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20여 년간 IT 현장을 누벼온 경험을 바탕으로, 데이터와 AI 시대 속 중소·중견기업이 생존할 수 있는 실질적인 데이터플랫폼 전략을 제시하는 유지관 저자. 적은 비용과 명확한 로드맵으로 기업의 성장과 전환을 돕고자 하는 저자의 이야기를 《데이터플랫폼 전략 수립 가이드》에서 만나보세요.

AI를 도입해도 왜 성과가 나지 않는지 고민하는 기업 의사결정자와 실무자들에게 현실적이고 신뢰할 수 있는 구체적 해법을 제안하는 유지관 저자. 데이터 인텔리전스 플랫폼을 통한 기업의 경쟁력 확보 방안을 담은 저자 인터뷰를 살펴보시기 바랍니다.

안녕하세요. 저자님. 독자들에게 자기 소개 부탁드리겠습니다.

저는 20여 년간 SI 업계에서 기업이나 공공기관의 시스템 구축 사업을 제안하고 구축 프로젝트 관리 업무를 수행해 온 IT 종사자입니다. 비록 전공은 경제, 회계였으나 학창 시절 ERP, MES, SCM, CRM 등 기업의 효율성을 위해 구축되는 IT 시스템에 대한 많은 관심을 갖고 업계에 종사하던 중 “결국 데이터가 문제의 핵심이다”라는 개인적인 깨달음을 통해 ‘데이터플랫폼 구축’이라는 보다 전문적인 영역에 입문하여 흥미를 갖고 활동하고 있는 평범한 직장인입니다.

도서에서도 언급하였지만 IT 분야, 특히 데이터와 AI 분야의 빠른 기술 발전 과정에서 뒤처지지 않으려고 혼신의 노력을 다하는 ‘흔한 노력파 직장인’이라고 저를 소개하겠습니다.

이 책을 처음 기획하고 쓰게 된 특별한 계기가 있으신가요?

도서의 부제에서도 알 수 있듯이 중소, 중견기업의 의사결정자와 IT 실무자들이 광속으로 변화하는 외부 환경에 머리를 맞대고 기업의 성장과 생존에 대한 깊은 논의를 할 수 있도록 돕는 도구가 필요하다는 것, 적은 비용으로도 시도해 볼 수 있는 방법이 있다는 것, 그리고 이를 현실화하는 데 가장 효과적인 툴인 Databricks를 소개해야겠다는 것 등의 생각에서 도서를 집필하게 되었습니다.

집필 당시 어떤 독자들에게 이 글이 필요하다는 생각을 하셨나요?

데이터와 AI 시대 속에서 우리나라의 건실한 중소, 중견기업들에 시작하는 방법, 비용에 대한 부담 감소, 신뢰할 수 있는 도구에 대한 정보 등을 제공하여 경쟁력을 확보하고 보다 안정적인 기업 활동을 할 수 있도록 책으로나마 기여할 수 있으면 좋겠다는 생각을 했습니다.

원고 중 가장 고심해서 쓰신 부분이 있으실까요?

구축 로드맵과 평가 부분입니다. 히말라야 트레킹에서 찍은 사진을 표지와 속지에 넣은 이유도 구축 로드맵의 각 단계는 산을 오르는 것과 같이 각 단계에서 중점적으로 고민해야 하는 것들이 있다는 것을 강조하고 싶었고, 고산(AI 시대)에서 생존하기 위해서는 우리 중소, 중견기업들이 자신의 위치를 냉정하게 바라보고 더욱 세밀한 준비가 필요하다는 점 또한 부각시키고 싶었습니다.

"AI를 도입했는데 왜 기대만큼 성과가 나지 않을까?"라는 질문으로 이야기를 시작하셨습니다. 저자님께서 보시기에 수많은 기업이 AI 프로젝트에서 겪는 가장 흔하면서도 치명적인 ‘데이터플랫폼의 결함’은 무엇인가요?

