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기업 CIO들은 운영 과정에서 생성되는 방대한 데이터를 경쟁 우위로 전환해야 한다. 그러나 실제로는 운영 복잡성, 데이터 파편화, 특정 공급업체 종속, 일관성 없는 인사이트라는 4가지 장벽이 기업을 가로막고 있다. 특히 데이터가 분산돼 관리될 경우 전사 분석이 어려워지고 혁신 속도도 둔화한다.
오라클은 이러한 문제를 해결하기 위해 모던 데이터 플랫폼을 제안한다. 이 플랫폼은 데이터의 유형, 형식, 저장 위치와 관계없이 다양한 소스를 끊김 없이 연결해 분석이 가능한 구조를 만든다. 데이터 통합을 통해 기업은 복잡한 운영 체계를 단순화하고 데이터 기반 의사결정을 강화할 수 있다.
오라클 전략의 축은 ‘완성된 통합’과 ‘개방성’이다. 모던 데이터 플랫폼은 트랜잭션 처리, 데이터 웨어하우징, 데이터 레이크, AI·머신러닝 기능을 하나의 플랫폼에서 지원한다. 자율운영 데이터베이스(Autonomous Database)나 MySQL 히트웨이브(MySQL HeatWave)를 활용하면 트랜잭션과 분석 데이터를 단일 데이터베이스에서 처리할 수 있어, 복잡한 레이크하우스 아키텍처를 간소화할 수 있다.
오라클은 폐쇄적 구조를 지양하고 다양한 오픈 소스 기술과의 연동을 지원한다. 하둡, 스파크, 오픈서치, 포스트그레SQL, 레디스 등 관리형 오픈 소스 서비스를 통합적으로 제공한다. 또한 월별 최대 10TB의 무료 데이터 이그레스를 지원해 클라우드 운영 비용 부담을 완화했다.
오라클은 AI를 데이터베이스와 별개로 존재하는 도구가 아니라 핵심 기능으로 내재화하고 있다. 오라클 데이터베이스 23c와 MySQL 히트웨이브를 포함한 주요 데이터베이스 서비스에 벡터 검색과 생성형 AI 기능이 기본적으로 통합돼 있다.
이를 통해 사용자는 비정형 데이터 유사성 검색, 직관적 쿼리 등 기능을 별도의 전문 도구 없이 수행할 수 있다. 개발자들은 ‘AI 벡터 검색’을 통해 생성형 AI를 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있어 개발 부담을 줄일 수 있다. 오라클은 AI 실행 도구를 제공하는 수준을 넘어, 기업이 안정적으로 AI를 운영할 수 있는 기반을 데이터베이스에서부터 구축한다는 점을 강조한다.
최근 미국 라스베이거스에서 개최된 오라클 AI월드에서 후안 루이자(Juan Loaiza) 오라클 미션 크리티컬 데이터베이스(DB) 기술 담당 총괄 부사장은 "우리는 AI와 데이터를 함께 설계함으로써 차세대 AI 네이티브 데이터베이스를 만들었다. 오라클 AI데이터베이스에서는 RAG가 별도 내장돼 개발자가 외부 LLM과 파이프라인을 따로 구축할 필요가 없고 모든 AI 기능은 추가비용 없이 오라클 데이터베이스에 포함되어 있다"고 강조하기도 했다.
이 전략은 고객 사례를 통해 효과가 확인되고 있다. 브라질 에듀테크 기업 Estuda.com은 오라클 클라우드 인프라 기반 MySQL 히트웨이브를 도입해 분석용 데이터베이스 복제 과정을 제거했다. 이를 통해 실시간 분석 성능을 확보하는 동시에 비용을 85% 절감했다.
글로벌 금융사 도이치뱅크는 오라클 하이브리드 클라우드를 적용하며 1억유로 이상의 비용을 절감하고 에너지 사용량을 50% 줄이는 성과를 올렸다. 데이터 구조 혁신이 효율성 제고와 비용 절감으로 직결된 사례다.
오라클은 데이터가 기업의 가장 중요한 자산이며 AI 시대 경쟁력의 핵심이라고 강조한다. 분산되고 복잡한 데이터 환경을 통합 플랫폼 기반으로 전환할 경우 AI와 분석을 활용한 비즈니스 가치 창출이 가능해진다. 기업이 데이터의 잠재력을 극대화할 수 있는 기반을 마련하는 것이 오라클 전략의 목표다.
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