AI 플랫폼은 왜 ‘통합형’이어야 할까? - 데이터 중심 디지털 DX 전략
AI와 데이터, 분리된 시스템에서 통합 플랫폼으로
산업 전반에서 AI 도입은 더 이상 선택이 아닌 필수가 되었습니다. 실제로 많은 기업이 AI 도입 후 업무 효율화와 실질적인 성과를 경험하고 있죠.
하지만 모든 기업이 AI 도입으로 성공하는 것은 아닙니다. 가장 큰 걸림돌은 데이터와 AI 시스템이 부서별로 단절되어 있다는 점입니다. 현재 대부분의 기업이 데이터 사일로 문제를 겪고 있으며, 한국IDC는 2027년까지 한국 대기업의 60%가 통합 아키텍처를 통해 이 문제를 해결할 것으로 전망하고 있습니다.
결국 AI 도입에서 가장 중요한 것은 기술 자체가 아니라 데이터-분석-의사결정이 하나로 이어지는 구조입니다. 통합형 AI 플랫폼은 이 단절을 해소하고, 기업의 디지털 전환 속도를 높이는 핵심 인프라입니다.
통합형 AI 플랫폼이란?
통합형 AI 플랫폼의 핵심 구조
통합형 AI 플랫폼은 세 가지 핵심 계층으로 구성됩니다.
데이터 통합: ERP, CRM, MES, 센서 데이터 등 다양한 소스의 데이터를 실시간으로 수집하고 표준화합니다. 데이터 파이프라인이 자동화되어 있어 수작업 없이도 지속적으로 최신 데이터가 플랫폼에 유입됩니다.
분석 실행: 머신러닝 모델, 통계 분석, LLM 기반 자연어 처리 등 다양한 분석 도구를 통합 환경에서 활용할 수 있습니다. 분석 담당자뿐 아니라 비전문가도 자연어로 질문하면 자동으로 SQL이 생성되고 분석이 수행됩니다.
시각화 및 협업: 복잡한 분석 결과를 이해하기 쉬운 대시보드로 자동 변환하고, 부서 간 협업을 위한 공유 환경을 제공합니다. 경영진부터 현업 담당자까지 동일한 데이터를 기반으로 의사결정할 수 있습니다.
기존 개별 솔루션 방식과의 차이
개별 AI 솔루션은 특정 업무에 특화되어 있지만 데이터 사일로, 중복 투자, 협업 단절 문제가 발생합니다. 통합형 AI 플랫폼은 전사 데이터를 단일 환경에서 관리하고, 부서 간 데이터 공유가 자동으로 이루어지며, 새로운 데이터 소스나 분석 모델 추가 시에도 기존 시스템 교체가 불필요합니다.
왜 '통합형'이어야 하는가? - 개별 AI 솔루션의 한계
많은 기업이 "각 부서가 필요한 AI 도구를 따로 쓰면 되지 않나?"라고 생각합니다. 하지만 개별 도입 방식은 시간이 지나면서 구조적 한계를 드러냅니다.
① 데이터 사일로가 만드는 비효율
포레스터 리서치에 따르면 지식 근로자는 일주일에 평균 12시간을 데이터 추적에 소비한다고 합니다. 마케팅팀은 CRM에, 영업팀은 ERP에, 생산팀은 MES에 각각 데이터를 저장하고, 전사 인사이트를 얻으려면 수작업으로 데이터를 통합해야 합니다.
② 부서 간 협업 단절과 중복 투자
세일즈포스의 2024년 조사에 따르면 CIO의 93%는 AI 도입 효과가 업무 흐름 연계에 달려 있다고 응답했지만, 실제 협업 수준이 충분하다고 평가한 비율은 절반에 못 미쳤습니다. A부서가 구축한 분석 모델을 B부서는 모르고 다시 개발하며, 분석 역량이 조직에 쌓이지 않는 것이죠.
③ 의사결정까지 연결되지 않는 분석 결과
개별 솔루션 방식에서는 훌륭한 분석 결과가 나와도 보고서로만 끝나는 경우가 많습니다. 경영진은 각 부서로부터 따로 리포트를 받아 직접 비교·종합해야 하며, 분석 기준도 데이터 시점도 용어 정의도 다릅니다. AI 도입과 AI 기반 의사결정 자동화는 다른 문제입니다.
통합형 AI 플랫폼, Yennefer DX의 차별화 포인트
몬드리안AI의 예니퍼 DX는 데이터 수집부터 의사결정까지 전 과정을 하나의 플랫폼에서 완성합니다.
LLM 기반 자동 분석
"지난 분기 매출 상위 10개 제품의 재구매율은?"이라고 질문하면 LLM이 자동으로 SQL을 생성하고 분석을 수행합니다. 데이터 분석 전문가가 아니어도 즉시 인사이트를 얻을 수 있습니다.
직관적 데이터 시각화
분석 결과를 자동으로 표, 그래프, 대시보드로 변환합니다. 경영진은 요약 KPI를, 실무진은 상세 차트를 각자 역할에 맞게 확인할 수 있습니다.
