“데이터가 성패 좌우”…퀘스트소프트웨어, 통합 데이터 전환 전략 제시

[디지털데일리 이안나기자] 인공지능(AI)이 본격 확산하면서 데이터 라이프사이클 전반의 전략적 관리가 핵심 과제로 떠오르고 있다. 시장조사기관 가트너가 발표한 2025년 주요 전략적 기술 트렌드에서도 AI 신뢰성·리스크·보안 관리, 지속적 위협 노출 관리, AI 기반 개발 등이 강조됐다. 데이터가 AI 프로젝트 성패를 결정하는 핵심 요인으로 자리잡은 셈이다.

이러한 변화에 대응해 데이터 솔루션 전문기업 퀘스트소프트웨어(이하 퀘스트)는 ‘모델링-데이터 이동-데이터 관리’로 구성된 데이터 라이프사이클 전략을 제시했다고 30일 밝혔다.

◆ 모델링 단계부터 성패 갈린다…‘어윈(erwin)’으로 최적화=퀘스트에 따르면 AI 기반 비즈니스 성공 출발점은 올바른 데이터 모델링에 있다. 데이터 모델링이 제대로 이뤄지지 않으면 이후 데이터 이동과 관리 단계에서 불필요한 복잡성과 비용 증가, 성능 저하 등 문제가 발생한다는 설명이다.

최근 많은 기업이 기존 레거시 시스템을 스노우플레이크 같은 클라우드 플랫폼으로 마이그레이션하고 있다. 실제로 데이터베이스 랭킹차트에서도 스노우플레이크의 급격한 인기 상승을 확인할 수 있다. 하지만 시스템을 클라우드로 이전하는 것만으로는 기대했던 비용 절감이나 성능 향상을 실현하기 어렵다. 특히 데이터 모델링 없이 진행되는 클라우드 마이그레이션은 성능 저하와 비용 증가를 초래한다. 이는 반복적 튜닝과 수정이라는 비효율의 악순환으로 이어질 수 있다.

퀘스트 데이터 모델링 솔루션 ‘어윈(erwin)’은 기존 데이터를 스노우플레이크로 이전할 때 최적의 데이터 모델링과 체계적인 관리 방안을 제공한다. 이를 통해 데이터 구조 및 흐름 최적화로 운영 효율성을 높이고, 분석 정확도 향상 및 데이터 활용성을 제고한다. 이후 데이터 이동 및 관리 과정에서 불필요한 비용을 절감할 수 있다고 회사 측은 설명했다.

◆ 실시간이 생명…‘쉐어플렉스(SharePlex)’로 데이터 이동 혁신=정확한 데이터 모델링 이후 다음 핵심은 실시간 데이터 이동이다. AI 환경에서 의미 있는 데이터 활용을 위해서는 실시간 데이터가 중요하다.

기업들은 데이터 사일로 문제를 해결하고 비즈니스 의사결정을 위해 전통적으로 배치(Batch) 방식이나 ETL 기반 데이터 이동 방식을 사용해왔다. 하지만 이러한 방식들은 AI 기반 환경에서 실시간 대응이 어렵거나 데이터를 지연하면서 제공했고 데이터 볼륨 증가로 인한 성능 저하 및 병목현상도 발생시킨다. 데이터 관리 복잡성 및 확장성 문제 등의 한계를 드러내고 있는 것이다.

퀘스트 실시간 데이터 이동 솔루션 ‘쉐어플렉스(SharePlex)’는 동종·이기종 데이터베이스 간 데이터 통합과 분산을 지원한다. 주요 기능으로는 ▲운영 DB에 영향 없이 데이터를 즉각 복제·이동하는 실시간 데이터 복제 ▲오라클·포스트그레SQL 등 다양한 DB 간 동기화 및 복제 ▲ 필요 데이터만 선별 복제하는 데이터 필터링 및 변환 ▲실시간 데이터 정합성 검증과 복구 기능 등이 있다.

쉐어플렉스는 국내에서 25년 이상 운영되며 축적된 신뢰를 바탕으로 최근 2025 DBTA 트렌드 선도 제품으로 선정됐다. 이 솔루션은 AI 기반 실시간 분석 지원, 효과적인 재해복구(DR) 구축, 무중단·무손실 클라우드 마이그레이션 지원 등 비즈니스 효과를 제공한다.

◆ ‘토드(TOAD)’로 마무리하는 지속가능한 데이터 관리=AI 중심 환경에서는 데이터 품질 관리와 DB 성능 유지가 매우 중요하다. 지속적인 운영 관리 없이는 최적의 성능을 유지하기 어렵기 때문이다.

퀘스트의 데이터 관리 솔루션 ‘토드(TOAD)’는 AI 설명 기능을 통해 SQL 쿼리와 스크립트를 분석해 코드 목적과 성능 최적화 방안을 AI가 직접 제안한다. 이를 통해 개발자는 복잡한 쿼리를 신속하게 최적화하고, 성능 이슈를 사전에 방지할 수 있다.

또한 DB 성능 진단 및 모니터링을 통해 DB 성능을 실시간으로 모니터링하며 병목 현상과 이상 징후를 즉각 파악할 수 있게 한다. SQL 튜닝 프로세스 자동화를 통해서는 개발 및 운영팀의 리소스를 절약하고 AI 환경에서의 지속적 성능 최적화를 지원한다.

유광일 퀘스트소프트웨어 부장은 “AI의 성공은 결국 데이터의 성공”이라며 “올바른 데이터 모델링에서 시작해 실시간 데이터 이동, 지속적인 데이터 관리까지 라이프사이클 전반의 통합적 접근이 필수”라고 강조했다. 이어 “어윈, 쉐어플렉스, 토드를 통해 차세대 데이터 라이프사이클 전략을 제공하며 고객들이 실질적인 AI 기반 비즈니스 성과를 거둘 수 있도록 지원하겠다”고 말했다.

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