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Dataiku와 Red Hat OpenShift AI: 통합 AI 플랫폼 구축을 통한 시장 확장 전략

일반 리포트 2025년 04월 22일
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목차

  1. 요약
  2. 통합 AI 플랫폼 기술 아키텍처 설계
  3. 공동 Go‑to‑Market 전략 수립
  4. POC 및 파일럿 사례 발굴
  5. 개발자 에코시스템 및 지원 체계 강화
  6. 결론

1. 요약

  • 작금의 시장 환경에서는 AI의 중요성이 날로 증가하고 있으며, 이러한 흐름 속에서 Dataiku와 Red Hat OpenShift AI의 협력은 하이브리드 및 멀티클라우드 시장에서의 경쟁력을 더욱 높이고 있습니다. 2025년 04월 22일 현재, 이들은 강력한 통합 AI 플랫폼 구축을 위한 검토를 추진하고 있으며, 이는 고도화된 분석 환경과 자동화된 운영 체계를 제공하는 데 기여하고 있습니다. 첫째로, 두 기업의 기술 통합은 로우코드 및 노코드 환경을 통해 비전문가도 쉽게 접근할 수 있도록 설계된 Dataiku의 Universal AI Platform과 OpenShift AI의 컨테이너화된 배포 모델의 결합으로 나타납니다. 이 통합은 데이터 분석과 AI 모델 배포를 간소화하여 클라우드 환경에서의 데이터 활용을 안전하게 만들어 줍니다.

  • 둘째로, MLOps를 활용한 머신러닝 작업의 최적화는 기업이 AI 솔루션을 효과적으로 운영하도록 돕습니다. Dataiku의 플랫폼은 모델 학습과 배포를 자동화함으로써 운영 중 발생하는 문제에 신속하게 대응할 수 있는 역량을 갖추고 있습니다. 또한, 에이전트 AI 서비스의 통합을 통해 실시간 데이터 처리와 의사 결정을 지원하여, 기업의 비즈니스 프로세스를 보다 원활하게 자동화할 수 있게 됩니다.

  • 셋째로, 공동 Go-to-Market 전략은 목표 산업군을 명확하게 선정하고, 상호 간의 영업 및 마케팅 채널을 활용함으로써 시장 진입을 가속화하고 있습니다. 제조, 금융 및 유통 산업군을 대상으로 각각의 특성에 맞춘 가치 제안 메시지를 개발하여 고객의 관심을 끌고 있으며, 성공적인 파일럿 프로젝트와 POC(PoC)를 통해 효과적인 사례를 증명하고 있습니다. 이러한 노력은 고객 신뢰를 구축하는 중요한 초석이 될 것입니다.

  • 마지막으로 개발자 에코시스템과 고객 지원 체계를 강화하여 장기적인 파트너십 기반을 마련해야 합니다. 양사는 교육 및 워크숍 프로그램을 통해 서로의 기술에 대한 이해를 높이고, 통합된 고객 서비스 지원 시스템을 구축함으로써 고객 만족도를 극대화하고 있습니다. 이러한 측면들이 결합하여 Dataiku와 OpenShift AI의 협력은 AI 시장에서의 지속 가능한 성장과 발전을 도모할 것입니다.

2. 통합 AI 플랫폼 기술 아키텍처 설계

  • 2-1. Dataiku Universal AI Platform과 OpenShift AI의 컨테이너화된 배포 모델

  • Dataiku의 Universal AI Platform은 데이터를 분석하고 모델을 구축하는 과정에서 머신러닝 작업의 최적화를 지원합니다. 이 플랫폼은 로우코드 및 노코드 환경을 제공하여 비전문가도 손쉽게 데이터 분석 및 AI 모델을 구성할 수 있도록 설계되었습니다. 노코드 및 로우코드 플랫폼의 장점은 기업의 데이터 분석 프로젝트를 신속하게 프로토타입화하고 배포할 수 있다는 점에 있습니다. 또한, OpenShift AI와의 통합을 통해 사용자는 모든 AI 기반의 분석과 모델 배포를 컨테이너화하여 클라우드에 손쉽게 배포할 수 있습니다.

  • OpenShift AI와의 통합을 통해 사용자는 Kubernetes 환경에서의 확장성과 관리 용이성을 확보하게 됩니다. 이로 인해 대규모 데이터 처리와 분석을 진행하는 데 필요한 리소스를 유연하게 조정할 수 있으며, 이는 데이터 처리 효율성을 극대화하는 데 기여합니다. 따라서, 데이터이쿠와 OpenShift AI의 결합은 특히 기업이 데이터를 클라우드 환경에서도 안전하게 활용할 수 있도록 합니다.

