최근 기업 환경에서 데이터 플랫폼은 단순한 정보 저장소를 넘어, 비즈니스 성패를 좌우하는 핵심 인프라로 자리 잡고 있다. 특히 생성형 AI 시대가 도래하며, 데이터 준비부터 모델 개발, 운영까지 전 과정을 원활하게 지원하는 통합된 시스템의 필요성이 그 어느 때보다 강조되고 있다.
이러한 시장의 요구에 부응해 마이크로소프트(MS)가 자사의 통합 데이터 플랫폼 '패브릭(Fabric)'에 인공지능(AI) 중심의 대대적인 기능 강화를 단행했다. 이번 업데이트는 데이터 전문가와 비즈니스 사용자 간의 장벽을 허물고, 기업이 AI를 즉각적으로 도입하고 활용할 수 있도록 지원하는 데 초점을 맞추고 있다.
기업의 AI 경쟁력을 높일 5가지 핵심 기능
MS가 새롭게 선보인 패브릭의 핵심 기능은 데이터 활용의 복잡성을 줄이고 효율성을 극대화하는 데 중점을 둔다.
1. 데이터 관계 시각화 및 지리 공간 분석 강화
새롭게 추가된 그래프(Graph) 기능은 데이터 세트 전반에 걸쳐 숨겨진 관계를 자동으로 감지하고 시각화하여 깊이 있는 통찰력을 제공한다. 또한, 별도의 지리정보시스템(GIS) 작업 없이도 지도(Maps) 위에 데이터를 오버레이하여 직관적인 공간 분석을 가능하게 한다. 시장조사기관 가트너는 이러한 맥락 기반 분석이 공급망 및 유통 분야의 의사결정 속도를 최대 40%까지 향상시킬 수 있다고 분석했다.
2. 대규모 데이터 처리 속도 혁신: 원레이크 스마트 캐싱
페타바이트(PB)급 대용량 데이터 쿼리에 소요되던 대기 시간을 획기적으로 줄였다. 강화된 원레이크(OneLake)의 스마트 캐싱 기술은 사용자의 쿼리 패턴을 학습하여 자동으로 최적화하며, 초기 고객 테스트에서 데이터 처리 시간을 최대 70%까지 단축시키는 성과를 보였다. 데이터 엔지니어들은 이를 통해 최대 부하 작업 시 클라우드 컴퓨팅 비용을 약 60% 절감했다고 보고했다.
3. 코파일럿 연동 SDK로 개발 생산성 극대화
개발자용 소프트웨어 개발 키트(SDK)에 코파일럿(Copilot)의 AI 제안 기능이 직접 통합되었다. 이를 통해 개발자들은 주피터 노트북이나 VS 코드와 같은 익숙한 환경에서 스파크, SQL, 파이썬 파이프라인 코드를 오류 없이 50% 더 빠르게 작성할 수 있게 됐다. MS 내부 벤치마크에 따르면, 신입 개발자의 업무 적응 기간이 수 주에서 수일 단위로 단축되는 효과를 거뒀다.
4. 원클릭 모델 배포로 MLOps 파이프라인 간소화
애저 AI 파운드리(Azure AI Foundry)와의 연동을 기반으로, 클릭 한 번으로 AI 모델의 학습과 배포를 완료할 수 있는 기능을 제공한다. 버전 관리, A/B 테스트 등 기계학습 운영(MLOps)에 필수적인 기능들이 내장되어 있다. IT 시장분석기관 IDC는 통합된 MLOps 워크플로우가 모델의 상용화까지 걸리는 시간을 절반으로 줄이고, 유지보수 비용을 30%가량 절감할 수 있을 것으로 전망했다.
5. 맞춤형 포털을 통한 데이터 접근성 및 협업 증진
최고마케팅책임자(CMO), 최고재무책임자(CFO) 등 다양한 직무 담당자들이 각자의 역할에 맞는 대시보드, 노트북, 데이터 카탈로그를 단일 화면에서 통합 관리할 수 있는 맞춤형 포털을 지원한다. 현재까지 다양한 직군에서 5만 개 이상의 패브릭 관련 자격증이 발급된 사실은 이 플랫폼이 조직 내 데이터 활용 문화를 확산시키고 부서 간 협업을 촉진하고 있음을 시사한다.
업계의 평가와 향후 전망
이번 업데이트에 대해 업계 전문가들은 긍정적인 평가를 내놓고 있다. 포레스터의 한 수석 분석가는 "패브릭의 신기능은 데이터 레이크와 AI 서비스 간의 격차를 해소한다"며, "분리된 분석 환경에서 AI 중심의 데이터 생태계로 전환되는 중요한 흐름을 보여준다"고 말했다.
다만, AI 운영 전문 인력 부족에 대한 우려도 상존한다. 최근 한 설문조사에 따르면, 조직의 42%가 관련 기술 격차를 AI 도입의 장애물로 꼽았다. MS는 패브릭 내에 통합된 학습 과정과 자격증 제도를 통해 이러한 인력 문제를 정면으로 해결해 나간다는 방침이다.
결론적으로, 이번 MS 패브릭의 기능 강화는 단순히 점진적인 개선을 넘어 AI 네이티브 플랫폼으로의 전환을 예고하는 중요한 이정표로 평가받는다. 데이터 사일로, 거버넌스 부담, AI 도입 경쟁 등 기업이 직면한 과제를 해결하는 통합적 접근 방식은, 미래 디지털 시대에 시장의 리더를 결정하는 핵심 변수가 될 전망이다.
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