💡Agentic AI 시대의 데이터 엔지니어링 혁신

💡Agentic AI 시대의 데이터 엔지니어링 혁신

기업 데이터 관리를 재정의하는 AI 에이전트의 등장

최근 AI 분야에서는 단순한 생성형 AI(Generative AI)를 넘어서 Agentic AI라는 새로운 패러다임이 주목받고 있습니다. ChatGPT처럼 텍스트를 생성하는 도우미 역할을 넘어, AI 에이전트는 이제 스스로 복잡한 작업을 수행할 수 있는 능력을 갖추기 시작했습니다. 예를 들어 여행을 계획하고, 항공편을 예약하며, 심지어 집 수리를 위한 견적을 비교해 계약까지 할 수 있는 자율적 시스템이 등장한 것이죠.

 

이러한 변화는 기업의 핵심 업무 중 하나인 데이터 관리(Data Management)에도 커다란 영향을 미치고 있습니다. 이번 글에서는 Debmalya Biswas의 글을 기반으로, Agentic AI가 어떻게 기업의 데이터 카탈로깅(Data Cataloging)과 데이터 엔지니어링(Data Engineering)을 재편할 수 있는지 살펴보겠습니다.

---

🧠 Agentic AI란 무엇인가?

Agentic AI의 핵심은 ‘자율성(Autonomy)’과 ‘추론 능력(Reasoning)’입니다. 단순한 명령 수행을 넘어서, 복잡한 문제를 작은 단위의 작업으로 나누고, 이를 스스로 계획하고 실행하며, 상황 변화에 따라 적응과 자기 교정(Self-correction)이 가능한 시스템을 의미합니다.

 

빌 게이츠는 Agentic AI의 미래에 대해 이렇게 설명했습니다:

“AI가 당신의 취향을 이해하고, 호텔과 비행기, 레스토랑을 직접 예약해주는 여행 비서를 상상해보세요.”

 

이러한 AI가 기업 데이터 관리에 적용된다면 어떤 변화가 일어날까요?

---

🗂️ 전통적인 데이터 관리 구조의 한계

기존 데이터 플랫폼은 주로 BI(비즈니스 인텔리전스)와 ML(머신러닝)을 위한 파이프라인으로 구성됩니다.

• Bronze → Silver → Gold Layer로 이어지는 전형적인 데이터 웨어하우징 구조
• BI는 구조화된 데이터 분석을, ML은 복잡한 전처리 후 모델 학습을 목표로 함
• 하지만 DataOps와 MLOps의 파이프라인이 단절되어 있고, 이로 인해 중복, 비효율, 유지보수 문제가 발생

이에 따라 Snowflake, Google Cloud, AWS 등은 ML과 데이터 웨어하우스를 통합하려는 시도를 하고 있지만, 여전히 자동화와 적응성이 부족한 상황입니다.

---

🤖 Agentic AI로 재구성되는 데이터 관리

🤖 Agentic AI로 재구성되는 데이터 관리

 

Agentic AI는 다음과 같은 방식으로 기업 데이터 관리를 혁신할 수 있습니다:

1. 데이터 카탈로깅 자동화

• Supervisor Agent: 새로운 데이터를 감지하고 작업 할당
• Discovery Agent: 엔티티 추출 및 메타데이터 생성
• Integration Agent: ERP, CRM 시스템과 연결
• Metadata Validation Agent: 중복 제거, 관계 정확도 검증
• Observability Agent: 데이터 계보 추적, 접근 제어 및 보안

2. 데이터 엔지니어링 자동화

• Supervisor Agent: 배치 및 실시간 잡 스케줄링
• ETL Agent: 파이프라인 자동화
• Data Quality Agent: 무결성 및 중복 체크
• Modeling & Tuning Agent: 스키마 변화 감지 및 튜닝
• Observability Agent: 성능 모니터링 및 비용 최적화

---

🏗️ Agentic AI 플랫폼 아키텍처

Agentic AI가 성공적으로 작동하기 위해서는 다음과 같은 아키텍처가 필요합니다:

• Reasoning Module: 복잡한 작업을 하위 작업으로 분해하고 계획 수립
• Agent Marketplace: 사용 가능한 에이전트 목록
• Orchestration Engine: 다중 에이전트의 실행 관리
• Integration Layer: ERP/CRM 등 외부 시스템과 연결
• Shared Memory: 에이전트 간 문맥 공유
• Governance Layer: 보안, 프라이버시, 설명 가능성, 책임성 확보

특히, Andrew Ng가 강조했듯이, Agentic AI 시스템은 수천, 수만 개의 토큰을 내부적으로 주고받는 고속 토큰 처리 성능이 필수입니다. 여기에 Vector DB + ANN 기반의 빠른 메모리 검색 시스템도 요구됩니다.

---

데이터 관리의 미래는 Agentic AI에 있다

우리는 그동안 '좋은 데이터'가 AI의 성능을 결정한다고 배워왔습니다. 그러나 이제는 한 걸음 더 나아가, '좋은 데이터 관리' 그 자체도 AI가 수행할 수 있는 시대가 도래했습니다.

 

Agentic AI는 단순한 자동화를 넘어, 자율적이고 상황에 적응하며 스스로 학습하는 AI 에이전트를 통해 기업의 데이터 카탈로깅, ETL, 모델링, 품질 관리 등 전 과정을 혁신할 수 있습니다.

 

이는 단지 효율성 향상에 그치지 않고, AI 기반 의사결정과 비즈니스 민첩성을 높여줄 중요한 전환점이 될 것입니다.