  • 2-2. MLOps 파이프라인 연동 및 에이전트 AI 서비스 통합

  • MLOps(Machine Learning Operations)는 기업이 AI 솔루션을 효과적으로 운영할 수 있도록 돕는 프로세스입니다. 데이터이쿠 플랫폼은 MLOps 파이프라인과의 연동을 통해 모델 학습, 검증, 배포 단계를 자동화하고 최적화합니다. 이를 통해 기업은 AI 모델의 주기적인 업데이트와 모니터링을 용이하게 할 수 있으며, 운영 중 발생할 수 있는 다양한 문제에 즉각적으로 대응할 수 있습니다.

  • 또한, Dataiku는 에이전트 AI 서비스를 통합하여 실시간 데이터 처리 및 의사 결정을 지원합니다. 사용자는 특별한 기술적 지식 없이도 대형 언어 모델(LLM)과 비전 AI 등 다양한 AI 모델을 활용할 수 있으며, 이로 인해 비즈니스 프로세스의 자동화를 촉진할 수 있습니다. 기업의 업무 환경에 AI를 효과적으로 통합함으로써 생산성과 효율성을 높일 수 있습니다.

  • 2-3. 하이브리드·멀티클라우드 환경에서의 확장성 확보 방안

  • 하이브리드 및 멀티클라우드 환경에서의 확장성은 기업의 AI 전략에서 매우 중요한 요소로 자리 잡고 있습니다. 데이터이쿠 플랫폼은 다양한 클라우드 서비스 제공업체와의 호환성을 갖추고 있으며, 사용자가 필요에 따라 온프레미스 또는 클라우드 기반으로 AI 솔루션을 손쉽게 설정하고 운영할 수 있도록 지원합니다.

  • 이러한 확장성을 확보함으로써 기업은 데이터의 위치에 상관없이 안정적이고 유연하게 AI 솔루션을 운영할 수 있습니다. 특히, 데이터이쿠는 데이터의 통합 처리를 통해 기업이 여러 시스템에서 데이터를 조합하고 분석할 수 있도록 도우며, 최종적으로 데이터 기반의 인사이트를 제공하는 데 큰 기여를 할 수 있습니다. 또한, 데이터이쿠의 오픈소스 모델은 기업이 자체적으로 최적의 AI 모델을 구축하고 운영하는 데 필요한 다양한 선택지를 제공합니다.

3. 공동 Go‑to‑Market 전략 수립

  • 3-1. 타깃 산업군(제조·금융·유통) 선정 및 가치 제안 메시지

  • 공동 Go-to-Market 전략의 첫 번째 단계는 명확한 타깃 산업군을 선정하는 것입니다. 데이터 기반 AI 솔루션을 필요로 하는 제조, 금융, 유통 산업군을 주목하여 이들 산업에서의 도전과제와 기회를 분석해야 합니다. 제조업계에서는 자동화와 예측 유지보수의 필요성이 증가하고 있으며, 금융업계는 고객 맞춤형 서비스 제공을 위해 데이터 분석 및 AI 모델의 활용이 필수적입니다. 유통업계에서도 재고 관리와 고객 인사이트 분석을 통해 경쟁력을 강화할 수 있는 필요성이 대두되고 있습니다. 이러한 배경을 토대로 각 산업군에 특화된 가치 제안을 개발하는 것이 중요합니다.

  • 가치 제안 메시지는 고객에게 제공할 수 있는 고유한 이점에 대한 명확한 진술로 구성되어야 합니다. 예를 들어, 제조업체에는 고도화된 생산 공정을 통해 운영 비용을 절감하고, 구매 결정을 지원하는 예측 분석 기능을 강조할 수 있습니다. 금융 분야에서는 고객 포트폴리오 최적화를 위한 실시간 분석 기능이 가치 제안의 핵심으로 자리잡을 수 있습니다. 마지막으로, 유통업체에게는 소비자 행동 분석을 통한 맞춤형 마케팅 전략 수립의 기회를 제안하는 것이 필요합니다. 이러한 가치 제안이 명확하면 고객으로부터의 반응과 관심도를 높일 수 있습니다.

  • 3-2. 양사 영업·마케팅 채널 공동 활용 방안

  • Dataiku와 Red Hat OpenShift AI는 각자의 영업 및 마케팅 채널을 통합하여 시너지를 극대화할 수 있는 방안을 모색할 필요가 있습니다. 두 회사의 브랜드와 판매 네트워크를 활용하여 마케팅 캠페인을 공동으로 진행하는 것이 핵심입니다. 특히, 각 회사의 강점을 파악하여 윈-윈 전략을 수립하는 것이 중요합니다.

