![The Core of Corporate Data Strategy in the AI ​​Era: "Build a Data Highway for AI"](/sites/default/files/How-the-Context-of-Data-Enables-the-World-of-Intelligence.jpg)



 

  October 21, 2026  

최근 열린 컨퍼런스에서 디노도코리아 김태홍 지사장은 'AI로 가는 데이터 고속도로를 건설하라’를 주제로, 기업이 성공적인 AI 도입을 위해 해결해야 할 데이터 통합 전략을 흥미로운 가설과 실제 사례를 통해 제시했습니다.

## 사주팔자와 AI 모델의 공통점

발표는 사주팔자 이야기로 흥미롭게 시작되었습니다. 사주 풀이에서 60세 이후의 운명 풀이가 드문 이유는 과거에는 60세 이상 생존 데이터가 부족했기 때문입니다. 결국 정확한 분석과 예측의 핵심은 ‘데이터의 존재 유무’라는 점을 짚었습니다.

현재 AI 시장은 허깅페이스(Hugging Face) 기준 등록된 모델 수가 한 달 만에 260만 개에서 282만 개 이상으로 폭증할 만큼 수많은 AI 모델이 쏟아져 나오고 있습니다. 하지만 수많은 AI 모델 중 우리 기업에 맞는 최적의 모델을 평가하고 선택하기란 쉽지 않습니다. 결국 핵심은 단순한 AI 모델 자체보다 **기업 내 양질의 데이터를 AI와 어떻게 연결하고 소통시킬 것인가**에 있습니다.

## 기업이 겪는 데이터 통합의 3가지 시도와 한계

김태홍 지사장은 기업들이 AI 활용을 위해 데이터 통합을 시도해 온 과정을 게임 플레이에 비유해 3가지 시나리오로 정리했습니다.

  
**시도 1. 물리적 데이터 중앙화 (Data Centralization)**

- 전략: 모든 데이터를 한곳(DW, 데이터 레이크 등)에 모아서 AI에게 제공.
- 한계: 데이터 저장소가 다양해진 환경에서 모든 데이터를 물리적으로 통합하는 것은 시간, 비용, 규제(개인정보보호법 등) 한계로 현실적으로 불가능에 가깝습니다.

  
**시도 2. 업무별 분산 대응 (The Fragmented Strategy)**

- 전략: 통합이 어렵다면 업무별로 적합한 AI를 따로 선정하고 필요한 데이터만 분산하여 파이프라인 구축.
- 한계: 개발 파이프라인이 수십 개로 늘어나 속도가 느려지고, 운영·엔지니어링 비용이 폭증하며, 보안 접점이 늘어나 사고 위험이 커지는 악순환을 초래합니다.

  
**시도 3. 데이터 가상화 (Data Virtualization as Gatekeeper)**

- 디노도의 제안: 데이터를 물리적으로 옮기지 않고, 데이터 가상화 기술을 '게이트키퍼(GateKeeper)'로 배치해 하나의 논리적 공간에서 모든 데이터를 관리하고 AI에 제공하는 방식입니다.   
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![](/sites/default/files/inline-images/%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0%20%ED%86%B5%ED%95%A9%EC%9D%84%20%EC%9C%84%ED%95%9C%20%EC%84%B8%20%EA%B0%80%EC%A7%80%20%EC%8B%9C%EB%8F%84.png)## 디노도의 핵심 가치: 

디노도는 데이터를 물리적으로 이관할 필요 없이 커넥터 연결만으로 모든 데이터를 가상 환경에서 손쉽게 확인하는 단순성과, 프레스토(Presto) 기반 쿼리 최적화를 통해 성능을 대폭 끌어올리는 레이크하우스 가속화를 동시에 구현합니다. 이를 통해 불필요한 데이터 이동 시간을 단축하고 중앙 집중식 거버넌스로 보안 및 모니터링을 일원화하여 비용 절감과 보안 강화를 이뤄낼 수 있습니다. 뿐만 아니라, 생성형 AI 및 AI 에이전트 서비스에 필요한 데이터 준비 상태(AI Readiness)까지 즉각 확보해 줍니다.

많은 기업이 모던 데이터 레이크하우스(Snowflake, Databricks 등)를 도입하고 있지만, 레이크하우스 단독 구축만으로는 생성형 AI가 요구하는 실시간 데이터 제공과 다양한 레거시(SAP, Oracle 등) 데이터 연동을 완벽하게 해결하기 어렵습니다. 디노도의 AI 친화적인 가치는 레이크하우스를 보완하여 AI가 필요로 하는 신뢰할 수 있는 실시간 데이터를 빠르게 제공할 수 있습니다.

## 실제 성공 사례: 미국 반도체 기업과 싱가포르 기업

  
• **미국 반도체 A사 사례**: 2014년부터 디노도의 데이터 가상화를 도입해 'Data-as-a-Service' 환경을 구축했습니다. 전 사원이 IT 부서를 거치지 않고도 4,000개 이상의 데이터 모델을 안전하고 빠르게 활용하고 있으며, 10년 이상 단 한 차례의 다운타임 없이 안정적인 데이터 고속도로를 운영 중입니다.   
• **싱가포르 B사 사례**: 기존 레이크하우스 환경에 디노도를 도입한 결과, 3년간 총소유비용(TCO)을 179만 달러에서 59만 달러 수준으로 대폭 절감하며 345%의 ROI를 달성했습니다.

## 요약하며 

AI 시대의 목적지는 AI 활용이지만, 출발지인 데이터에서 목적지까지 가는 '고속도로'가 없이는 제대로 달릴 수 없습니다. 디노도는 데이터를 억지로 한곳에 모으는 무거운 작업 대신, 논리적 데이터 가상화로 연결·활용·안전·비용 절감을 동시에 잡는 데이터의 길을 만들어 줍니다. 성공적인 AI-Native 기업으로 도약하고 싶다면, 먼저 우리 기업의 데이터 고속도로가 제대로 놓여 있는지 점검해 볼 시점입니다.

## [발표 동영상 확인하기](https://www.youtube.com/watch?v=08pF65D3El8)