생성형 AI와 데이터 엔지니어링의 미래: AI와 데이터의 만남이 의미하는 것

 

오늘날 기술 업계는 인터넷, 모바일, 클라우드 기술을 넘어 **생성형 인공지능(Generative AI)**에 빠져들고 있습니다. 이 새로운 기술은 인간의 창의력을 증대시키는 데 기여하며, AI 모델을 활용한 텍스트 생성, 이미지 생성 등의 작업이 활발하게 이루어지고 있습니다. 하지만 생성형 AI는 단순한 데모 이상의 역할을 하며, 그 중심에는 데이터가 있습니다. 본 포스팅에서는 생성형 AI가 데이터 엔지니어링에 미치는 영향과 이로 인해 발생하는 도전 과제 및 기회를 살펴보겠습니다.

 

생성형 AI와 데이터 엔지니어링의 미래: AI와 데이터의 만남이 의미하는 것

 

데이터 접근성의 변화와 확장

생성형 AI의 발전은 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)이 훨씬 더 많은 사람들에게 유용해지게 만들었습니다. 이제 복잡한 SQL 쿼리나 분석 도구 없이도 자연어로 데이터에 접근할 수 있는 환경이 조성되고 있습니다. 예를 들어, 사용자는 챗봇과 같은 인터페이스를 통해 데이터에 대한 질문을 하고, 즉각적인 답변을 받을 수 있습니다.

이는 데이터 분석가나 엔지니어가 데이터를 다루는 방식에 변화를 가져옵니다. 기존에는 SQL을 잘 다루지 못하는 사용자들이 데이터 분석가에게 요청을 해야 했지만, 이제는 AI 기반의 인터페이스를 통해 더 많은 사람들이 직접 데이터를 탐색하고 활용할 수 있게 되었습니다. 동시에, SQL과 비즈니스 인텔리전스(BI)를 잘 다루는 사람들은 보다 효율적으로 데이터를 활용할 수 있게 됩니다.

이와 같은 접근성 증가는 데이터 접근 장벽을 낮추고, 더 많은 이해관계자가 데이터를 이용하여 의사결정을 내리게 함으로써 조직 전반에 걸쳐 데이터의 활용도가 높아질 것입니다.

 

 

데이터 엔지니어의 생산성 향상

생성형 AI는 데이터 엔지니어의 작업 방식을 변화시킵니다. AI는 기존의 많은 반복적이고 일회적인 작업을 자동화함으로써 데이터 엔지니어가 더 창의적이고 중요한 작업에 집중할 수 있도록 도와줍니다. 예를 들어, GitHub Copilot과 같은 도구는 코드 생성과 디버깅을 돕고, AI는 SQL 쿼리나 파이썬 코드를 작성, 최적화하는 데에도 도움을 줍니다.

이로 인해 데이터 파이프라인을 더 쉽게 구축하고, 유지보수하며 최적화할 수 있는 환경이 조성됩니다. 향후 생성형 AI는 기존의 데이터 스택에 통합되거나 새로운 데이터 처리 솔루션으로 등장하여 데이터 엔지니어가 더 많은 데이터를 처리하고 더 복잡한 데이터 제품을 만들어내는 데 기여할 것입니다.

하지만 이와 같은 변화에는 새로운 과제도 수반됩니다. 데이터 접근성의 증가와 더불어 데이터의 복잡성 또한 증가하게 됩니다. 이는 데이터의 거버넌스와 신뢰성 확보에 대한 필요성을 더욱 강조하게 될 것입니다.

 

 

데이터 거버넌스와 신뢰성의 중요성

데이터 엔지니어링에서 AI의 도입이 확대되면서 데이터 거버넌스와 신뢰성 확보가 더욱 중요해지고 있습니다. 데이터가 더 많은 사용자에게 개방되면서, 각 사용자가 데이터를 어떻게 사용하고, 어떤 의사결정을 내리게 되는지를 추적하고 관리하는 일이 더 어려워집니다. 또한, 잘못된 데이터로 인해 잘못된 의사결정이 이루어질 가능성도 커집니다.