  • 예를 들어, Dataiku는 데이터 사이언스와 머신러닝 전문성을 바탕으로 프로젝트 제안 시 존재감을 높일 수 있으며, Red Hat OpenShift는 폭넓은 고객 기반과 클라우드 네트워크를 통해 빠르게 시장에 진입할 수 있습니다. 두 회사의 솔루션이 통합되어 고객에게 제공될 때, 이는 더 강력한 시장 접근성을 보장할 것입니다. 또한 협력 세일즈 팀을 구성해 각 고객의 필요에 따른 맞춤형 제안을 통해 최적의 솔루션을 제공할 수 있는 환경을 조성해야 합니다. 함께하는 워크숍이나 세미나를 실시하여 시장과의 접점을 더욱 강화하는 것도 중요한 전략이 될 것입니다.

  • 3-3. 파트너 에코시스템(리셀러·SI) 연계 모델

  • 공동 Go-to-Market 전략의 성공을 위해서는 리셀러와 시스템 통합자(SI)와의 파트너십을 강화하는 것이 필수적입니다. 다양한 산업군 내에서 이미 구축된 네트워크를 지닌 리셀러와 협력함으로써 시장 접근을 더욱 용이하게 할 수 있습니다. 이는 고객의 다양한 요구를 충족시키기 위한 전략으로, 파트너십을 통해 각 산업에 대해 더 깊이 있는 이해를 제공할 수 있습니다.

  • 리셀러와의 협력은 제품의 판매뿐만 아니라 이후 고객 지원과 유지 관리에도 큰 도움을 줄 수 있습니다. 또한, SI와의 협력을 통해 고객 맞춤형 솔루션을 제시함으로써 복잡한 문제를 해결할 수 있는 기반을 마련할 수 있습니다. 이러한 파트너 에코시스템은 고객에게 더 나은 서비스를 제공하고 시장 내 경쟁력을 높이는 데 중요한 역할을 할 것입니다. 또한, 교육 및 인증 프로그램을 통해 파트너사의 역량을 강화하고, 양사의 솔루션에 대한 이해도를 높이는 것도 필요합니다.

4. POC 및 파일럿 사례 발굴

  • 4-1. 산업별 대표 고객 대상 파일럿 프로젝트 추진 로드맵

  • Dataiku와 Red Hat OpenShift AI의 협력은 다양한 산업에서 특정 고객을 대상으로 하는 파일럿 프로젝트의 추진을 통해 실질적인 시장 진입 전략을 구현하려고 합니다. 이들 파일럿 프로젝트는 각 산업의 특수성을 반영하여 설계될 예정이며, 예를 들어 금융, 제조 및 유통 산업의 주요 기업들을 타겟으로 설정하고 있습니다. 이러한 추진 로드맵은 단계별로 접근하며 초기에는 서로 협력하여 개별 고객의 요구를 정밀하게 분석하고, 그에 따라 맞춤형 파일럿 솔루션을 개발하는 과정을 포함합니다. 이는 내부적으로는 기술 통합과 실증을 통해 고객의 신뢰를 구축하는 동시에 시장 내 존재감을 강화하는 중요한 초석이 될 것입니다.

  • 4-2. 성공 지표(KPI) 설정 및 단계별 검증 계획

  • 파일럿 프로젝트의 성공 여부를 평가하기 위해 명확하게 정의된 KPI를 설계하는 것이 필수적입니다. Dataiku와 Red Hat OpenShift AI는 모든 파일럿 프로젝트의 성과를 객관적으로 측정하기 위한 지표를 설정할 예정입니다. 예를 들어, 고객의 데이터 처리 속도 증가, 비용 절감, 운영 효율성의 향상 등이 포함될 수 있습니다. 각 지표는 프로젝트의 진행 상황에 맞춰 단계적으로 검증될 것이며, 이를 통해 실제 비즈니스 환경에서의 용이성과 효과를 사전에 평가할 수 있을 것입니다. 이 단계별 검증은 성공적인 확장을 위한 귀중한 데이터를 제공하여, 향후 고객에게 더욱 견고한 사례를 제시하는 데 기여하게 됩니다.

