통합 데이터 및 컨텍스트 기반의 엔터프라이즈 AI 구현

소프트웨어의 미래는 대화형 중심으로 재편되고 있으며, 이를 뒷받침할 데이터 파운데이션 역시 변화가 필요합니다.

AI가 실험 단계를 넘어 실제 비즈니스 환경에 적용되면서, 기업들은 의사 결정 방식을 재정립하고 있습니다. 이제 비즈니스 사용자는 대시보드를 쿼리하거나 보고서를 기다리는 대신 자연어로 질문을 던지고 즉시 답변을 받고 있습니다. 하지만 AI의 성능은 결국 그 기반이 되는 데이터의 품질에 달려 있습니다.

대부분의 레거시 데이터 아키텍처는 AI 기반 의사 결정이 아닌, 보고를 위해 설계되어 있어 다음과 같은 한계를 드러냅니다.
 

• 고지연성 데이터 파이프라인으로 인해 인사이트 도출이 늦어지고 운영 비용 증가
• SAP 데이터가 여러 시스템 간에 복제되면서 비즈니스 컨텍스트 손실
• 제어가 일관되지 않고 데이터 계보가 불명확한 분산된 데이터 거버넌스
• 일관되지 않은 정의와 시맨틱의 부재로 인해 신뢰할 수 없는 AI 결과물

결과: 엔터프라이즈 AI 이니셔티브가 규모를 확장하거나 측정 가능한 가치를 제공하는 데 실패합니다.

AI로 성공하기 위해서는 단순한 데이터 접근을 넘어, AI가 실제로 이해할 수 있는 신뢰할 수 있고, 거버넌스가 적용되며, 시맨틱이 풍부한 데이터가 필요합니다. 

이 eBook에서는 SAP와 Snowflake를 결합해 다음과 같은 새로운 유형의 아키텍처를 구현하는 방법을 소개합니다.

• 제로 카피 기반 양방향 데이터 공유: SAP 데이터를 이동하거나 복제하지 않고도 액세스 가능
• 비즈니스 컨텍스트와 시맨틱 유지: 데이터의 의미, 계층 구조, 관계를 그대로 보존
• 통합된 비즈니스 데이터 패브릭: 분석, 애플리케이션, AI 전반을 위한 일관되고 거버넌스가 적용된 단일 데이터 계층
• AI 활용이 가능한 실시간 데이터 액세스: 의사 결정, 자동화, 지능형 애플리케이션을 대규모로 지원