스노우플레이크가 한국 시장에서 AI와 데이터 사업 확대에 속도를 내고 있다. 19일 서울 앰배서더 서울 풀만에서 기자회견을 열고 프로젝트 스노우워크를 공개하는 한편 국내 오피스 확장과 클라우드 연결성 강화, 파트너 생태계 확대를 함께 추진하고 있다고 밝혔다. 글로벌 신기술 발표를 한국 현장에서 직접 설명한 데 그치지 않고 국내 거점 전략까지 함께 내놓은 것이다.
최기영 스노우플레이크 지사장은 최근 서울 오피스를 이전해 확장하고 교육센터와 고객 협업 공간까지 마련했다고 밝혔다. 고객이 제품 설명을 듣는 수준을 넘어 교육과 공동 작업을 함께 진행할 수 있는 공간을 만들었다는 설명이다.
스노우플레이크가 한국 시장을 단순 판매 거점이 아니라 고객 정착과 확산의 기반으로 보고 있다는 뜻으로 읽힌다. AI 도입은 제품 구매만으로 끝나지 않고 실제 조직 안에 쓰이도록 설계와 교육, 운영이 뒤따라야 한다는 점에서 이런 투자는 시장 공략의 방식 자체를 보여준다.
기술 기반도 함께 보강됐다. 최 지사장은 지난해 5월부터 애저 서울 리전을 연결해 AWS와 애저를 아우르는 크로스 클라우드 환경을 지원하고 있다고 밝혔다.
두 개의 대형 클라우드가 동시에 멈출 가능성은 낮은 만큼 비즈니스 연속성 측면에서 실질적인 대안이 될 수 있다는 설명도 덧붙였다. 국내 기업 입장에서는 생성형 AI 도입 못지않게 장애 대응과 데이터 이동성, 특정 클라우드 종속 위험을 줄이는 문제가 중요하다. 이 때문에 멀티 클라우드와 크로스 클라우드 역량은 단순 기술 기능이 아니라 도입 판단의 기준이 되고 있다.
발표된 프로젝트 스노우워크도 이런 인프라 전략과 맞물려 있다. 스노우플레이크는 프로젝트 스노우워크를 리서치 프리뷰 버전으로 선보이며 현업 직원이 자연어 프롬프트만으로 여러 단계의 데이터 업무를 수행할 수 있도록 지원하겠다고 밝혔다.
보고서 작성과 분석, 후속 조치 준비까지 잇는 구조다. 시장에서는 AI 도입의 화려한 데모보다 실제 현업 업무에 붙었을 때 얼마나 신뢰 가능한 결과를 내는지가 더 중요한 과제로 떠오르고 있다. 스노우플레이크가 자사 AI 전략을 설명하면서 데이터 파운데이션과 비즈니스 로직, 워크플로우 내재화를 반복해서 강조한 배경도 여기에 있다.
AI의 내재화에 대한 고민은 간담회 내내 묻어났다. 당장 크리스티안 클레이너만 제품 담당 선임 부사장은 많은 기업이 AI를 도입하고도 성과를 내지 못하는 이유로 세 가지를 꼽았다. 기업 데이터와 AI가 연결되지 않는 점, 환각과 오답 문제, 분산된 데이터와 약한 거버넌스다.
스노우플레이크는 이를 풀기 위해 정형 데이터와 반정형 데이터, 비정형 데이터, 스트리밍 데이터를 하나의 환경에서 다루고 기업이 가진 비즈니스 로직을 AI와 결합하겠다고 밝혔다. AI를 쓰는 사람을 기술 인력으로 한정하지 않고 조직 내 모든 사용자로 넓히려는 전략도 분명히 했다.
한국 고객 사례도 소개됐다. 스노우플레이크는 롯데온이 자사 환경에서 AI를 활용해 비용을 32% 줄였다고 밝혔다. 국내 기업이 AI를 검토할 때 가장 많이 묻는 질문은 성능보다 투자 대비 효과인 경우가 많다. 이런 점에서 롯데온 사례는 단순 레퍼런스를 넘어 실증 자료의 성격을 갖는다.
심지어 유통업은 고객 접점 데이터와 마케팅 데이터, 거래 데이터가 대규모로 흩어져 있는 업종인 만큼 데이터 통합과 운영 효율화가 성과로 이어질 여지가 크다. 스노우플레이크가 한국 사례를 전면에 둔 것도 국내 시장의 판단 기준을 의식한 것으로 보인다.
현장 시연은 외부에 있는 아이스버그 테이블을 연결해 데이터 거버넌스를 적용하고 에이전트에 붙이는 흐름으로 진행됐다. 별도 복제 없이 데이터를 불러오고 민감 정보는 마스킹한 뒤 시맨틱 레이어를 자동 생성해 분석에 활용하는 과정이 소개됐다.
스노우플레이크는 이를 통해 데이터가 많아질수록 더 복잡해지는 보안과 컴플라이언스 문제를 한 체계 안에서 다룰 수 있다고 설명했다. 기업이 실제로 원하는 것은 AI가 더 화려한 문장을 만드는 일이 아니라 규정을 어기지 않으면서 필요한 사람에게 필요한 정보를 주는 일이라는 점에서, 이번 시연은 한국 시장의 요구와도 맞닿아 있다는 평가다.
한편 회사는 지난해 약 200개의 새로운 기능을 출시했고 올해도 이런 흐름이 이어질 것이라고 밝혔다. 여기에 스노우플레이크 포스트그레스 일반 공급과 엔터프라이즈 옵저버빌리티 기업 인수도 함께 소개했다. 데이터 플랫폼 업체들이 최근 몇 년 사이 AI 기능을 빠르게 붙이는 데 집중했다면 이제는 데이터베이스와 개발 도구, 관측 기능까지 포트폴리오를 넓히며 플랫폼 체력을 키우는 흐름으로 가고 있다. 고객 입장에서는 도구가 늘어날수록 연결 비용도 커지기 때문에 하나의 플랫폼 안에서 얼마나 많은 기능을 일관되게 제공하느냐가 중요해진다.
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최진홍 기자
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