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Why Waiting for Ready Data Is Riskier Than Starting AI Now

Fri, 30 Oct 2026 05:58:00 +0900

데이터 정리가 싹 끝날 때까지 AI 도입은 금지라는 말을 들으면 왠지 발목이 잡힌 것 같고 어렵게 느껴지시죠? 📊

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데이터 완벽주의의 함정

과거 전통적인 방식은 데이터를 먼저 옮기고, 중앙화하고, 거버넌스를 갖춘 뒤에야 AI를 시작해야 한다고 가르쳤어요.
하지만 기업의 97퍼센트가 AI를 시도하고 있는 반면, 데이터가 완벽하다고 답한 곳은 단 5퍼센트에 불과해요.
완벽한 데이터 상태라는 것은 애초에 오지 않으며, 이를 기다리는 것은 경쟁에서 뒤처지는 가장 큰 리스크가 될 수 있어요.

세 가지 기업 유형과 평행 모델

대다수 기업은 지친 베테랑, 백지 상태, 중간 단계의 세 가지 유형 중 하나에 속하지만 모두 완벽한 데이터 구축을 AI의 선결 조건으로 여기는 실수를 하고 있어요.
이를 해결하기 위한 평행 모델은 AI 도입과 시스템 현대화를 동시에 진행하는 방식이에요.
트랙 1에서는 90일 안에 성과를 증명할 수 있는 AI를 현재 데이터로 바로 시작하고, 트랙 2에서는 기존 시스템의 현대화를 독자적으로 계속 진행해요.

현업 전문가의 역할 변화

데이터 플랫폼이 인프라와 수작업을 대신 처리해 주면서 AI 실행 방식이 변하고 있어요.
농부가 트랙터 덕분에 밭갈이 대신 수확에 집중할 수 있는 것처럼, 현업 전문가들도 복잡한 인프라 대신 비즈니스 가치 창출에 집중할 수 있어요.
유통의 바이어, 제조의 운영 관리자처럼 각 분야의 전문가들이 AI를 어디에 쓸지 결정하는 것이 중요해요.

이용 방법 / 활용 방안

당장 완벽하지 않은 데이터라도 지금 있는 그대로 활용해 90일 안에 성과를 낼 수 있는 작은 프로젝트를 먼저 시작해 보세요.
시스템 현대화와 AI 도입을 동시에 진행하면서, 실제로 작동하는 AI 사례를 바탕으로 어떤 시스템을 먼저 고쳐야 할지 우선순위를 정해보세요.
데이터 엔지니어뿐만 아니라 현업 업무를 잘 아는 실무자들이 직접 AI를 어디에 활용할지 아이디어를 내도록 판을 깔아주세요.

데이터가 완벽해질 때를 기다리는 것은 끝없는 기다림일 뿐이에요. 여러분이라면 지금 가진 데이터로 어떤 작은 시도를 먼저 해보고 싶으신가요?

Automated Snowpipe Setup with Snowflake CoCo Is Now GA

Tue, 27 Oct 2026 21:58:00 +0900

새로운 앱을 만들거나 서비스를 운영하다 보면 쏟아지는 데이터를 실시간으로 분석하는 게 정말 중요하죠? 하지만 막상 데이터를 분석하려고 하면 클라우드 저장소와 데이터베이스를 연결하는 복잡한 설정 과정 때문에 답답했던 경험, 다들 한 번쯤 있으실 거예요.

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자연어 대화로 끝내는 데이터 연결

스노우플레이크의 자동화 기능인 코코를 활용하면 복잡한 설정 없이 자연어 대화만으로 데이터를 연결할 수 있어요.
개발팀에 요청하고 기다릴 필요 없이, 필요한 사람이 직접 파일 형식을 분석하고 파이프라인을 구축할 수 있죠.

똑똑한 파일 분석과 중복 방지

코코가 클라우드 저장소의 파일을 직접 샘플링해서 CSV나 JSON 같은 형식을 알아서 파악해요.
기존에 이미 설정된 파이프라인이 있다면 중복 로드를 막기 위해 미리 알려주고 확인을 거친답니다.

