[그레이프바인(미국)=남혁우 기자] SAS가 인공지능(AI) 경쟁력 강화를 위해 AI 레디 데이터 관리 고도화에 나섰다. 데이터 준비부터 활용까지 전 과정을 통합 분석과 AI 기반 자동화로 연결해 기업의 AI 신뢰성과 확장성을 높이겠다는 구상이다.

AI 기능은 빠르게 늘고 있지만 실제 기업 현장에서는 데이터를 정리하고 통제하는 체계가 이를 따라가지 못해 프로젝트가 지연되거나 실험 단계에 머무는 경우가 적지 않기 때문이다.

자레드 피터슨 SAS 부사장과 수전 할러 시니어 디렉터는 28일(현지시간) 미국 텍사스주 그레이프바인에서 열린 'SAS 이노베이트 2026'에서 SAS 바이야(SAS Viya) 기반 데이터 관리 고도화 전략을 소개했다. 

핵심은 데이터 워크플로우 전반에 거버넌스와 데이터 계보, 성능 관리 기능을 내장해 AI 확대 과정에서 통제력과 신뢰성을 유지하는 것이다.

 AI 확산 병목은 데이터… 설계부터 거버넌스 내장

세션에서는 기업들의 AI 도입 속도에 비해 데이터 환경 정비가 충분히 이뤄지지 못하고 있다는 점이 반복해서 언급됐다.

클라우드와 온프레미스가 혼재된 환경에서는 데이터가 흩어지고, 어떤 데이터가 믿을 만한지, 어떻게 쓰였는지 추적하기가 어렵다. 실제로 최근 IDC와 SAS의 공동 조사에 따르면, 기업의 49%가 분산된 클라우드 데이터 환경을, 44%가 거버넌스 미비를 AI 도입의 가장 큰 장애물로 꼽았다. 가트너 역시 AI에 적합한 데이터 부족으로 전체 AI 이니셔티브의 60%가 실패할 것으로 전망한 바 있다.

자레드 피터슨 부사장은 결국 AI의 성능 문제가 아니라 데이터 운영 문제로 현장 적용이 막힌다고 진단했다. 이에 SAS는 분절된 관리 도구를 임시방편으로 덧붙이는 대신, 플랫폼 설계 단계부터 데이터 접근과 준비 전 과정에 거버넌스와 감사 기능을 직접 내장하는 정면 돌파를 택했다.

비용·지연 없앤다…'데이터 이동 없는 분석' 실현

이날 발표에서 가장 눈길을 끈 부분은 플랫폼 간의 불필요한 데이터 이동과 복제를 없앤 '데이터 이동 없는 분석' 전략이다. 그간 기업들은 분석이나 AI 구동을 위해 데이터를 다른 곳으로 옮기는 과정을 거쳤고, 이는 필연적으로 지연 시간(Latency) 증가와 비용 상승, 보안 리스크로 이어졌다.

SAS는 이를 해결하기 위해 가능하면 데이터가 있는 위치에서 바로 분석과 AI를 수행하는 구조를 내세웠다. SAS 스피디스토어는 SAS 바이야와 긴밀하게 통합된 클라우드 네이티브 분석 플랫폼으로, 분산된 데이터 환경에서 직접 분석과 AI를 실행해 불필요한 이동을 줄이고 성능을 대폭 향상시킨다.

SAS 데이터 액셀러레이터를 통해 대규모 데이터 웨어하우스나 주요 클라우드 환경에서도 SAS 분석을 직접 실행할 수 있도록 지원 범위를 넓혔다. 덕DB(DuckDB)와 같은 최신 내장형 엔진을 지원해 파켓(Parquet), CSV 등 오픈 포맷 데이터에 대한 빠른 로컬 분석도 가능해졌다.

데이터 수명주기 전반에 코파일럿·합성 데이터 투입

SAS는 인간의 개입을 최소화하는 에이전틱 AI(Agentic AI) 워크플로우 역시 철저히 데이터 기반 위에서 작동한다는 점을 강조했다. 많은 AI 어시스턴트가 데이터가 준비된 이후에만 작동해 관리 감독의 공백이 생기는 점을 보완하기 위해, 데이터 수명주기 전반에 코파일럿과 에이전트를 투입한다는 구상이다.

SAS 바이야 코파일럿 포 데이터 디스커버리는 사용자가 자연어로 신뢰할 수 있는 데이터와 분석 자산을 단 몇 초 만에 탐색하도록 돕는다. 개발자를 위한 SAS 바이야 코파일럿 포 코드 어시스턴스는 거버넌스가 적용된 환경 내에서 안전하게 SAS 및 파이썬 코드를 작성하고 개선하도록 지원해 반복적인 작업을 줄여준다.

이와 함께 민감한 정보 노출은 차단하면서도 실제 데이터의 통계적 특성을 고스란히 반영하는 합성 데이터 생성 도구 'SAS 데이터 메이커'도 소개됐다. 데이터 접근이 까다로운 부서 간에도 규제 리스크 없이 안전하게 AI 모델을 개발하고 테스트할 수 있는 장치다.

관련기사

자레드 피터슨 부사장은 "인간의 개입을 최소화하는 에이전틱 AI 워크플로우로 전환이 가속화되면서, 이를 뒷받침할 현대적인 데이터 플랫폼은 이제 선택이 아닌 핵심 요구사항이 됐다"고 짚었다.

이어 "거버넌스와 신뢰성이 내장된 데이터 파운데이션을 통해, 기업들이 복잡성을 줄이고 AI의 실질적인 가치를 대규모로 실현할 수 있도록 지원을 아끼지 않겠다"고 강조했다.