GS건설, CoCo와 CoWork로 대규모 건설 프로젝트의 Business AI를 완성하다

GS건설은 아파트 브랜드 자이(Xi)의 건축·주택을 비롯해 인프라, 플랜트, 레저를 아우르는 대한민국 대표 종합 건설 기업입니다. 건설사 최초로 데이터센터 개발·운영 사업에 진출하고 베트남 냐베 신도시 개발을 주도하는 등 신사업 영역도 넓히고 있습니다. 전 세계 15개국에서 24개 해외 법인·지사와 168개 건설현장을 운영합니다. 이 방대한 현장 데이터가 GS건설이 추진하는 데이터·AI 플랫폼 구축의 핵심 자산입니다.

제조업의 가치사슬이 연구개발에서 고객까지 한 방향으로 흐르는 직렬형이라면, 건설업은 다수 참여자가 프로젝트를 중심으로 연결되는 방사형입니다. 참여자 간 관계가 다층적이고 일시적이며 현장마다 구성과 프로세스가 달라져 정보가 파편화됩니다. 부서별 데이터 사일로가 통합 분석과 신속한 의사결정을 가로막았고, 제각각인 데이터 모델과 관리 기준이 품질 격차를 키웠으며, 복잡한 권한 체계가 안전한 데이터 공유를 어렵게 했습니다. GS건설은 데이터를 한곳에 모으고 거버넌스와 보안을 일원화하는 단일 플랫폼 구축을 결정했습니다.

GS건설은 세 가지 이유로 Snowflake를 선택했습니다. 첫째, 컴퓨팅과 스토리지 분리 아키텍처입니다. 리소스 경쟁 없이 다중 워크로드를 격리해 운영합니다. 둘째, Cortex AI 기반의 AI 네이티브 플랫폼입니다. 데이터를 외부로 반출하지 않고 플랫폼 안에서 안전하게 LLM 연산을 수행합니다. 셋째, 엔터프라이즈 거버넌스와 보안입니다. 마스킹과 RBAC로 통합된 보안 통제를 적용합니다.

GS건설의 데이터 레이크하우스는 메달리온 아키텍처(Medallion Architecture)를 채택하여 체계적인 정제 과정을 거칩니다. 레거시 시스템에서 Azure Data Factory로 수집된 원본 데이터는 Landing Zone 및 L0 레이어에 저장된 후, 표준화 과정을 거쳐 L1(정제 데이터)과 비즈니스 요구사항을 통합한 L2(통합 데이터) 레이어로 변환됩니다. 마지막 단에는 현업 사용자가 직접 접근해 활용할 수 있는 데이터 마트(Data Mart)를 별도로 분리 구성하여 데이터의 안정성과 운영 편의성을 확보했습니다.

이러한 정제 및 통합 과정에서 현장 용어, 외국어, 전문 용어가 혼재되어 있던 데이터 체계를 사내 표준 단어 및 용어사전(Data Dictionary) 기반으로 재정비하여 메타데이터 관리를 일원화했습니다. 나아가 수집과 조회 대시보드 구축으로 끝나는 전통적인 단방향 파이프라인의 한계를 벗어나, Cortex AI를 접목하여 축적된 데이터를 AI 분석과 현업 업무에 다시 활용하는 선순환 체계로 발전시켰습니다.

GS건설 데이터 AI 전환의 핵심은 차세대 프로젝트 관리 시스템인 PMX입니다. 700개 이상의 복잡한 테이블 구조로 인해 데이터 탐색이 어려웠고, L1 분석부터 L2 설계까지 전 과정이 엔지니어의 수작업으로 진행되어 과제 수행에 많은 시간이 소요되었습니다.

이를 해결하기 위해 Snowflake CoCo를 도입하여 L1 분석부터 L2 설계 및 품질 검증까지의 전 과정을 End-to-End로 자동화했습니다. CoCo는 L1 테이블 구조 및 성격을 파악하고 논리적 조인 관계와 외래 키를 추론하여 L2 데이터 모델과 마스터 스키마를 자동 생성합니다.

또한 스키마 타입과 제약 조건, 데이터 이상 패턴까지 자동으로 검증하며, 엔지니어는 AI가 수행한 최종 결과만 검토하고 승인하는 체계로 전환했습니다.

그 결과 과거 영업일 기준 2주 이상 걸리던 데이터 생성 및 검증 작업 기간이 1~2일로 단축되어 약 90%의 기간 절감 효과를 거두었습니다.

AI-Ready Data 구축 이후, 이를 현업이 쉽게 접근하여 활용할 수 있도록 비즈니스 맥락과 데이터를 연결하는 체계를 마련했습니다.

우선 현업과의 인터뷰 및 최신 CS 요청 건들을 분석하여 업무 요구사항을 파악한 후, CoCo를 통해 적합한 L2 테이블 매핑, 조인 경로 분석, 활용 컬럼 추천을 실행했습니다. 여기에 현장 용어나 계산식 등 AI가 자동으로 파악하기 힘든 업무 암묵지를 운영자가 보완하여 완결성 높은 시멘틱 뷰(Semantic View)를 생성했습니다. 시멘틱 뷰는 복잡한 데이터베이스 구조를 현업의 비즈니스 언어로 연결해 주는 핵심 레이어이며, GS건설은 이 시멘틱 뷰의 구조와 관계도를 시각화하여 데이터의 가시성과 신뢰도를 동시에 끌어올렸습니다.

이를 기반으로 Cortex Agent를 생성하여 현업에 AI 챗봇 서비스를 제공하고 있습니다. 본사 담당자가 현장 작업 현황을 확인하려면 예전에는 PMX에 접속해 메뉴를 탐색하고 조건을 조회한 뒤 엑셀로 내려받아야 했습니다. 이제는 “어제 용접 작업이 있었던 현장이 어디지?”라고 묻기만 하면 됩니다.

CoCo 기반 데이터 자동 분석 → Semantic View 생성 → Cortex Agent 생성 → AI 챗봇 서비스

① AI-Ready 데이터 생성 및 검증 기간 90% 단축: 사람이 2주 이상 수행하던 AI-Ready 데이터 생성과 검증 과제를 CoCo가 1~2일에 끝냅니다.

② 단방향 파이프라인의 극복: 조회 화면에서 끝나던 데이터 흐름이 Cortex AI를 만나 AI 분석과 비즈니스 업무로 다시 확장되는 선순환 구조로 바뀌었습니다.

③ 현업 접근성 혁신: 시스템 접속과 메뉴 탐색 없이 자연어 질의만으로 168개 건설현장의 데이터를 근거와 함께 확인합니다.

GS건설은 신뢰 기반 데이터와 시멘틱 뷰, 에이전트 환경을 결합한 전사적 AX 프레임워크를 구축 중입니다. 데이터 표준화로 AI 이해도를 높이고(AI Readable), 온톨로지 기반으로 관계를 시각화하며(AI Visible), 에이전트 앱을 통해 누구나 데이터에 접근(AI Accessible)하는 체계를 완성할 계획입니다.

나아가 수집 범위를 회계 및 비정형 데이터로 넓히고 자동화 수준을 고도화할 예정입니다. 또한 사내 교육과 피드백을 통해 전사적인 AI 활용 문화를 정착시키며 데이터 혁신을 지속해 나갈 것입니다.