2024년은 생성형 AI의 폭발적 성장과 함께 IT 업계에 새로운 활력을 불어넣은 한 해로 평가된다. 챗GPT(ChatGPT)로 촉발된 AI 혁명은 전 산업 분야로 확산하며 디지털 전환을 가속화했고, 이는 IT 산업 전반에 긍정적인 영향을 미쳤다. 그러나 한편으로는 글로벌 경기 침체와 지정학적 불확실성으로 인한 투자 위축 등 도전적인 환경도 지속됐다.
 

2025년 IT 시장은 이러한 흐름을 이어받아 더욱 역동적인 변화가 예상된다. 생성형 AI 기술은 이제 실험 단계를 넘어 본격적인 상용화 국면에 접어들 것으로 보인다. ‘슈퍼 유스 케이스(Super Use Case)’를 중심으로 한 AI 도입이 공공과 금융 등 주요 산업 분야에서 가시화될 전망이다. 클라우드 시장에서는 AI와 클라우드 네이티브 기술의 결합이 새로운 성장 동력으로 부상할 것으로 기대된다.

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[데이터 통합·관리] 데이터 전략적 가치 및 AI 자동화 플랫폼 수요 급증 전망

지난해 데이터 통합 및 관리 분야에서는 데이터 품질(AI 기반 품질 관리 및 데이터 수명주기 관리), 보안(클라우드상 데이터 보안 및 멀티 클라우드 보안 통합), 거버넌스(실시간 데이터 통합 및 적극적인 데이터 거버넌스), 자동화(자동화 도구의 활용 및 데이터 패브릭) 등 네 가지 주요 테마를 중심으로 다양한 이슈가 부각됐다. 네 가지 영역은 기술 발전 및 변화하는 비즈니스 요구에 각기 대응하며 데이터 관리의 복잡성을 해결하는 데 필수적인 요소로 꼽힌다. AI가 대두된 이후 해당 요소들의 중요성은 더욱 높아졌고, 각각의 요소들은 서로 연관되기 시작했다.

2025년에는 공공분야를 비롯해 전 산업군에서 데이터 통합 및 관리가 중요한 이슈로 부각될 것으로 예상된다. 데이터의 가치를 극대화하고 기술 혁신을 지원하며, 보안과 규제 요구에 대응하기 위해 필수 요소로 꼽히기 때문이다.

구체적으로 △데이터의 전략적 가치 △기술 혁신 촉진 △보안 및 규제 요구 대응 △AI 오토메이션 플랫폼 수요 급증 등의 주제가 부상할 것으로 예상된다. 먼저 데이터의 전략적 가치가 부각될 것으로 보인다. 데이터는 조직의 의사결정에 필수적이다. 특히 공공부문에서는 신뢰할 수 있는 데이터를 통해 정책 결정의 기반을 마련하고, 조직 간 협업을 촉진할 수 있다. 기업은 명확한 의사결정을 위해, 공공기관은 데이터의 조직화 및 표준화를 통해 혁신적인 서비스를 제공하며, 사일로(silo)화된 데이터를 효과적으로 통합할 필요가 있다.

다음은 기술 혁신의 촉진이다. 구체적으로 AI와 데이터가 통합될 것이다. AI와 머신러닝(ML)은 데이터를 효율적으로 통합하고 분석해 실시간 인사이트를 제공하며, 이는 전략적 결정을 가속화할 수 있다. 아울러 클라우드 기술도 활용될 것이다. 클라우드 기반 데이터 관리 기술은 데이터 접근성을 높이고 실시간 분석을 가능하게 해 조직 내 데이터 활용을 극대화할 수 있다.





다음으로는 보안 및 규제 요구에 대응하고자 하는 움직임이 일 것이란 예상이다. 다양한 데이터 보호법과 규정(예: GDPR)은 데이터 관리의 표준화를 요구하며, 이는 데이터 보안과 프라이버시를 강화하는 데 기여한다. 또한 데이터의 품질과 일관성을 유지하기 위해 데이터 거버넌스 구조를 강화하고, 데이터 관리 표준을 채택하는 것이 필수적으로 떠오를 것으로 전망된다.

엔코아 김범 부문장은 “조직들이 데이터 통합 및 관리의 중요성을 인지하고, 전략적 목표를 달성하기 위한 데이터 주도적 접근 방식을 채택하는 수가 늘어날 것이다. 이는 각 조직이 변화하는 환경에 적응하고 경쟁 우위를 확보하는 중요한 수단이 될 것”이라고 설명했다.

마지막으로 가장 중요한 AI 오토메이션 플랫폼(AI Automation Platform)에 대한 수요가 급증할 것으로 예상된다. 기업과 공공기관들은 업무 자동화 및 AI 기반 솔루션을 활용해 운영 효율성을 높이고 비용을 절감하고자 한다. 이에 따라 엔지니어링 리소스 부담이 적은 노코드(No Code) 및 로우코드(Low Code) 기반 ‘AI 오토메이션 허브 플랫폼(AI Automation Hub Platform)’에 대한 수요가 늘어날 것으로 전망된다. 이러한 플랫폼은 개발자에 대한 의존도를 줄이고 비즈니스 사용자들이 더 쉽게 애플리케이션 개발 및 관리를 할 수 있도록 지원할 수 있다.

