AB180 Snowflake로 데이터 혁신: 정확성, 속도, 복잡성 난제 해결 AI 기술 활용해 고객지원 업무 생산성 획기적 개선

AB180은 10년 업력을 지닌 마케팅 기술 분야 전문기업이다. 마테크(MarTech)와 애드테크(AdTech)를 기반으로 한 인공지능(AI) 솔루션을 제공해 기업의 데이터 기반 비즈니스를 지원한다. 전세계 1300 여개 앱, 하루 30억건 이상의 광고와 구매로 이어지는 전환 이벤트를 처리하며 마케팅 인사이트를 제공하고 있다. AB180의 핵심 솔루션으로 Airbridge와 AI 기반 광고수익 최적화 솔루션 Airflux가 있다. 

AB180의 Airbridge는 광고 성과를 측정하고 분석하는 MMP(Mobile Measurement Partner) 솔루션으로, 데이터 기반 마케 팅 인사이트 제공 솔루션으로 진화하고 있다. 여러 광고 채널 데이터와 고객사 전환 이벤트 정보를 수집, 추적한 뒤 분석한 데이터를 지표화해 준다. AB180은 Airbridge를 활용하는 고객사와 마케터들에게 보다 정확한 데이터를 빠르게 제공하고, 갈수록 복잡해지 는 데이터 관련 요구사항을 손쉽게 해결할 수 있도록 모든 데이터를 Snowflake 플랫폼으로 통합했다.

AB180 Airbridge팀이 직면한 도전 과제는 세 가지였다. 첫 번째 과제는 데이터 정확성과 신속한 접근성 확보였다. 마케터가 Airbridge 지표를 바탕으로 마케팅 전략 수립과 예산 분배 같은 의사결정에 직접 영향을 미치는 만큼, 정확한 데이터를 빠르게 제공하는 것은 필수다. 두 번째 과제는 복잡한 데이터 요구사항을 해결하는 동시에 유연한 접근권한 관리 체계 확보다. 여러 기업의 데이터가 한 곳에 모이는 만큼 데이터 공유와 분리, 저장 정책 등 복잡한 데이터 요구사항을 해결하는 동시에 유연한 접근권한 관리 체계 확보가 필요했다. 

이들 문제를 해결하기 위해 AB180은 Airbridge의 데이터 플랫폼을 Snowflake로 통합, Kafka와 Snowpipe를 활용해 실시간 데이터 적재가 가능한 아키텍처를 구축했다. 

현재 Airbridge의 모든 광고 및 전환 데이터는 Kafka Connect를 거쳐 AWS S3에 쌓인 후 최종적으로 Snowflake에 모인다. 이 과정이 3분 안에 처리되도록 설정했다. 고객사 정보와 같은 디멘션 데이터도 1시간 단위 배치 작업을 거쳐 통합하고 있다. 또 Airflow로 주기적인 데이터 유실 탐색과 중복 제거 작업을 실시해 데이터 무결성을 유지하고 있다. 이 과정을 거쳐 Airbridge 고객사와 내부 이용자, 광고 매체 등으로 데이터가 전달된다. 

AB180은 분석을 위한 컬럼 추가, 변경, 삭제, 새로운 뷰(View) 추가 등과 같은 복잡한 데이터 모델링 작업 요구는 Snowflake에 서 통합 제공하는 DBT(Data Build Tool)를 적용해 쉽게 해결했다. 또 IaC(Infrastructure as Code) 도구인 Terraform을 활용해 Snowflake 인프라를 관리하고 있다. YAML 파일에 리소스와 역할 별 접근권한을 정의한 뒤 테라폼으로 적용하는 방식을 활용해 자동화된 접근통제 체계를 구축했다. 이로써 보다 안전하고 효율적인 데이터 관리체계를 운영할 수 있게 됐다.

세 번째 과제는 점점 늘어나는 고객 문의 대응 업무의 비효율적인 처리 문제였다. 한정된 인력으로 많은 데이터 관련 문의를 처리하는 데 고객서비스(CS) 담당자뿐만 아니라 프로젝트관리자(PM), 개발자까지 많은 인적자원과 시간이 소요됐다. AB180은 이같은 문제를 해결하기 위해 다양한 시도를 했다. 업무용 메신저인 슬랙을 활용하거나 노션에 문의대응 정보를 한 곳에 모아 검색 기능도 강화했다. 제품 스펙 가이드 작성, AI 앱 개발 등까지 상당한 시간과 노력을 들여 소기의 성과를 거뒀다. 여기서 그치지 않고 Snowflake AI를 활용해 고객 문의 대응 시스템을 자동화하기로 했다. Snowflake를 SSoT로 사용하고 있고, 반복 업무는 사람보다 AI가 훨씬 뛰어나다는 판단에 따라 내린 결정이다. 

AB180은 정형 데이터 검색에 특화된 Snowflake의 TTS(Text to SQL) 솔루션인 Cortex Analyst와 Cortex Agent를 도입했다. 시맨틱(Semantic) 모델 기반의 TTS인 Cortex Analyst는 미리 생성된 지시와 사용자가 입력한 프롬프트를 해석한 뒤 SQL을 자동 생성해 데이터를 찾아준다. Cortex Analyst, Search 등 여러 도구를 오케스트레이션 해주는 Cortex Agent는 비즈니스 맥락을 이해하고 사용자의 질문을 해석해 적절한 Cortex Analyst를 호출해 데이터를 검색을 거쳐 비즈니스 맥락을 조합해 답변을 생성한다. 

AB180은 Snowflake의 대화형 AI 에이전트인 Snowflake Intelligence를 적용한 뒤, 이전에는 15분 이상 소요됐던 문의 처리 시간이 1분으로 대폭 단축시키는 결과를 얻었다. AI 기술로 고객의 문의 내용을 AI가 직접 분석해 자동으로 필요한 SQL 쿼리를 생성해 답변을 제공하는 체계를 만든 결과다. AB180은 AI 답변의 정확성과 품질, 응답 속도를 높이기 위해 많은 공을 들였다.

AB180은 Snowflake AI 도입을 시작으로 앞으로 데이터 접근성을 더욱 높일 계획이다. 슬랙과 같은 업무용 메신저와 Snowflake AI를 연동해 모든 질의응답을 메신저에서 해결할 수 있도록 개발 중이다. 아울러 데이터 사용자가 민감 데이터가 필요한 경우 데이터 접근권한을 자율적으로 요청하고 임시 자격 권한을 부여받는 거버넌스 시스템도 구축할 계획이다. 무엇보다 전사 구성원 모두가 필요한 데이터를 쉽게 활용할 수 있도록 해 진정한 데이터 민주화를 이뤄나겠다는 포부다. 

무엇보다 큰 성과는 조직 문화의 전환이었다. 과거에는 분석 전문가만 데이터에 접근할 수 있었고, 경영진과 현업은 리포트만 받아보는 구조였다. 그러나 지금은 경영진, 현업, 분석가 모두 같은 데이터를 기반으로 전략 수립·운영 점검·심층 분석을 수행할 수 있게 됐다. 이로써 표준화된 데이터 기반의 의사결정 문화가 정착하기 시작했다.