‘수집’ 아닌 ‘연결’이 승패 가른다…디노도가 제안하는 AI 시대의 데이터 전략

AI 요약

기업들이 챗GPT 같은 생성형 AI를 도입하려 해도 실제 프로덕션 성공 사례와 ROI 입증이 드문 핵심 원인은 모델 성능이 아니라 DW·데이터 레이크·클라우드·외부 API 등으로 분산된 내부 데이터를 연결하는 지점에 있다고 디노도 코리아 정승재 이사가 Cloud & AI Summit 2026에서 설명했습니다. 정 이사는 AI 활용을 위해 통합성, 실시간성, 유연성, 풍부한 맥락, 보안·거버넌스의 5가지가 필요하며, 데이터 ‘수집’ 중심의 물리적 통합보다 데이터 패브릭 기반 ‘연결’ 중심 접근이 효율적이라고 강조했고, 구현은 데이터 가상화(1단계)·시맨틱 레이어(2단계)·온톨로지 확장(3단계)으로 제시했습니다. 디노도 플랫폼은 200개 이상 소스를 단일 접점으로 연결해 정형·비정형 데이터를 함께 활용하고 자연어 처리 및 벡터 DB 연계를 지원하며, 역할·속성 기반 행·열 단위 통제와 마스킹 등 일관된 보안 정책으로 민감정보 유출을 관리할 수 있다고 밝혔습니다.