엔코아 김범 부문장은 “AI와 자동화 기술의 발전은 플랫폼을 더욱 스마트하고 강력하게 만들고 있다. 사용자는 AI를 통해 예측 유지보수, 실시간 데이터 분석, 품질 제어와 같은 고급 기능을 수행할 수 있다. 이러한 기술 발전은 시장 발전을 가속화하고, 기업들은 경쟁력을 유지하기 위해 관련 솔루션을 채택하는 데 박차를 가할 것으로 보인다”면서 “특히 시장에서는 다양한 시스템과의 통합을 빠르고 쉽게 지원할 수 있고, 내장형 보안기능과 규제 준수 도구를 통해 애플리케이션과 데이터를 보호할 수 있는 AI 자동화 플랫폼을 요구할 것”이라고 설명했다.

이어 김범 부문장은 “엔코아는 주력 제품인 ‘데이터웨어 DA#(DATAWAREDA#)’의 데이터 표준화 부분을 AI를 활용해 자동화시키고 보다 효율적인 데이터 표준과 품질관리를 지원한다. 또한 데이터 전문 솔루션은 AI를 활용한 자동화 기능 탑재로 기업과 기관의 체계적인 데이터 거버넌스 구축에 활용될 것이며 AI 활용을 위한 고품질의 데이터 공급을 가능하게 할 것”이라고 부연했다.

[인터뷰] “데이터 거버넌스 강화 및 데이터 전략과 비즈니스 연계 지속될 것”


         엔코아 김범 부문장


중·장기적인 관점에서 데이터 통합 및 관리 시장은 기술·전략적 혁신을 통해 꾸준히 확대될 것으로 예상된다. 이는 효율적인 데이터 활용을 통해 경쟁력을 강화하고 시장 규모를 확대하기 위한 필수 요소이기 때문이다.

기술적으로는 △AI와 머신러닝 활용 △클라우드 데이터 관리 △데이터 메시(mesh) 및 분산 아키텍처 등 3가지 방향성이 관찰되며, 전략적으로는 ▲데이터 거버넌스 강화 ▲데이터 전략과 비즈니스 목표의 연계 등 2가지 움직임이 예상된다.

먼저 AI와 ML 기술은 데이터 관리를 자동화하고, 데이터 품질 관리 및 예측 분석을 통해 더 나은 인사이트를 제공한다. 이는 비즈니스 의사결정에 큰 도움을 주며, 시장의 성장을 가속화할 수 있는 요소다. 향후 지속적인 투자가 예상되는 부분이다.

다음으로는 클라우드 데이터 관리다. 클라우드 기반 솔루션은 데이터 접근성을 높이고, 기업들이 대량의 데이터를 효과적으로 관리할 수 있도록 지원한다. 클라우드 기술의 발전은 데이터 통합의 중요성을 한층 더 부각시키고 있다. 마지막은 데이터 메시 및 분산 아키텍처다. 데이터 메시는 중앙 집중화된 데이터 저장소를 분산형 구조로 대체해 조직 내 자율성을 높이고, 효율적인 데이터 관리 환경을 제공하는 방향으로 발전할 것이다.

전략적으로는 데이터 거버넌스가 강화될 것으로 보인다. 데이터 거버넌스는 데이터의 일관성 및 정확성을 보장하며, 이를 통한 규제 준수와 데이터 보안을 강화하는 것이다. 이는 조직이 데이터 관리 전략의 일환으로써 반드시 고려해야 할 요소다.

다음으로 데이터 전략과 비즈니스 목표를 연계하려는 시도가 늘어날 것으로 예상된다. 데이터 관리 전략은 기업의 장기적인 비즈니스 목표와 정렬돼야 하며, 이를 통해 효율적인 데이터 활용 및 전략적 의사결정을 지원할 수 있어야 한다.

2023년 13.6억 달러였던 글로벌 데이터 통합 시장은 2033년까지 43.38억 달러로 성장할 것으로 예상되고 있으며, 연평균 성장률(CAGR) 12.32%를 기록할 것으로 보인다.

데이터 관리와 통합 과정은 기술적, 전략적 혁신을 가져오며, 기업에게는 장기적인 경쟁 우위를 제공할 것이다. 이를 통해 기업들이 데이터의 잠재력을 최대한 활용하고, 시장에서 성공할 수 있는 기반을 마련할 수 있을 것이다.



아이티데일리 박재현 기자
기사 원문 보기:  [신년전망①] 사라지는 생성형 AI ‘캐즘’…데이터·AI 사업 기상도는 ‘맑음’