과거 데이터까지 깔끔하게 처리

파이프라인이 만들어지기 전에 쌓인 지난 7일간의 데이터도 놓치지 않고 바로 불러올 수 있어요.
필요에 따라 테라폼 코드로 자동 변환하거나, 아예 아이스버그 테이블 형식으로 데이터를 관리할 수도 있어요.

이용 방법 / 활용 방안

빠른 데이터 분석이 필요할 때: 신규 앱 출시 초기 사용자 반응을 실시간으로 확인하고 싶거나 보안 로그를 추적할 때 기다림 없이 바로 데이터를 조회해 보세요.
상황에 맞는 설정 선택하기: 임시 권한을 부여하거나, 팀에서 쓰는 테라폼 코드로 내보내는 등 우리 팀의 보안 정책과 스타일에 맞는 방식을 고르면 돼요.
상태 점검까지 한 번에: 파이프라인이 잘 작동하는지 직접 복잡한 명령어를 칠 필요 없이, 코코를 통해 오류 여부와 로드 기록을 편하게 확인할 수 있어요.

여러분이라면 이 편리한 자동화 기능을 어떤 데이터를 다루는 데 가장 먼저 써보고 싶으신가요?

Snowflake and Oracle: Bringing the AI Data Cloud to OCI

Tue, 27 Oct 2026 21:58:00 +0900

여러분, 회사를 운영하거나 일할 때 필요한 데이터가 한 곳에 쏙 모여있지 않고 여러 프로그램에 흩어져 있어서 답답했던 적 있으신가요? 재무 팀은 영업 팀의 실적이 궁금하고, 물류 팀은 고객 주문 상황을 알아야 하는데 정보가 따로 놀면 분석하기 참 어렵죠.

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1. 스노우플레이크와 오라클의 파트너십 확대

두 기업이 손을 잡고 스노우플레이크의 AI 데이터 클라우드를 오라클 클라우드 인프라(OCI) 환경에 네이티브 서비스로 제공할 예정이에요.
오라클 환경에서 쓰던 데이터를 더 가깝고 빠르게 연결해서 인공지능(AI)과 데이터 분석에 활용할 수 있게 된답니다.

2. 다양한 오라클 프로그램과의 연결성 강화

오라클의 업무용 프로그램인 ERP, HCM, SCM을 비롯해 넷스위트 같은 주요 비즈니스 도구들과 연결될 계획이에요.
오라클 데이터베이스, 자율주행 데이터베이스, 마이SQL 등 다양한 데이터 저장소와도 부드럽게 이어진답니다.

3. 비용과 관리의 편리함

오라클을 이미 쓰고 계신 분들이라면 익숙한 오라클 계약 방식을 통해 스노우플레이크를 구매하고 통합된 환경에서 관리할 수 있어요.
오라클 유니버설 크레딧을 사용해 결제할 수 있어서 복잡한 계약 과정을 줄여준답니다.

이용 방법 / 활용 방안

이번 협력이 실제로 어떻게 쓰일 수 있을지 궁금하시죠? 개발자가 아니더라도 우리가 일상적인 업무에서 마주치는 고민을 해결하는 데 큰 도움이 될 수 있어요.

How Finance Cut Forecasting to Hours With AI

Sat, 24 Oct 2026 05:58:00 +0900

사내 업무에서 매번 반복되는 보고서 작성이나 자료 취합 때문에 지친 적 있으신가요? 엑셀과 씨름하며 밤을 지새우던 업무가 AI를 만나 순식간에 끝난다면 믿어지시나요? 오늘은 스노우플레이크 재무팀이 AI를 활용해 업무 속도를 획기적으로 단축한 흥미로운 이야기를 들려드릴게요.