AI를 도입한 기업이 제대로 된 성과를 내지 못하는 가장 큰 이유는 기술 발전 속도를 따라가지 못하는 AI 서비스와 적재된 데이터의 신뢰도에 있다고 할 수 있습니다. 기업 내부에서 사용자에게 오픈된 사내 AI 서비스는 오픈되는 시점부터 노후화가 시작된 서비스가 될 것이고, 적합한 데이터를 활용하고 있는지에 대한 믿을 만한 평가의 부재에 있다고 할 수 있는데, 데이터 인텔리전스 플랫폼은 DataOps와 AIOps 등의 솔루션을 통해 이러한 결함을 해결할 수 있도록 합니다.

최근 ‘주권적 AI(Sovereign AI)’와 ‘비용 최적화(FinOps)’를 강조하신 대목이 인상적입니다. 특히 외부 대형 모델(LLM)에 의존하지 않고 기업 고유의 데이터를 학습한 AI 체계를 갖추는 것이 기업의 장기적인 경쟁력 측면에서 왜 필수적인지 들려주세요.

외부 대형 모델을 사용하는 것은 데이터의 외부 유출을 의미하고, LLM 서비스의 활용도가 높아질수록 즉, 토큰 사용량이 높아질수록 해당 비용은 기하급수적으로 늘어날 것입니다. 또한, 범용적인 LLM은 우리 회사에 적합한 답을 주지 못할 수 있습니다. 이러한 세 가지 문제점 즉, 사내 기밀정보의 유출 위험, 외부 서비스에 지불할 막대한 비용, 적합하지 않은 AI 서비스에 대한 불신 등을 해소하기 위해 고려해 보아야 할 아키텍처라고 생각됩니다.

이 책을 한 문장으로 정의하거나, 책의 분위기를 가장 잘 나타내는 단어가 있다면 무엇일까요?

유행하고 있는 드라마에서 따온 문구인데, “모든 데이터는 자신의 무가치함과 싸우고 있다.”, 데이터에 가치를 부여하기 위한 여정, ‘데이터 인텔리전스 플랫폼 구축’ 정도로 하겠습니다.

이 책을 읽은 독자들이 책장을 덮으며 어떤 감정이나 생각을 품게 되기를 기대하시나요?

물론 용기를 갖게 되길 희망합니다. 중소, 중견기업들이 비용, 방법, 전략 등의 부재에 대한 두려움을 떨치고 “한번 해보는 거야~!”라는 생각을 하시길 기대합니다.

이번 책 이후에 새로 준비 중인 집필 주제나 앞으로의 활동 계획이 궁금합니다.

이어서, ‘데이터 인텔리전스 플랫폼 구축 실무 가이드’를 집필했고 초고를 출판사에 넘겼습니다. 교정 단계에서 최신 기술이 충분히 반영되었나, 변경된 기술은 없나 등을 중점적으로 검토할 예정입니다.

이 책을 만날 독자분들께 꼭 전하고 싶은 한마디를 부탁드립니다.

우리나라에는 중소, 중견기업의 IT 시스템 구축을 위한 방법적, 금전적 지원제도(예시: NIPA 2026년도 AI 통합 바우처 지원사업)가 많이 있습니다. 방법이든 비용이든 정부의 정책을 적극 활용하여 작은 것부터 시작하십시오.

마지막으로, 저자님에게 '글을 쓴다는 것'은 삶에서 어떤 의미를 지니는지 들려주세요.

‘글을 쓰는 것’에 대한 질문은 전문 작가분들께 어울리는 질문인 것 같습니다. 그저 독자들이 기업을 경영하고 실무를 하시는 데 조금이라도 도움이 될 수 있기를 희망하며 AI와 며칠 밤낮을 씨름하여 나온 결과물인 만큼, 작가로서의 ‘글을 쓴다는 것’에 대한 답은 먼 훗날에 하는 것으로 미뤄 놓겠습니다.

막연한 두려움 대신 "한번 해보는 거야!"라는 용기를 가지길 바란다는 유지관 저자. 방법과 비용의 한계 속에서도 작은 시도부터 시작하여 데이터에 진짜 가치를 부여하고자 애쓰는 모든 기업과 IT 실무자들에게 저자의 현실적인 조언이 든든한 이정표가 되기를 진심으로 응원합니다.