집중할 수 있습니다.

Snowflake Native App Framework는 귀사의 성장 및 개발 전략 수립에 어떤 영향을 미쳤습니까?

Snowflake Native App Framework을 사용하면 Snowflake의 강력한 기능을 활용하여 확장성과 보안을 확보하면서 엔터프라이즈 데이터를 원활하게 통합할 수 있습니다. 아울러, 고객은 자체 Snowflake 계정을 통해 데이터가 있는 위치에서 바로 애플리케이션을 구축하여 배포할 수 있으므로 지연 시간과 불필요한 복잡성을 줄일 수 있습니다.

또한 시장 진출 전략을 가속화할 수 있었습니다. Snowflake Marketplace에 대한 액세스를 확보함으로써 내장형 잠재 고객이 확보되었으며, 고객 획득에 드는 시간과 비용이 크게 줄었습니다. 기존의 Snowflake 지출을 활용하여 고객이 Snowflake Marketplace에서 애플리케이션을 구매할 수 있도록 지원함으로써 영업을 간소화할 수 있었고, 이를 통해 조달 장애물을 제거하고 채택을 가속화하여 확장 속도를 높일 수 있었습니다.

요즘은 AI가 단연코 최대 화두인데요. 이 점이 KAWA Analytics에도 영향을 미쳤나요?

AI는 저희 제품의 핵심입니다. KAWA Analytics는 AI를 활용하여 워크플로우를 자동화하고, 인사이트를 생성하며, 사용자가 애플리케이션을 더 빠르게 구축할 수 있도록 지원합니다. 또한 생성형 AI는 애플리케이션 설계 및 자동화를 위한 새로운 가능성을 열어 왔고 그 덕분에 KAWA Analytics의 로드맵이 형성될 수 있었습니다.

창립자이자 혁신가로서 빠르게 변화하는 AI 환경에 대해 어떻게 생각하시나요? 

AI 에이전트는 동적이고 적응적이며 선제적인 태스크 실행을 지원하여 워크플로우를 혁신하고 있으며, 이는 전례 없는 효율성을 약속합니다. 그러나 특히 민감 산업에서 신뢰나 책임성과 같은 윤리적 우려 사항은 여전히 중요한 과제로 남아 있습니다.  

KAWA Analytics는 AI 결과물을 검증하는 과정에 항상 사람이 관여하도록 보장하고, AI 에이전트가 기존의 KAWA 블록을 사용할 수 있도록 파인 튜닝을 수행하여 할루시네이션 현상을 방지하고 최고 수준의 신뢰성을 보장합니다.

다른 스타트업 창업자에게 드리고 싶은 조언이 있다면요?

그동안 제가 받은 가장 좋은 조언은 즉각적인 요구 사항과 장기적인 확장성을 모두 염두에 두고 기능을 설계하라는 것이었습니다. 처음에는 간단하고 반복적인 버전으로 시작하되, 반드시 최종 비전과 일치하는 견고한 토대 위에 구축될 수 있도록 하는 것이 중요합니다. 이러한 접근 방식은 KAWA와 같은 복잡한 도구에 매우 중요하며, 비용이 많이 드는 재설계를 방지하고 지속 가능한 성장을 지원합니다.

KAWA Analytics를 사용하여 엔터프라이즈 애플리케이션과 AI 워크플로우를 구축하는 방법을 kawa.ai.에서 자세히 알아보세요. 아울러, Snowflake Marketplace에서 KAWA AI 앱을 사용해 보실 수 있습니다. 기술적인 내용은 Snowflake Builder Blog on Medium 게시물에서 확인하세요.