  • 4-3. 성공 사례를 활용한 레퍼런스 마케팅

  • 완료된 파일럿 프로젝트를 바탕으로 한 성공 사례들은 데이터 기반 마케팅에 중요한 기초 자료가 됩니다. Dataiku와 Red Hat OpenShift AI는 성공적인 사례를 활용하여 동종 업계의 다른 고객들에게 해당 솔루션의 유용성을 효과적으로 커뮤니케이션할 수 있습니다. 예를 들어, BNP Paribas와 GE Aviation과 같은 주요 고객의 프로젝트 결과를 상세히 문서화하고, 이를 기반으로 한 사례 연구를 통해 마케팅 자료를 제작할 것입니다. 이러한 레퍼런스 마케팅 접근 방식은 고객의 신뢰를 증대시키고, 신규 고객의 관심을 끌어올리는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다. 이는 궁극적으로 두 회사의 시장 점유율 확대에 기여하게 될 것입니다.

5. 개발자 에코시스템 및 지원 체계 강화

  • 5-1. 오픈시프트 AI 개발자 포털과 Dataiku 커뮤니티 연동

  • 오픈시프트 AI 개발자 포털과 Dataiku의 커뮤니티는 상호 연동을 통해 개발자 생태계를 더욱 풍부하게 확장할 수 있습니다. 두 플랫폼의 통합된 접근 방식은 개발자들에게 다양한 리소스를 제공하며, 정보와 도구의 자동화된 공유를 통해 혁신적인 솔루션 개발을 촉진합니다. 예를 들어, 오픈시프트 AI 포털을 통해 개발자들은 클라우드 네이티브 환경에서 Dataiku의 고급 분석 기능과 머신러닝 도구를 활용할 수 있으며, 이는 데이터 사이언스 프로젝트의 효율성을 높이는 데 크게 기여하게 됩니다. 또한, 커뮤니티 기능을 강화하여 개발자들 사이의 협업과 지식 공유를 활성화하고, 사용자 피드백을 반영하여 제품 개선에도 긍정적인 영향을 미칠 것입니다.

  • 5-2. 공동 온라인 교육·워크숍 프로그램 기획

  • 양사는 오픈시프트 AI와 Dataiku의 통합 플랫폼에 대한 이해를 높이기 위해 공동 온라인 교육과 워크숍 프로그램을 기획하고 있습니다. 이러한 교육 프로그램은 개발자들뿐만 아니라 데이터 전문가와 기업 고객에게도 이를 효과적으로 사용할 수 있는 능력을 배양할 수 있도록 설계될 것입니다. 워크숍에서는 최신 기술 동향에 대한 심층적인 논의와 실습 세션이 포함되어, 참여자들이 직접 기술을 적용하고 문제를 해결하는 경험을 쌓을 수 있습니다. 이와 같은 노력은 개발자들이 AI 및 클라우드 기술에 대한 자신감을 갖고 실제 프로젝트에 이를 적용할 수 있는 기반을 마련하여, 장기적으로는 사용자의 제품에 대한 만족도를 높이는 결과를 가져올 것입니다.

  • 5-3. 기술 지원 및 공동 고객 서포트 프로세스

  • 기술 지원 및 고객 서포트는 고객 만족도와 신뢰 구축의 핵심 요소입니다. Dataiku와 Red Hat OpenShift AI는 통합된 고객 서비스 지원 시스템을 개발하여, 사용자가 직면할 수 있는 다양한 기술적 문제에 대해 신속하고 효율적으로 대응할 수 있도록 합니다. 이를 위해 양사 간의 협력으로 기술 지원 팀을 구성하고, 고객 대응 프로세스를 통합하여 원활하게 고객의 요구를 처리할 수 있는 체계를 구축합니다. 이러한 공동 고객 서포트 프로세스는 실시간 피드백 및 문제 해결을 통해 고객이 사용 중인 솔루션에 대한 신뢰를 높이며, 결과적으로 장기적인 파트너십을 강화하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

결론

  • Dataiku와 Red Hat OpenShift AI의 협력은 현재 하이브리드 및 멀티클라우드 시장에서 경쟁 우위를 점할 수 있는 중요한 기회를 제공하고 있습니다. 통합 AI 플랫폼의 정립 및 기술 아키텍처의 설계는 기업들이 원활하게 AI 솔루션을 도입하고 확장할 수 있는 기반을 강화해주며, 이는 특히 데이터 처리와 비즈니스 인사이트 제공에 있어 혁신적인 효과를 기대하게 합니다. 지금까지 진행된 모델 통합과 파일럿 프로젝트를 통해 쌓은 경험들은 고객에게 실질적인 가치를 전달할 수 있는 중요한 자산으로 자리잡고 있습니다.