과거 소프트웨어 엔지니어링 분야에서 DevOps가 도입되어 복잡한 시스템의 신뢰성을 보장하고 개발자의 생산성을 높였듯이, 데이터 엔지니어링에서도 비슷한 접근이 필요합니다. **데이터 옵저버빌리티(data observability)**는 데이터 엔지니어링 팀이 데이터 파이프라인의 신뢰성을 관리하고 데이터 제품의 품질을 보장하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

데이터 옵저버빌리티를 통해 데이터 팀은 각 파이프라인의 상태를 실시간으로 모니터링하고, 데이터가 손상되었거나 파이프라인이 고장 났을 때 즉각적인 알림을 받을 수 있습니다. 또한, 데이터를 추적하고 문제의 원인을 신속하게 파악함으로써 데이터 신뢰성 문제를 해결할 수 있습니다.

 

 

LLM의 구축, 튜닝 및 활용

생성형 AI의 핵심은 대규모 언어 모델(LLM)이며, 이 모델들은 방대한 양의 데이터를 기반으로 학습합니다. 하지만 LLM이 성공적으로 작동하기 위해서는 고품질의 데이터가 필수적입니다. LLM이 부정확한 데이터로 학습되면 그 결과는 치명적일 수 있습니다.

최근 Snowflake의 CEO인 프랭크 슬루트만은 "생성형 AI는 데이터로 구동된다"며, LLM이 신뢰할 수 있는 데이터를 기반으로 학습되어야 한다고 강조했습니다. 실제로 신뢰할 수 없는 데이터로 인해 문제가 발생한 사례도 있습니다. 예를 들어, 글로벌 신용평가 회사인 Equifax는 잘못된 데이터로 인해 대출 기관에 잘못된 신용 점수를 제공한 적이 있으며, Unity Technologies는 부정확한 광고 데이터로 인해 1억 1천만 달러의 손실을 입은 바 있습니다.

이러한 문제를 방지하기 위해서는 LLM을 관리하는 데 있어 데이터의 신뢰성을 보장하는 것이 필수적입니다. 데이터 옵저버빌리티는 LLM이 데이터를 학습하는 과정에서 파이프라인의 문제를 사전에 감지하고 해결할 수 있도록 도와줍니다. 이를 통해 AI 모델이 보다 신뢰할 수 있는 결과를 제공할 수 있습니다.

 

 

결론: AI와 데이터 엔지니어링의 미래

생성형 AI는 데이터 엔지니어링에 새로운 기회를 열어주고 있습니다. 데이터 접근성이 확대되고, 데이터 엔지니어의 생산성은 향상되며, 데이터 옵저버빌리티와 같은 기술을 통해 데이터 신뢰성을 보장하는 데 중점을 두게 될 것입니다.

AI와 데이터의 결합은 단순한 기술 발전 이상의 의미를 가지고 있습니다. 더 많은 데이터가 AI에 의해 분석되고 활용됨에 따라, 이는 기업의 의사결정 프로세스를 혁신적으로 변화시키고, 새로운 데이터 제품을 만들어낼 수 있는 기회를 제공할 것입니다. 하지만 이러한 기회는 데이터의 신뢰성과 품질을 유지하기 위한 지속적인 노력이 수반되어야만 실현될 수 있습니다.

데이터 엔지니어링 팀은 이러한 변화에 대응하기 위해 더욱 체계적이고 철저한 데이터를 관리하는 역량을 갖추어야 합니다. 궁극적으로, 생성형 AI와 데이터 엔지니어링의 융합은 더 높은 수준의 인사이트와 자동화를 가능하게 하며, 그 결과 기업들은 더 나은 의사결정을 통해 경쟁력을 유지할 수 있을 것입니다.