2025년 전망: AI가 데이터 관리 시장과 솔루션을 어떻게 변화시킬까?
Caroline Pickens
2025년 2월 26일
생성형 AI가 데이터 관리를 바꾸는 방식 – Gartner 2025 전망 핵심 요약
데이터 관리 환경이 생성형 AI(GenAI)의 발전에 따라 빠르게 변화하고 있습니다. Gartner의 최신 보고서 ”2025년 전망: AI가 데이터 관리 시장과 솔루션을 어떻게 변화시킬까?”에 따르면, 데이터 관리 리더들은 AI가 데이터 관리 솔루션, 아키텍처, 운영 모델, 기술 및 활용 사례에 미치는 영향을 철저히 준비해야 합니다.
지금부터 AI가 데이터 관리 시장과 솔루션을 변화시키는 5가지 핵심 트렌드를 살펴보겠습니다.
1. 통합 데이터 생태계로의 전환
과거 기업들은 개별적인 데이터 관리 도구를 사용하며 높은 통합 비용과 비효율성을 감수해야 했습니다. 하지만 이제는 통합된 데이터 플랫폼이 필수입니다.
✅ 기업이 준비해야 할 것:
- 단일 솔루션 도입을 지양하고, 통합 데이터 관리 기능을 갖춘 플랫폼을 선택하세요.
- GenAI 기반 데이터 패브릭을 활용해 메타데이터 관리 자동화 및 데이터 거버넌스를 강화하세요.
2. AI 기반 데이터 엔지니어링 & 통합
대형 언어 모델(LLM)의 등장으로 데이터 엔지니어링 프로세스가 자동화되고 있습니다. 이제 데이터 수집, 변환, 정책 정의까지 AI가 수행하는 시대가 열렸습니다.
✅ 기업이 고려해야 할 전략:
- AI가 적용된 데이터 통합 툴을 도입해 데이터 파이프라인 개발을 가속화하세요.
- 메타데이터 관리를 강화해 AI 기반 쿼리 생성의 정확도를 높이세요.
3. 자연어 인터페이스를 통한 데이터 민주화
이제 비즈니스 사용자와 데이터 과학자가 아닌 사람들도 AI의 도움을 받아 데이터를 쉽게 분석하고 활용할 수 있습니다.
AI 기반 어시스턴트를 활용하면 SQL 쿼리 생성, 보고서 자동화, 데이터 인터페이스 조작이 가능합니다.
✅ 기업이 지금 해야 할 일:
- LLM이 적용된 셀프서비스 데이터 도구를 도입해 비기술 사용자도 쉽게 데이터를 분석할 수 있도록 하세요.
- RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기능을 갖춘 데이터 생태계를 구축해 AI 기반 의사 결정을 강화하세요.
4. AI 기반 클라우드 비용 최적화(FinOps)
클라우드 비용이 점점 증가하면서 AI를 활용한 FinOps(재무 운영 관리)가 중요한 해결책이 되고 있습니다.
이제 AI를 활용하면 자연어 인터페이스로 클라우드 비용을 분석하고 자동으로 최적화할 수 있습니다.
✅ 기업이 준비해야 할 것:
- Gartner는 ”AI 및 GenAI 기능이 포함된 클라우드 재무 관리(CFM) 및 FinOps 솔루션을 선택하라”고 조언합니다.
- 활성 메타데이터(active metadata)를 활용해 비즈니스 가치 측정과 클라우드 비용 최적화를 자동화하세요.
5. GenAI 애플리케이션은 기존 데이터 플랫폼 위에서 구축될 것
기업들은 독립적인 AI 솔루션을 도입하는 대신, 기존 데이터 관리 플랫폼 위에서 AI를 활용하는 방향으로 전환하고 있습니다.
✅ 기업이 고려해야 할 전략:
- 현재 데이터 관리 플랫폼이 지식 검색(knowledge retrieval) 및 자동 분석(automated analytics) 같은 AI 활용 사례를 지원하는지 점검하세요.
- AI와의 원활한 통합을 위해 데이터 플랫폼에 RAG-as-a-service 기능을 추가하세요.
AI 중심 데이터 관리의 미래, 준비되었나요?
생성형 AI의 발전은 데이터 관리 전략을 근본적으로 변화시키고 있습니다.
이제 기업들은 AI 기반 자동화, 셀프서비스 분석, 비용 최적화 도구를 적극 활용해 경쟁력을 높여야 합니다.
💡 성공의 핵심은 AI를 지원하는 데이터 생태계를 구축하는 것입니다.
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생성형 AI와 데이터 관리 FAQ
생성형 AI는 데이터 관리 시장에 어떤 영향을 미치나요?
본문에서 소개한 Gartner 전망에 따르면 생성형 AI는 데이터 관리 솔루션, 아키텍처, 운영 모델, 기술 및 활용 사례에 영향을 미치고 있습니다. 통합 데이터 생태계, 데이터 엔지니어링 자동화, 자연어 인터페이스 및 클라우드 비용 관리 등이 주요 변화로 다뤄집니다.
생성형 AI는 데이터 엔지니어링에 어떻게 활용되나요?
본문에서는 대형 언어 모델(LLM)을 활용해 데이터 수집, 변환 및 정책 정의 등의 데이터 엔지니어링 프로세스를 자동화하는 흐름을 설명합니다. 또한 AI가 적용된 데이터 통합 도구와 메타데이터 관리의 중요성을 다룹니다.
자연어 인터페이스는 데이터 활용 방식을 어떻게 바꾸나요?
AI 기반 어시스턴트를 활용하면 SQL 쿼리 생성, 보고서 자동화, 데이터 인터페이스 조작 등에 자연어를 활용할 수 있습니다. 이를 통해 비기술 사용자도 데이터 분석과 활용에 보다 쉽게 접근할 수 있습니다.
AI는 FinOps에 어떻게 활용될 수 있나요?
본문에서는 자연어 인터페이스를 통한 클라우드 비용 분석과 최적화를 AI 기반 FinOps의 활용 방식으로 설명합니다. Gartner는 AI 및 GenAI 기능이 포함된 클라우드 재무 관리(CFM) 및 FinOps 솔루션을 선택할 것을 조언합니다.
GenAI 애플리케이션과 기존 데이터 플랫폼은 어떤 관계가 있나요?
본문에서는 기업들이 독립적인 AI 솔루션 대신 기존 데이터 관리 플랫폼 위에서 AI를 활용하는 방향으로 전환하고 있다고 설명합니다. 이에 따라 지식 검색, 자동 분석 및 RAG와 같은 AI 활용 사례를 기존 데이터 플랫폼에서 지원할 수 있는지 점검하는 것이 중요합니다.
이메일: salesinquiry@enterprisedb.com
02-501-5113
출처:
Gartner, Predicts 2025: 4 Ways AI Will Disrupt Data Management Markets and Solutions, Ehtisham Zaidi, Robert Thanaraj, Adam Ronthal, Xingyu Gu, Nina Showell, Thornton Craig, Michele Launi, Roxane Edjlali, 2024년 12월 9일
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