미디어 속 디노도

[아이티데일리] 인공지능(AI) 모델 간 성능 차이가 좁혀지면서 같은 모델을 써도 어떤 데이터를 어떻게 활용하느냐에 따라 결과가 달라지고 있다. 이에 따라 기업들도 사내 데이터를 AI에 연결하는 데 힘을 쏟고 있지만 정작 그 데이터가 어디에 어떤 형태로 놓여 있는지는 파악하지 못하고 있다.

[데이터넷] 디노도(Denodo)는 스노우플레이크(Snowflake)의 ‘모던 마케팅 데이터 스택 2026(The Modern Marketing Data Stack 2026)’ 보고서에서 데이터 통합 및 데이터 모델링 부문 ‘주목해야 할 기업(One to Watch)’으로 선정됐다고 30일 밝혔다

디노도가 아마존웹서비스(AWS)와 손잡고 기업용 에이전틱 인공지능(AI) 확산을 겨냥한 데이터 통합 기능을 강화했다. 기업 내부에 흩어진 데이터를 실시간으로 연결하고 시맨틱·거버넌스·보안 체계를 결합해 AI 에이전트가 신뢰할 수 있는 데이터 기반 위에서 작동하도록 지원한다는 전략이다.

2023년 시작된 생성형 인공지능(AI) 열풍이 이제는 스스로 판단하고 업무를 완수하는 AI 에이전트에 대한 관심으로 전환됐다. 이를 뒷받침하기 위해 전 세계가 어느 때보다 AI 모델 구축에 열을 올리면서 허깅페이스에 등록된 AI 모델 수가 270만개를 넘어서는 '모델 범람'의 시대가 됐다.

기업의 생성형 AI 프로젝트가 좀처럼 성과를 내지 못하는 이유는 모델 성능이 아니라 분산된 데이터를 AI에 전달하는 연결 구조의 부재에 있다

기업의 생성형 AI 프로젝트가 좀처럼 성과를 내지 못하는 이유는 모델 성능이 아니라 분산된 데이터를 AI에 전달하는 연결 구조의 부재에 있다

디노도가 기업 인공지능(AI) 도입 가속을 돕는 데이터 관리 플랫폼을 공개했다. 디노도는 '디노도 플랫폼 9.4'를 출시했다고 12일 밝혔다. 이 제품은 AI 시스템과 애플리케이션 사용자가 실시간 데이터에 안정적으로 접근하도록 지원하는 것이 핵심이다.

“디노도의 플랫폼은 데이터 통합에 있어 기존의 데이터 플랫폼을 대체하지 않고 보완하는 존재다. 언제 어디든지 구축해 기존의 데이터 플랫폼에서 느끼는 부족한 부분들을 메꿀 수 있다.”

[디지털데일리 이안나 기자] 생성형 인공지능(AI)이 기업 전반으로 확산하고 있지만 기대 대비 성과가 낮다는 지적이 이어지고 있다. 사내 곳곳에 흩어진 정형·비정형 데이터가 통합되지 않고 문맥을 설명할 시맨틱 구조가 부족하면 검색증강생성(RAG)이나 텍스트 기반 SQL 자동화도 정확성을 확보하기 어렵기 때문이다. 디노도는 데이터 이동 없이 실시간으로 연결하는 ‘논리적 데이터 패브릭’이 이러한 한계를 해결할 구조라고 강조했다.

에이전틱 인공지능(AI) 시대가 왔습니다. AI는 사람 지시 없이 스스로 판단하고 행동하는 자율적 기술로 진화하고 있습니다. 그 핵심에는 데이터가 있습니다. 데이터 수준이 곧 에이전틱 AI 성능을 결정하기 때문입니다. 지디넷코리아는 이번 [SW키트 스페셜] 기획을 위해 미국의 데이터 관리 기업 데이터브릭스와 스노우플레이크, 디노도를 방문했습니다. 각 기업이 어떻게 데이터 품질을 확보하고, 어떤 전략으로 경쟁력을 높이고 있는지 조명합니다. [편집자주]