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AI에게 우리 회사만의 상식 알려주기

스노우플레이크 재무팀은 AI에게 데이터와 전문 용어, 업무 흐름을 미리 알려주는 프로필 기반을 만들었어요.
이 배경지식 덕분에 AI가 매번 헤매지 않고 곧바로 정답을 찾아내어, 답변을 얻기까지 거치는 단계가 절반 이하로 줄어들었답니다.
그 결과 월간 실적 예측과 분석에 일주일 이상 걸리던 작업이 몇 시간 만에 척척 끝나게 되었어요.

출장비 보고서부터 예약 관리까지 척척

영업 사원의 출장 경비 분석이나 지출 변동 내역을 정리하는 복잡한 과정이 이제 단 15분 만에 끝납니다.
예약 현황과 실적을 비교하는 업무 역시 간단한 명령어 입력만으로 몇 분 만에 완료할 수 있어요.
믿을 수 있는 공식 데이터 소스만을 활용하기 때문에 정확성도 탄탄하게 챙겼답니다.

전문가가 아니어도 직접 만드는 AI 도구

복잡한 코딩을 몰라도 현업 분석가들이 직접 자신만의 업무 도구를 만들 수 있는 환경이 조성되었어요.
두 달 만에 3가지였던 기능이 36가지로 늘어났고, 처음 도입한 직원 중 87퍼센트가 지금도 매일 이 AI를 활용하고 있답니다.
내가 가장 잘 아는 업무를 내 손으로 직접 AI에 맞춰 도구로 만드니 활용도가 훨씬 높아진 것이죠.

이용 방법 / 활용 방안

기본 배경지식 먼저 챙기기: AI를 도입할 때 우리 회사만의 용어나 데이터 규칙을 먼저 학습시키는 것이 핵심이에요. 밑바탕이 튼튼해야 AI가 엉뚱한 소리를 하지 않고 진짜 도움이 되는 답변을 줍니다.
현업 담당자가 직접 도구 만들기: 개발자에게 일일이 부탁하기보다, 실제 업무를 가장 잘 아는 실무자가 직접 AI 활용 기능을 만드는 방식을 시도해 보세요. 업무 효율이 눈에 띄게 좋아질 거예요.

여러분이라면 이렇게 똑똑해진 AI 비서에게 가장 먼저 어떤 업무를 시켜보고 싶으신가요?

How to Measure AI Value Beyond Adoption Metrics | Snowflake

Fri, 23 Oct 2026 19:07:13 +0900

갑자기 “우리 회사 AI 도입률이 35%예요"라는 소식을 들으면, 이게 잘하고 있는 건지 감이 잘 안 오시죠?

AI를 얼마나 많이 쓰는지 단순한 숫자만 세는 시대는 이제 지나갔어요. 오늘은 스노우플래크가 AI의 진짜 가치를 측정하고 실제로 업무에 활용했던 흥미로운 이야기를 들려드릴게요.

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숫자가 아닌 진짜 업무를 측정하기

단순히 AI를 켜본 횟수나 질문을 던진 횟수만 세면, 단순한 검색을 하는 것과 복잡한 업무를 자동화하는 것을 구분할 수 없어요.
AI가 진짜로 시간에 여유를 만들어주고 있는지 확인하려면, AI가 단순 답변을 넘어 실제 업무(파이프라인 구축, 오류 진단 등)를 얼마나 처리하고 있는지 살펴봐야 합니다.
업계 동료들과 비교하는 벤치마크를 통해 우리 회사의 AI 활용 수준이 걸음마 단계인지, 선도적인 단계인지 객관적으로 파악할 수 있어요.

사내 개발 팀과 마케팅 팀의 놀라운 변화

데이터 엔지니어링 팀은 매달 수백 시간 걸리던 파이프라인 진단 업무를 AI 에이전트(CoCo)에게 맡겨 큰 효율을 얻었어요. 사람이 직접 하던 검토와 승인 절차는 그대로 유지하면서 손이 많이 가던 진단 과정을 자동화했답니다.
마케팅 팀에서는 SQL 문법을 잘 모르는 직원들도 적극적으로 AI를 활용하기 시작했어요. 캠페인 자동화부터 후보자 발굴까지 다양한 업무에 AI를 적용해 주간 사용률이 70%까지 훌쩍 뛰어올랐죠.

