클라우드 Top3가 투자한 ‘데이터브릭스’+최대 IPO ‘스노우플레이크’, 엔터프라이즈 AI는 어디로 가는가❔

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클라우드 Top3가 투자한 ‘데이터브릭스’
+사상 최대 IPO ‘스노우플레이크’,
엔터프라이즈 AI는 어디로 가는가?

얼마 전 클라우드 기반 데이터 플랫폼 업체 데이터브릭스가 시리즈 H 투자 라운드를 통해 16억달러 규모 추가 투자를 유치하고, 기업 가치를 380억 달러(약 45조 원)로 평가받았습니다.
미국 SW 기업 역사상 최대 IPO로 주목받은 스노우플레이크는 지난 8월에 한국 법인을 설립했습니다. 스노우플레이크의 시총은 958억 달러(약 112조 원)에 달합니다. 국내 시총 2위인 SK하이닉스(약 76조원)보다 크죠.

데이터브릭스는 올 초 AWS, 구글 모회사인 알파벳 산하 벤처 투자 회사인 캐피털G, 마이크로소프트, 세일즈포스벤처스 등으로부터 10억 달러 규모 투자를 유치했는데요. 클라우드 Top3의 투자를 받은 전례 없는 기업입니다.

엔터프라이즈 AI 시장에 클라우드 기업의 투자가 몰리는 이유는 무엇일까요? 

많은 기업들이 점점 더 운영 비용 절감+제품 및 사용자 경험 개선+수익을 늘리기 위해 AI로 문제를 해결하려 하기 때문입니다. AI는 대규모 데이터 인프라에서 활용 가능하고, 따라서 데이터브릭스, 스노우플레이크와 같은 기업과 클라우드 업체는 공생 관계가 됩니다. 거기다 원격 근무라는 뉴노멀이 데이터 인프라를 클라우드로 채택하도록 가속화하고 있죠.

▷ 데이터브릭스+스노우플레이크, 무엇을 해결하나? 

AI로 회사의 문제를 해결한다? 시작부터 쉽지 않습니다.
데이터들이 서로 다른 시스템에 서로 다른 표준에 따라 저장되어 있기 때문입니다. 

(출처: Rackspace Technology)
사원은 엑셀을, 부장님은 워드를, 대표님은 PPT를 보시는 흔한 데이터 환경ㅠㅠ

데이터브릭스와 스노우플레이크는 크고 이질적인 데이터 소스를 한번에 다룰 수 있게 해줍니다. 여기서 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크 개념을 잠깐 짚고가야 좀 더 이해가 쉬우실 것 같습니다.

빅데이터 관련 기사에서 ‘데이터 레이크’ 라는 개념을 종종 보셨을텐데요. 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크의 큰 차이는 데이터의 정제 여부입니다. 위의 그림에서 보듯 데이터 레이크는 원시적인 정형/반정형/비정형 데이터를 모두 처리하고, 데이터 웨어하우스는 고도로 정제된 데이터를 처리합니다. 

데이터 웨어하우스와 데이터 레이크가 따로 있다면? 마찬가지로 데이터간 단절 현상이 발생하게 됩니다.
이 문제를 해결하기 위한 최근의 트렌드는 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크의 장점을 결합하는 것이며, 데이터브릭스와 스노우플레이크가 선도하고 있습니다. 
데이터 레이크에 사용되는 저비용 스토리지에 데이터 웨어하우스에 있는 것과 유사한 데이터 구조 및 데이터 관리 기능을 구현하는 것입니니다.

데이터 웨어하우스 – 데이터 구조 및 데이터 관리 기능 강점
+
데이터 레이크 – 클라우드에 데이터 유지, 저렴한 비용과 유연성

→ 데이터브릭스의 레이크하우스
    스노우플레이크의 데이터 클라우드

HSBC는 데이터브릭스의 레이크하우스를 이용해 14개 데이터베이스를 통합하고, 금융 데이터의 익명화 등을 처리해 작업 속도가 크게 향상되었고, 모바일앱 사용자 참여가 4.5배 증가했다고 합니다. 스타벅스 또한 Azure와 데이터브릭스를 기반으로 페타바이트 규모의 빠른 데이터 파이프라인을 구축했다고 합니다.
스노우플레이크는 슈퍼마켓 및 레스토랑 체인, 포장 식품 및 음료 회사, 의료 기관에 서비스를 제공하고 있습니다.

엔터프라이즈 AI 시장의 미래는? 

데이터브릭스의 ARR은 2020년 4억 2,500만 달러에서 올해 6억 달러로 늘었습니다. 빠르게 성장하고 있는 시장이지만, 경쟁도 치열합니다. 
구글, 아마존, MS 모두 데이터브릭스나 스노우플레이크와 비슷한 서비스로 발전할 수 있는 제품을 보유하고 있습니다. 구글은 빅쿼리, 마이크로소프트는 애저 시냅스, 아마존은 레드시프트를 갖고 있죠.

시장이 성숙해지면, 클라우드 기업들이 가격 경쟁력으로 더 많은 고객을 확보하게 될 수도 있습니다. 데이터+AI 전문 기업들이 클라우드 기업과 공생하게 될지, 경쟁하게 될지, 아니면 인수합병하게 될지 궁금해지네요.

👉 현대건설기계는 건설장비 수요 예측을 어떻게 성공했을까?
👉 데이터브릭스의 Lakehouse란?


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