데이터브릭스가 데이터 저장·분석 플랫폼에 머물던 레이크하우스를 기업 인공지능(AI) 에이전트 개발·운영 인프라로 키우고 있다. 기업이 AI 에이전트가 데이터를 이해하고 실행·통제하기 위한 수단으로 레이크하우스를 활용하기 시작한 셈이다.

16일 IT 업계에 따르면 데이터브릭스는 최근 미국에서 개최한 '데이터+AI 서밋 2026'에서 레이크하우스를 AI 에이전트 공동 운영 기반으로 키우기 위한 전략을 공개했다. 

레이크하우스는 기업이 정형·비정형 데이터를 원본 형태 그대로 대규모로 저장하는 데이터 저장소 역할을 한다. 기존 데이터베이스(DB)처럼 미리 구조를 정하지 않아도 로그, 문서, 이미지, 거래 데이터 등을 한곳에 모아 분석과 AI 학습에 활용할 수 있다.

데이터브릭스는 이번에 레이크하우스 역할을 더 확장했다. 데이터 맥락, 실시간성, 보안, 권한, 비용 통제 기능을 한 플랫폼에 묶어 AI 에이전트가 기업 데이터를 읽고 판단하며 업무 흐름을 실행하는 과정을 관리할 수 있게 한 것이다.

가장 큰 변화는 데이터 처리 아키텍처다. 이번 행사에서 발표된 '엘탭(LTAP)'은 레이크 내 단일 데이터 사본에서 온라인분석처리(OLAP)와 온라인거래처리(OLTP)를 통합한 구조다. 기존처럼 운영 데이터와 분석 데이터를 별도 시스템에 두고 ETL이나 복제 파이프라인으로 연결하는 방식을 줄이는 데 초점 맞췄다.

엘탭은 레이크베이스 기반으로 작동한다. 레이크베이스는 오픈 오브젝트 스토리지 기반 서버리스 포스트그레스(Postgres)다. 레이크하우스와 동일한 스토리지 계층 위에서 작동한다. 데이터브릭스에 따르면 레이크베이스는 현재 수천 곳 고객에게 제공되고 있으며 플랫폼 전반에서 하루 1200만 건 DB 실행을 처리하고 있다.

데이터브릭스는 엘탭으로 운영·분석·스트리밍 데이터를 단일 거버넌스 모델과 단일 진실 공급원 아래 묶겠다고 밝혔다. AI 에이전트가 오래되거나 복제된 데이터가 아니라 최신 데이터에 기반해 판단하고 실행하도록 하기 위한 전략이다. 

실시간 데이터 분석도 레이크하우스에 통합됐다. 데이터브릭스는 '레이크하우스//RT'를 공개하고 거버넌스된 델타 레이크와 아파치 아이스버그 테이블 위에서 별도 서빙 시스템 없이 밀리초 단위 분석을 지원한다고 밝혔다. 이 기능은 신규 컴퓨트 엔진 '레이든' 기반으로 작동한다.

데이터브릭스는 레이크하우스//RT가 수만 명의 동시 사용자와 AI 에이전트를 지원하도록 설계됐다고 설명했다. 고객들은 기존 실시간 서빙 스택 대비 최대 16배 성능 향상을 확인했으며, 소규모 데이터셋에서는 10밀리초 수준 응답 시간, 대규모 데이터셋에서는 100밀리초 미만 성능을 기록했다고 밝혔다.

업계에서는 이번 신규 기능이 AI 에이전트 운영에서 중요한 의미를 가질 것으로 보고 있다. 보통 사람이 보는 대시보드는 몇 시간 전 데이터라도 의사결정 과정에서 보완할 수 있지만, 에이전트는 실시간으로 데이터를 읽고 이를 실행에 옮기기 때문이다. 데이터가 오래됐거나 여러 시스템에 중복돼 있으면 잘못된 추천이나 업무 실행으로 이어질 수 있다.

레이크하우스로 비즈니스 자동화 강화

데이터브릭스는 이번 행사에서 레이크하우스로 비즈니스 업무 자동화를 높이기 위한 전략도 제시했다. 

데이터브릭스는 에이전트형 고객데이터플랫폼(CDP) '커스터머레이크'를 공개했다. 커스터머레이크는 고객 데이터를 비롯한 AI 모델, 에이전트, 신원 해석, 오디언스 구축, 캠페인 자동화, 활성화를 레이크하우스에 통합하는 서비스다. 

기존 CDP는 고객 데이터를 별도 시스템에 모아 캠페인을 실행하는 식으로 작동했다. 반면 커스터머레이크는 고객 데이터와 AI 모델, 에이전트를 같은 데이터 기반 위에 둔다. 이를 통해 마케터가 일회성 캠페인을 설계하는 방식에서 벗어나 에이전트로 고객 맥락을 실시간 분석하고 자동으로 실시간 대응할 수 있게 됐다. 

데이터브릭스는 기업 내부 업무 자동화를 위한 에이전트 제품도 강화했다. 이번 행사에서 에이전트형 컴패니언 '지니 원'을 공개했다. 지니 원은 마케팅, 재무, 영업 등 비즈니스 팀이 정형·비정형 데이터, 분석·운영 데이터, 데이터브릭스 안팎 데이터 기반으로 업무를 자동화하고 조율할 수 있게 돕는다.

지니 원 핵심 기능은 '지니 온톨로지'다. 지니 온톨로지는 기업 내부 데이터를 비롯한 문서, 태그, 콘텐츠, 애플리케이션, 내부 직원 지식을 연결해 AI가 기업 맥락을 이해하도록 돕는 계층이다. AI가 단절된 문서 바탕으로 업무를 추측하는 것이 아니라, 거버넌스된 기업 데이터로 답하고 다음 행동을 수행할 수 있는 셈이다. 

알리 고드시 데이터브릭스 공동창립자 겸 최고경영자(CEO)는 "에이전트가 업무를 수행하려면 단순히 데이터에 접근하는 것만으로는 부족하다"며 "어떤 지표가 무엇을 의미하는지, 어떤 데이터가 신뢰 가능한지, 어떤 권한과 정책 안에서 행동해야 하는지까지 이해해야 한다"고 강조했다. 

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업계에서도 에이전트가 활용할 데이터와 맥락, 권한, 보안, 비용 통제가 기업 핵심 경쟁력이 될 것으로 내다봤다. 

글로벌 경영컨설팅 업체 베인앤컴퍼니는 "레이크하우스는 기업 AI 에이전트 운영 핵심 인프라로 부상할 것"이라고 분석했다.