AI 시대, '모던 데이터 스택'이 다시 주목받는 이유

 

데이터와 AI, 이제는 뗄 수 없는 관계

AI가 기술 업계의 주인공이 된 지금, 많은 사람들이 잊고 있던 질문이 다시 떠오르고 있습니다. “우리가 왜 그렇게 데이터를 구조화하고, 스택을 정리하며, 데이터 거버넌스를 강조했을까?”

답은 간단합니다. AI가 제대로 작동하려면 '좋은 데이터'가 필요하기 때문입니다.

이번 블로그에서는 AI 기술, 특히 대형 언어 모델(LLM)과 모던 데이터 스택(Modern Data Stack) 사이의 연결 고리를 탐색합니다. 단순히 대시보드를 예쁘게 꾸미는 수준을 넘어, AI 기반 의사결정과 자동화를 가능하게 하는 핵심 인프라로서의 데이터 스택의 의미를 조명합니다.

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1. 모던 데이터 스택이란?

데이터의 혼돈을 질서로 바꾸는 도구

모던 데이터 스택이란 데이터를 수집하고, 저장하고, 분석하는 일련의 기술 구성 요소입니다. 일반적으로는 다음과 같은 요소로 구성됩니다:

• ETL/ELT 도구: 데이터를 추출하고 변환 (예: Fivetran, dbt)
• 데이터 웨어하우스: 데이터를 저장 (예: Snowflake, BigQuery)
• BI 도구: 데이터 시각화 및 분석 (예: Looker, Mode)

이 스택은 조직 전반의 데이터를 통합하고, 일관된 방식으로 가공하여, 모든 팀이 동일한 기준의 데이터를 활용할 수 있도록 만드는 시스템입니다.

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2. LLM과 AI, 왜 데이터를 필요로 할까?

똑똑한 AI도 ‘데이터 문맹’이면 무용지물

대형 언어 모델이 아무리 똑똑하더라도, 답을 내릴 수 있는 ‘맥락’이 없다면 헛수고입니다.

예를 들어, 회사 내부 정책이나 특정 고객의 매출 정보는 LLM이 인터넷 검색만으로는 접근할 수 없습니다. 이때 필요한 것이 바로 모던 데이터 스택이 제공하는 정제된 데이터와 문서, 메트릭스입니다.

• 🔍 인터넷 데이터: 외부 정보는 광범위하지만 정확도는 보장되지 않음
• 📄 내부 문서: 기업 내 의사결정 배경을 설명하는 문서 기반 정보
• 📊 구조화된 메트릭스: 정확하고 검증된 숫자 기반 데이터

LLM은 이 세 가지를 모두 통합적으로 사용할 때 진짜 가치를 발휘합니다.

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3. AI + 데이터의 실제 사례: 세 가지 연결

1. LLM + 인터넷 검색

• 장점: 외부 세계의 실시간 정보를 활용 가능
• 단점: SEO 조작 콘텐츠에도 쉽게 영향을 받음

예: “2025년 최고의 베개 추천” 검색 시 광고성 콘텐츠에 휘둘릴 수 있음

2. LLM + 내부 문서 검색

• 장점: 조직 내 의사결정과 문맥 이해에 탁월
• 단점: 오래된 정보, 오류, 중복 문서로 혼란 유발

예: 회의 일정 문서를 찾을 때 다른 날짜가 포함된 문서가 혼재되어 있음

3. LLM + 메트릭스/구조화 데이터

• 장점: 대화형 SQL 분석을 통한 강력한 데이터 탐색 가능
• 단점: 조직마다 메트릭스 정의가 상이하거나 혼동될 수 있음

예: 매출 정의가 부서마다 다르다면 AI가 내리는 결론도 엇갈릴 수 있음

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4. 데이터 기반 AI는 어떻게 더 유용해지는가?

데이터 + AI = 의사결정 자동화의 시작점

이제는 AI가 단순한 챗봇이 아니라, 실제로 경영 판단에 도움을 줄 수 있는 **“의사결정 보조 도구”**로 진화하고 있습니다.

예를 들어, 외식업 CEO가 새로운 지역 진출을 고민할 때:

• 내부 전략 문서: 회사의 기존 전략, 시장 진입 기준 파악
• 정량 메트릭스: 해당 지역의 예상 수익성 시뮬레이션
• 외부 데이터: 해당 지역의 경쟁사, 소비자 지출 트렌드 분석

이 모든 데이터가 하나의 AI 인터페이스로 통합될 때, 마치 '미래 예측 보고서'처럼 기능할 수 있습니다.

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모던 데이터 스택은 ‘AI 시대의 초석’이다

처음엔 단순히 BI 대시보드를 만들기 위해 구축했던 데이터 인프라. 그러나 지금, 그 인프라는 AI를 진짜 ‘똑똑하게’ 만드는 핵심 조건으로 변했습니다.

데이터 없이 AI는 허상입니다.
정돈된 데이터 위에 구축된 AI만이, 신뢰할 수 있는 답을 줄 수 있습니다.

앞으로 데이터 담당자의 역할은 더 중요해질 것입니다. LLM이 사용할 ‘신뢰 가능한 데이터’를 제공하고, 그 흐름을 통제하며, 실제 사용자가 안심하고 활용할 수 있는 기반을 만드는 일이 이들의 과제가 될 것입니다.

https://roundup.getdbt.com/p/why-the-modern-data-stack-matters

Why the modern data stack matters in the AI age