2025년은 생성형 인공지능(AI)이 핵심 산업 화두로 부상하며 '데이터 르네상스'를 여는 해입니다. 하지만 2026년에는 그 중요성이 단순히 고품질 데이터를 확보하는 것을 넘어설 것입니다. AI 모델이 데이터의 '올바른' 의미론적 계층을 진정으로 이해하고 활용할 수 있도록 하는 방법이 중요한 문제로 대두될 것입니다. 이는 지식 그래프와 온톨로지를 포함하고, 데이터의 맥락, 의미론, 그리고 비즈니스 정체성을 명확하게 정의할 수 있는 능력을 갖춘 시맨틱 데이터 설계 시대의 공식적인 시작을 의미합니다.
작년 한 해 동안 '에이전트 AI' 열풍이 업계를 휩쓸며 많은 기업들이 업무 자동화와 의사결정 최적화를 기대했습니다. 그러나 대부분의 에이전트 AI는 기대에 미치지 못했고, 사용된 데이터의 품질과 맥락의 적절성이 근본적인 원인으로 지목되기 시작했습니다. 카네기멜론 대학교의 연구에 따르면, 오늘날의 에이전트는 복잡한 작업을 처리할 수 있도록 충분히 훈련되지 않았으며, 데이터 맥락으로 인한 추론 오류가 전반적인 성능을 저하시킬 수 있다고 합니다.
이러한 배경 속에서 데이터 품질 및 데이터 거버넌스의 성숙도는 매우 중요한 문제로 대두되었습니다. 아마존 웹 서비스(AWS)와 같은 주요 클라우드 제공업체들은 방대한 데이터 생태계를 지속적으로 제공하고 있지만, 새롭게 출시된 데이터 관련 기술 및 플랫폼 혁신은 전년 대비 제한적이었습니다. 반면, IBM의 컨플루언트 인수와 마이크로소프트의 포스트그레이SQL 기반 호라이즌DB 출시와 같은 사례는 데이터 기술 스택의 재편 추세를 상징적으로 보여줍니다.
2025년까지 ETL이 필요 없는 아키텍처와 데이터 공유 기술이 주류가 될 것으로 예상됩니다. 이는 복잡하고 취약한 데이터 파이프라인을 단순화하려는 시도입니다. Snowflake, Databricks와 같은 플랫폼은 SAP 또는 Salesforce와의 데이터 통합을 지원하여 업무 데이터 접근성을 크게 향상시켰습니다.
또 다른 추세는 벡터 데이터 처리 기술의 광범위한 도입입니다. 대부분의 주요 데이터 플랫폼은 벡터 검색 및 분석 기능을 강화했습니다. 오라클은 정형 데이터와 비정형 데이터를 통합하는 쿼리 기능을 출시했고, AWS는 벡터에 최적화된 S3 스토리지 계층을 선보였습니다. 이는 기업 내 문서, 이미지, 심지어 분산 데이터에 이르기까지 인공지능을 포괄적으로 적용할 수 있는 기반을 마련합니다.
가장 주목할 만한 변화는 시맨틱 레이어의 재평가입니다. 원래 BI 도구나 ERP 시스템에서 사용되던 이 레이어는 "메트릭", "차원", "세부 정보"와 같은 핵심 개념을 중심으로 데이터의 의미와 해석을 표준화했습니다. Tableau, Databricks, Snowflake, Microsoft 등은 시맨틱 레이어 도입을 가속화하고 있습니다. 특히 Microsoft Fabric IQ는 기존 시맨틱 레이어에 기업 온톨로지 개념을 통합하여 실시간 AI 분석의 문맥적 정확성을 보장합니다.
이러한 배경에서 Snowflake가 주도하는 오픈 시맨틱 교환 이니셔티브(Open Semantic Exchange Initiative)는 다양한 AI 및 데이터 플랫폼 간의 시맨틱 상호 운용성을 보장하는 공통 표준을 구축하는 것을 목표로 합니다. 이 아키텍처는 dbt Labs의 MetricFlow를 기반으로 하며, YAML 설정 파일을 사용하여 메트릭과 차원을 포괄적으로 정의합니다. 그러나 오픈 소스 프로젝트가 가치 높은 시맨틱 자산을 처리할 수 있을지, 특히 애플리케이션 공급업체가 이를 공유할 의향이 있는지는 아직 미지수입니다.
더 나아가, 독립적인 지식 그래프와 GraphRAG와 같은 기술은 AI가 맥락을 정확하게 이해하는 데 필요한 인프라로서 주목받고 있습니다. Neo4J, 구글의 Vertex AI RAG 엔진, 마이크로소프트의 LazyGraphRAG는 모두 이러한 모델을 활성화하기 위한 기술적 기반 구축에 주력하고 있으며, 실제 적용 사례도 점차 증가하고 있습니다. 딜로이트와 AdaptX 같은 기업들은 이미 의료 및 보안과 같은 복잡한 분야에서 지식 그래프 기반 AI 애플리케이션을 적극적으로 도입하고 있습니다.
하지만 가장 큰 과제는 여전히 온톨로지 모델링 전문가 부족입니다. AI가 자율적으로 의미 구조를 설계하는 데 어려움을 겪으면서 지식 엔지니어와 시맨틱 아키텍트에 대한 수요가 급증했습니다. 이는 수십 년 전의 "지식 관리" 문제를 떠올리게 합니다. 현재의 추세에서는 단순한 데이터 수집보다 정확한 의미 해석과 업무 관련성이 훨씬 더 중요합니다.
궁극적으로 AI 시대의 핵심은 단순히 데이터를 축적하는 것이 아니라 의미와 맥락을 정확하게 이해할 수 있는 데이터입니다. 2026년은 의미적 영향력 네트워크 형성과 다양한 플랫폼 및 애플리케이션 간의 주도권 경쟁에 있어 중요한 전환점이 될 것으로 예상됩니다. 스노우플레이크, 데이터브릭스, SAP와 같은 기업들의 협력적 데이터 공유 모델은 표준과 생태계를 중심으로 경쟁 구도를 형성하고 있으며, AI에 "적합한" 데이터를 제공할 수 있는 기업이 궁극적으로 시장을 장악하게 될 것임을 시사합니다.