자동화된 데이터 파이프라인
관계형 DB, NoSQL, 클라우드, API, 센서 데이터까지 실시간 연동하며, 서로 다른 포맷의 데이터를 자동으로 표준화하고 품질 검증합니다.
보안형 구조
공공기관, 금융, 제조 등에서 온프레미스 및 폐쇄망 환경을 지원하며, 데이터 거버넌스 기능으로 접근 이력을 추적·관리합니다.
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산업별 적용 사례와 기대효과
제조업에서의 활용
제조 현장에서는 센서, MES, ERP 등 다양한 시스템에서 실시간으로 데이터가 쏟아지지만, 시스템이 분리되어 있으면 즉시 문제를 파악하기 어렵습니다.
예니퍼 DX는 모든 데이터를 실시간으로 수집·분석하여 즉각적인 시각화를 제공합니다. 주요 제조 기업은 이를 통해 공정 데이터 실시간 모니터링으로 불량률을 조기 감지하고, 설비 가동률·에너지 사용량을 단일 대시보드에서 확인하며, 분석 결과 기반으로 즉각 의사결정하여 공정 효율성을 극대화합니다.
공공기관에서의 활용
공공기관은 방대한 데이터를 보유하고 있지만 정책 반영 과정이 복잡하고 느립니다.
예니퍼 DX는 공공 데이터를 통합 분석하여 과학적 근거 기반 정책 의사결정을 지원합니다. 행정안전부, 인천테크노파크 등에서 사회관계망 분석·온라인 여론 분석 등 다양한 모델을 동시 운영하고, 표준 분석 템플릿으로 일관된 정책 평가를 수행하며, 실시간 데이터 업데이트로 정책 효과를 즉시 측정합니다.
서비스/금융업에서의 활용
서비스업과 금융업은 웹·앱·오프라인 등 다양한 고객 접점 데이터를 통합하지 못하면 고객 전체 여정을 파악할 수 없습니다.
예니퍼 DX는 모든 접점 데이터를 통합하여 고객 행동 패턴을 분석합니다. 주요 금융사에서 360도 고객 프로필을 구축하고, 이탈 예측 모델로 선제적 리텐션 전략을 수립하며, 거래 패턴 분석으로 교차판매 기회를 발굴하고, 실시간 이상거래 탐지로 리스크를 관리합니다.
통합형 AI 플랫폼 도입, 지금 시작해야 하는 이유
데이터가 연결되고, 분석이 자동화되고, 인사이트가 의사결정까지 이어져야 진짜 디지털 전환입니다. 통합형 AI 플랫폼은 AI 내재화, 데이터 자산화, 의사결정 자동화를 완성하는 DX 인프라입니다.
예니퍼 DX는 제조업의 실시간 공정 최적화, 공공기관의 과학적 정책 의사결정, 서비스·금융업의 고객 중심 비즈니스 전환을 지원합니다.
통합형 AI 플랫폼, 지금 시작하세요
AI 도입의 성공 여부는 기술 자체가 아니라 데이터-분석-의사결정이 하나로 이어지는 구조에 달려 있습니다. 하지만 현실은 다릅니다. 마케팅팀은 CRM에, 영업팀은 ERP에, 생산팀은 MES에 각각 데이터를 저장하고, 전사 인사이트를 얻으려면 수작업으로 데이터를 통합해야 합니다.
부서별로 단절된 시스템은 데이터 사일로를 만들고, 중복 투자를 유발하며, 협업을 막습니다. 훌륭한 분석 결과가 나와도 보고서로만 끝나는 경우가 대부분입니다.
지금 시작하는 것이 가장 빠릅니다. 데이터가 연결되고, 분석이 자동화되고, 인사이트가 의사결정까지 이어지는 진짜 디지털 전환을 경험해보세요.
몬드리안에이아이와 함께 통합형 AI 플랫폼을 구축하세요
몬드리안 에이아이의 Yennefer DX는 데이터 수집부터 의사결정까지 전 과정을 하나의 플랫폼에서 완성하는 통합형 AI 플랫폼입니다.
LLM 기반 자동 분석으로 데이터 전문가가 아니어도 자연어 질문만으로 즉시 인사이트를 얻을 수 있으며, 분석 결과를 자동으로 표, 그래프, 대시보드로 변환합니다.
ERP, CRM, MES, 센서 데이터 등 다양한 소스의 데이터를 실시간으로 수집하고 표준화하는 자동화된 파이프라인을 갖추고 있으며, 온프레미스 및 폐쇄망 환경을 지원하는 보안형 구조로 공공기관과 금융권에서도 안심하고 사용할 수 있습니다.
제조업에서는 실시간 공정 최적화, 공공기관에서는 과학적 정책 의사결정, 서비스·금융업에서는 고객 중심 비즈니스 전환을 지원하며, 행정안전부, 인천테크노파크, 주요 금융사와 제조 기업에서 검증된 성과를 입증했습니다.
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