  • 향후, 두 회사는 정기적인 협의체를 운영하여 파트너십의 성과를 면밀히 모니터링하고, 고객의 피드백을 반영하여 제품 및 서비스의 지속적인 개선에 나서야 합니다. 이는 특정 산업군에서의 성공 사례 및 레퍼런스 마케팅을 통해 신뢰를 구축함으로써 신규 고객의 유치를 획기적으로 개선할 수 있는 기반이 될 것입니다. 더욱이, 개발자 커뮤니티와의 협업을 통한 혁신적인 솔루션 발전과 고객 지원 체계의 효율화를 통해, 고객의 요구에 부응하는 탄탄한 고객 경험을 제공할 수 있을 것입니다.

  • 결국 이러한 협력은 Dataiku와 OpenShift AI가 시장에서의 지속 가능한 성장을 이어가는 데 중대한 역할을 할 것이며, AI 기술의 확산과 발전을 통해 경제 및 산업 전반에 긍정적 영향을 미칠 것으로 기대됩니다.

용어집

  • Dataiku: Dataiku는 기업이 데이터 분석 및 인공지능 모델을 구축하고 운영할 수 있는 통합 플랫폼을 제공하는 회사입니다. 로우코드 및 노코드 환경을 도입하여 비전문가도 손쉽게 접근할 수 있으며, 데이터 과학과 머신러닝 작업을 최적화하는 솔루션을 개발합니다.
  • OpenShift AI: OpenShift AI는 Red Hat에서 제공하는 컨테이너화된 AI 솔루션으로, Kubernetes 환경에서 모델 배포 및 관리를 지원합니다. 하이브리드 클라우드 및 멀티클라우드 자원에서 AI 기반 애플리케이션을 개발하고 운영하는 데 필요한 유연성과 확장성을 제공합니다.
  • 통합 AI 플랫폼: 통합 AI 플랫폼은 데이터 분석, 머신러닝, 그리고 인공지능 모델을 하나의 시스템에서 통합하여 운영할 수 있도록 설계된 솔루션입니다. 이러한 플랫폼은 데이터의 처리 속도를 높이고, AI 모델의 배포 및 운영을 효율적으로 관리할 수 있게 해줍니다.
  • MLOps: MLOps는 Machine Learning Operations의 약자로, 머신러닝 모델의 개발, 배포 및 운영을 최적화하는 프로세스를 뜻합니다. 기업이 AI 솔루션을 운영하는 데 필요한 자동화와 관리 체계를 구축하여 모델의 성능을 지속적으로 개선할 수 있게 합니다.
  • 에이전트 AI: 에이전트 AI는 실시간 데이터 처리 및 의사 결정을 지원하는 인공지능 솔루션입니다. 이러한 기술은 기업이 고객 요구에 신속하게 대응하고, 비즈니스 프로세스를 자동화하는 데 도움을 줍니다.
  • 하이브리드 클라우드: 하이브리드 클라우드는 온프레미스 데이터 센터와 클라우드 서비스 간의 연계를 통해 구성된 환경입니다. 이를 통해 기업은 데이터 활용의 유연성을 높이고, 리소스를 최적화하여 운영할 수 있게 됩니다.
  • 오픈소스: 오픈소스는 소스 코드가 공개되어 누구나 사용할 수 있도록 허용된 소프트웨어를 지칭합니다. 이를 통해 개발자들은 자유롭게 소프트웨어를 수정하고 재배포할 수 있으며, 커뮤니티의 협업을 통해 지속적으로 개선될 수 있습니다.
  • 파트너십: 파트너십은 기업 간의 협력을 통해 상호 이익을 추구하는 관계를 의미합니다. Dataiku와 Red Hat OpenShift AI 같은 기업 간의 파트너십은 공동의 목표를 달성하고, 시장에서의 경쟁력을 높이는 데 기여합니다.
  • Go-to-Market: Go-to-Market 전략은 제품이나 서비스를 시장에 출시하기 위한 계획과 실행 과정을 의미합니다. 이는 타겟 고객을 정의하고, 판매 및 마케팅 활동을 통해 제품을 효과적으로 소개하는 방법을 포함합니다.
  • POC (Proof of Concept): POC는 'Concept 증명'의 약자로, 특정 아이디어나 기술이 실제로 작동하는지를 보여주는 초기 단계의 프로젝트입니다. 기업은 POC를 통해 새로운 솔루션의 가능성을 검토하고, 시장 진입 전에 고객 신뢰를 구축합니다.

출처 문서