AI 측정의 5단계 시퀀스

사용(Usage), 이해(Understanding), 벤치마킹(Benchmarking), 행동(Action), 영향(Impact)으로 이어지는 5단계를 거쳐야 AI가 진짜 업무 성과로 이어지는지 정확히 알 수 있어요.
결국 핵심은 ‘남들이 얼마나 쓰느냐’가 아니라, 우리 팀만의 반복적이고 잘 정리된 업무 프로세스를 AI와 함께 어떻게 발전시키느냐에 달렸답니다.

이용 방법 / 활용 방안

우리 팀의 반복 업무 찾아보기: 개발자가 아니더라도 괜찮아요. 여러분이 매일 혹은 매주 반복하고 있는 문서 정리나 데이터 확인 업무 중 하나를 골라보세요.
매뉴얼을 AI에게 건넬 준비하기: 신입사원에게 업무를 인수인계할 때 쓸 수 있을 정도로 절차가 명확한 업무라면, AI에게 그 역할을 맡겨볼 수 있는 좋은 후보예요.
최종 검토는 사람이 직접 하기: AI가 일을 다 처리하더라도, 결과물을 최종적으로 확인하고 승인하는 ‘사람의 눈’은 반드시 거치도록 업무를 설계해보세요.

여러분이라면 이 똑똑한 AI 기능을 여러분의 일상 업무 어디에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?

Public Sector Data Modernization for AI Readiness

Thu, 22 Oct 2026 23:59:59 +0900

평소에 공공기관이나 정부 시스템 이용할 때 “왜 이렇게 부서마다 데이터가 따로 노는 것 같지?” 하고 답답했던 적, 한 번쯤 있으시죠?

데이터를 잘 모아서 AI 기술까지 제대로 쓰려면 기술뿐만 아니라 일하는 방식 자체를 바꿔야 한다는 이야기가 나오고 있어요. 샌프란시스코와 오리건주 멀트넘마 카운티 같은 곳들이 어떻게 이 문제를 풀어나가고 있는지 함께 살펴볼까요? 🏢🤖

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공공기관의 낡은 시스템과 데이터 장벽

낡은 데이터 시스템은 단순한 IT의 문제가 아니라, 시민들에게 제대로 된 서비스를 제공하지 못하게 막는 업무상의 큰 걸림돌이에요.
부서마다 데이터를 따로 관리하면서 생긴 ‘정보의 섬(사일로)’ 현상 때문에, 부서 간 협업이나 AI 기술 도입이 구조적으로 불가능한 상태였답니다.
전문가들은 제대로 된 데이터 전략 없이는 올바른 AI 전략도 나올 수 없다고 강조하고 있어요.

AI 기술을 활용한 성공적인 마이그레이션 사례

미국 오리건주의 멀트넘마 카운티는 10년 넘게 쓰던 오래된 SQL 서버 환경에서 벗어나기 위해 스노우플레이크의 AI 기술을 활용했어요.
코드를 일일이 수동으로 고치는 대신, AI의 도움을 받아 복잡한 코드 수정과 테스트 케이스 생성을 처리했죠.
그 결과 공공 보건, 공공 안전, 도서관 시스템 등 흩어져 있던 업무 라인을 단 5개월 만에 성공적으로 통합하고 라이선스 비용도 줄일 수 있었어요.

기술보다 중요한 문화와 소통의 변화

샌프란시스코의 데이터 책임자는 단순히 기술 스택을 바꾸는 것뿐만 아니라, 부서 간의 신뢰와 공통된 기준을 만드는 것이 먼저라고 말해요.
기술 도입 자체를 일회성 프로젝트로 끝내는 것이 아니라, 데이터를 전략적 자산으로 여기는 근본적인 업무 방식의 변화로 바라봐야 한답니다.
성공적인 데이터 현대화는 결국 데이터 기반을 탄탄히 다진 뒤, 이를 바탕으로 예측 분석이나 AI 서비스까지 나아가는 발판이 됩니다.

