현대 기업 환경에서 데이터는 핵심 자산으로 자리 잡고 있으며, 이를 효과적으로 활용하는 것이 성공의 열쇠이다. 다양한 산업과 기업에서 복잡한 요구를 충족하기 위해 데이터를 분석하고 예측하는 데 있어 맞춤형 솔루션이 필요하지만, 이러한 솔루션을 개별적으로 개발하는 것은 비용이 많이 들고 비효율적이다. 또 기업들은 데이터를 분석하고 활용하는 과정에서 다양한 도구와 기술을 통합해야 하는 복잡성이 증가했다. 특히, 데이터 소스의 다양성과 데이터 양의 폭발적인 증가로 인해 데이터 처리, 분석, 모델 개발 및 배포를 단일 플랫폼에서 관리하는 것이 중요해졌다.
범용 AI 통합 플랫폼은 비전문가도 쉽게 접근할 수 있는 직관적인 인터페이스와 자동화 기능을 제공하여 생산성을 높이고, AI 모델의 신속한 배포와 운영을 지원해 기업의 경쟁력을 강화하는 데 필수적이다.
범용 AI 통합 플랫폼 데이터이쿠(Dataiku)는 기업들이 데이터를 통해 더 나은 결정을 내리고 비즈니스 가치를 극대화할 수 있도록 지원한다. 2013년 프랑스 파리에서 설립된 AI 기업 데이터이쿠의 슬로건은 “일상화된 AI(Everyday AI)” 구현이다. 데이터이쿠 플랫폼은 모든 사용자가 데이터를 쉽게 활용하여 비즈니스 의사결정을 지원하도록 설계되었다.
데이터이쿠 플랫폼은 데이터 준비와 시각화 과정에서 100개 이상의 내장 프로세서와 데이터 커넥터를 통해 데이터 통합과 준비 과정을 간소화하여 분석의 효율성을 극대화한다. 내장된 데이터 카탈로그와 액세스 제어 기능을 통해 조직 내 다양한 데이터 소스를 효과적으로 관리할 수 있다.
이와 더불어 파이썬, R, SQL 노트북을 포함한 대화형 인터페이스는 데이터를 시각적으로 탐색하고 분석하는 데 도움을 준다. 비전문가도 시각적 차트와 대시보드를 이용해 복잡한 데이터를 쉽게 이해할 수 있어, 팀 전체가 데이터를 활용한 의사결정에 기여할 수 있다. 이러한 데이터 준비와 시각화 기능은 시간 소모적인 전처리 작업을 줄이고 분석 속도를 높여주며, 데이터 과학자가 핵심 분석 작업에 집중할 수 있도록 돕는다.
데이터이쿠의 플랫폼은 고도화된 머신러닝 기능을 제공한다. 사용자는 최첨단 머신러닝 라이브러리와 AutoML 기능을 통해 별도의 코딩 없이도 머신러닝 모델을 쉽게 개발할 수 있다. 파이썬과 R 통합을 통해 전문적인 데이터 과학자들도 복잡한 모델을 구축할 수 있다. 특히 MLOps 기능을 통해 AI 및 머신러닝 모델의 배포와 관리가 자동화된다. 데이터 파이프라인을 관리하고, 시각적 흐름과 스케줄러를 활용해 데이터 흐름을 자동화할 수 있다. 모델이 프로덕션에 배포된 후에는 데이터 드리프트 모니터링과 같은 기능을 통해 성능을 지속적으로 관리하고 개선할 수 있다. 이러한 자동화와 확장성은 AI 프로젝트의 운영 효율성을 크게 향상시키고, 비즈니스 목표에 맞는 AI 도입을 지원한다.
데이터이쿠는 기업들이 생성형 AI 애플리케이션을 구축하고, 이를 통해 비즈니스 성과를 극대화할 수 있도록 지원한다. 특히 엔터프라이즈 규모의 생성 AI 도구를 통해 다양한 산업에서 AI의 활용을 촉진하며, 기업 내 비전문가 쉽게 AI를 활용할 수 있도록 로우코드/노코드 방식을 지원한다.
또한 데이터이쿠는 강력한 거버넌스 계획을 통해 데이터와 AI 모델의 안전하고 신뢰성 있는 관리를 보장한다. 프로젝트 번들 및 데이터 드리프트 모니터링 기능은 데이터 분석과 AI 모델의 거버넌스를 강화하며, AI 도입의 리스크를 줄여준다. 기업들은 데이터 기반 혁신을 통해 경쟁 우위를 확보하고, 변화하는 비즈니스 환경에 빠르게 대응할 수 있다.
데이터이쿠 플랫폼은 데이터 분석, 머신러닝, 생성형 AI까지의 모든 과정을 지원하는 통합 솔루션으로, 기업들이 데이터를 통한 비즈니스 혁신을 이룰 수 있도록 돕는다. 기업들은 데이터 기반 의사결정 속도를 높이고, 생산성을 향상시키며, 비용 절감과 경쟁 우위를 확보할 수 있다. 데이터이쿠는 지속적인 업데이트와 현지화 노력을 통해 더 많은 기업들이 AI 기술을 활용할 수 있도록 지원할 예정이다.
유은정 기자 judy6956@etnews.com