이용 방법 / 활용 방안

이번 사례에서 짚어볼 점은 단순히 시스템을 최신 버전으로 업그레이드하는 데 그치지 않는다는 점이에요.
조직의 데이터를 정리할 때는 무조건 전부 옮기려고 하기보다, 무엇을 남기고 보관하며 버릴지 미리 꼼꼼히 평가해 비용과 수고를 줄여야 해요.
또한 코드 변환 작업 자체보다 검증하고 테스트하는 과정에 훨씬 더 많은 시간과 노력이 든다는 점을 기억하고, 여유 있는 일정 계획을 세우는 것이 중요합니다.

데이터를 단순히 뒤로 미뤄두는 업무가 아니라, 우리 조직의 핵심 미션으로 바라보는 태도가 무엇보다 필요한 때예요. 여러분이라면 우리 주변의 흩어진 데이터를 어떻게 한곳으로 모으고 싶으신가요?

Agentic Analytics: Building a Data Foundation for AI Agents

Thu, 22 Oct 2026 21:58:00 +0900

여러분, AI가 알아서 사내 데이터를 분석하고 해결책까지 찾아준다면 어떨 것 같으세요? 갑자기 쏟아지는 데이터 속에서 원하는 정보를 찾느라 지치셨던 분들이라면 주목해 보실 만한 최신 소식이 있어요. 오늘은 스노우플레이크가 선보인 AI 분석 기술인 ‘에이전틱 애널리틱스’에 대해 차근차근 알아볼게요.

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1. AI 에이전트가 이끄는 분석의 변화

과거에는 사람이 직접 데이터를 분석하고 대시보드를 확인해야 했어요.
최근 생성형 AI가 요약과 설명을 돕는 것을 넘어, 이제는 AI 에이전트가 스스로 질문을 던지고 데이터를 조사하는 단계로 나아가고 있어요.
예를 들어 고객 이탈 원인을 찾을 때, 에이전트가 여러 요인을 스스로 비교하고 검증하며 답을 찾아낼 수 있답니다.

2. 신뢰할 수 있는 기반 마련하기 (Ground)

AI가 올바른 분석을 하려면 믿을 수 있는 데이터와 기준이 필요해요.
스노우플레이크는 기업의 비즈니스 정의, 메트릭, 데이터 품질 정보를 한데 모아 에이전트가 정확한 맥락을 파악할 수 있도록 돕고 있어요.

3. 유연하고 빠른 분석 실행 (Analyze)

에이전트의 분석 과정은 예측하기 어렵기 때문에, 상황에 맞게 쿼리를 최적화하고 처리하는 능력이 중요해요.
복잡하고 반복적인 데이터 분석 작업을 효율적으로 처리할 수 있도록 다양한 컴퓨팅 자원과 최적화 기능을 지원한답니다.

4. 결과 도출과 안전한 실행 (Act & Assure)

분석을 마친 에이전트는 추천 결과와 근거를 제시하고, 사람이 최종 승인하거나 정해진 규칙에 따라 업무에 반영할 수 있어요.
모든 과정에서 데이터 접근 권한을 엄격하게 관리하고, 비용 한도를 설정하며, 활동 기록을 남겨 안전성을 높였답니다.

이용 방법 / 활용 방안

영업, 재무, 개발 등 다양한 부서에서 각자의 AI 어시스턴트를 활용할 때 이 공통된 데이터 기반을 이용할 수 있어요.
에이전트가 스스로 분석한 결과를 바탕으로 추천안을 제시하면, 담당자는 근거를 검토한 뒤 최종 승인 여부를 결정하는 방식으로 협업할 수 있답니다.
모든 과정을 사람이 정한 규칙과 보안 한계 안에서 안전하게 실행되도록 통제할 수 있어요.

데이터 분석부터 실행까지 AI가 똑똑하게 도와주는 미래, 여러분이라면 이 기능을 어떤 업무에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?

How Brilliant Earth Drives Data Democratization | Snowflake

Thu, 22 Oct 2026 18:00:48 +0900

안녕하세요! 데이터 분석이나 업무 도구 바꿀 때마다 복잡해서 머리 아프셨던 적 있으신가요? 💡 오늘은 유명 파인 주얼리 기업인 ‘브릴리언트 어스’가 어떻게 똑똑하게 데이터를 활용하고 있는지 재미있는 이야기를 들려드릴게요.

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1. 데이터 활용을 가로막던 벽을 허물다

브릴리언트는 매일 다이아몬드 가격을 자동으로 책정하는 시스템을 스노우플레이크 환경에서 운영하며 데이터의 중요성을 일찍 깨달았어요.
하지만 회사가 빠르게 성장하면서 기존의 주간 보고서나 정적인 방식으로는 임직원들의 다양한 데이터 갈증을 채워주기 어려워졌죠.
이에 데이터 과학 팀의 전문 지식을 전사적으로 공유하고, 누구나 쉽게 믿을 수 있는 데이터에 접근할 수 있는 환경을 만들기로 했어요.

2. 보안과 편의성을 모두 잡은 똑똑한 시스템

여러 부서가 제각각 도구를 쓰면 IT 부서만 골치가 아파지기 마련인데요, 브릴리언트는 포시트 팀(Posit Team)을 스노우플레이크 내부에 네이티브 앱으로 쏙 집어넣었어요.
별도의 서버를 따로 관리할 필요 없이, 기존 스노우플레이크의 보안 권한과 싱글 사인온(SSO) 시스템이 알아서 사용자 권한을 통제해 준답니다.
IT 팀은 관리하기 편하고, 임직원들은 사내 승인 시스템을 통해 클릭 한 번으로 안전하게 권한을 얻을 수 있게 되었어요.

3. 코딩을 몰라도 직접 만져보는 분석 도구

예전에는 복잡한 마케팅 분석 모델 결과를 데이터 팀이 엑셀이나 파워포인트로 전달해야만 했어요.
하지만 이제는 성장팀이 직접 인터페이스 화면을 통해 예산을 시뮬레이션하고 예상 매출을 척척 확인해 볼 수 있게 되었답니다.
쇼룸 매니저들도 복잡한 필터를 누를 필요 없이 자연스러운 일상 언어로 질문하면 필요한 예약 성과를 척척 찾아내요.

4. AI와 검증된 데이터의 완벽한 만주

숫자를 계산하는 정밀한 작업은 파이썬과 R 코드가 맡고, 텍스트로 트렌드를 요약하는 일은 언어 모델(LLM)에 맡기는 역할 분담을 철저히 했어요.
덕분에 정확한 수학적 계산을 유지하면서도 보기 편한 보고서를 빠르게 만들어낼 수 있게 되었죠.
미리 준비된 탄탄한 데이터 기반 위에 AI 도구를 얹었기 때문에 엉뚱한 결과물이 나오는 혼란을 사전에 멋지게 방지할 수 있었답니다.

이용 방법 / 활용 방안

셀프 서비스 분석 환경 구축하기: 복잡한 대시보드를 매번 만들어달라고 요청하기보다, 현업 담당자가 직접 필요한 시나리오를 돌려보고 의사결정에 활용하는 방식을 고민해 보세요.
믿을 수 있는 데이터 기반 다지기: AI나 새로운 분석 도구를 도입하기 전에, 먼저 우리 회사의 데이터가 안전하고 정확하게 정리되어 있는지 점검하는 것이 우선이에요.
단순 복제가 아닌 맞춤형 해결책 만들기: 기존에 쓰던 방식을 무조건 똑같이 따라 하기보다는, 실제 일하는 사람들이 2년 뒤에도 정말 쓰고 싶어 할 편리한 맞춤형 도구를 고민해 보세요.

여러분이라면 회사에서 다루는 데이터를 직접 쉽게 조회할 수 있게 된다면, 어떤 업무에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?