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  “AI 도입, 데이터 민주화가 답”…아이티센인포유, 데이터브릭스 구축 사례 확장

  2026.03.26아이티센인포유는 데이터브릭스(Databricks) 기반 데이터 플랫폼 고도화 사례를 통해,인공지능(AI) 도입 관련해 걸림돌인 ‘데이터 활용 격차’ 해소 방안을 제시했다고 25일 밝혔다.​회사 측에 따르면 글로벌 제조사 A사는 부서원 수 만명이 프로그래밍 언어를 몰라도 제품 데이터를 실시간으로 조회·분석할 수 있는 환경을 목표로 삼았다.아이티센인포유는 일상적인 언어로 질문하면 AI가 분석 코드로 자동 변환해 결과를 제공하는‘데이터브릭스 지니(Databricks Genie)’를 활용해 부서별 분석 환경을 세분화했다.특히 사용자 질문 의도를 분석해 최적의 분석 도구나 API로 자동 연결해 주는 ‘지능형 에이전트(Routing Agent)’ 구조를 적용함으로써,현장 담당자가 복잡한 추출 과정 없이 대화만으로 즉각적인 비즈니스 의사결정 근거를 확보할 수 있게 했다고 설명했다.​가상자산 거래소 B사는 부서마다 서로 다른 데이터 산출 기준을 사용하는 문제를 해결하고자 했다.아이티센인포유는 전사 비즈니스 로직과 용어를 하나로 통합 정의해 표준화된 논리 모델을 제공하는 ‘데이터브릭스 메트릭 뷰(Metric View)’를 도입했다. 메트릭 뷰는 모든 분석 도구의 중앙 가교 역할을 수행하며,금융권 특유의 복잡한 지표들을 전 부서가 동일한 수식과 기준으로 해석할 수 있도록 지원한다.​아이티센인포유는 글로벌 제조 A사, 가상자산 거래소 B사를 비롯해 게임사 데이터 사일로 해소, 통신사의 온프레미스 자원을클라우드로 이전하는 ‘클라우드 마이그레이션’, 그리고 저렴한 저장 공간과 고성능 관리 체계의 장점을 결합한조선사의 ‘데이터 레이크하우스’ 구축 등 산업별로 10건 이상 핵심 프로젝트를 완료했다고 강조했다.이를 기반으로 최근 데이터브릭스로부터 엔터프라이즈 데이터 전환 역량을 종합 검증하는 ‘DPP(Delivery Partner Program)’ 인증을 획득했으며,강화된 2026년 기준 ‘실버 티어(Silver Tier)’ 파트너로 승격됐다. 이는 국내 단 5개사 내외만이 보유한 자격이다.​이종복 아이티센인포유 대표는 “제조와 금융 등 산업 전반에서 검증된 구축 경험을 바탕으로,기업이 데이터를 실질적인 비즈니스 자산으로 전환할 수 있도록 최적의 솔루션을 제공할 것”이라고 말했다.​출처 : 디지털투데이 (DigitalToday)(https://www.digitaltoday.co.kr)

  2026.10.21
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  "기업 AX 지원"…아이티센인포유, '데이터-AI' 통합체계 가동

  2026.02.11아이티센인포유는 데이터 및 인공지능(AI) 통합 실행 체계를 가동한다고 11일 밝혔다.이를 통해 기업들이 AI 도입 과정에서 겪는 비용과 데이터 단절 문제를 해결한다는 전략이다.기업 AI전환(AX)을 돕기 위한 데이터 기반 전담 조직을 공식화한 것이다.이를 통해 고객사가 AI 모델 도입 시 직면하는 기술적 병목 현상을 해소하고 성공적인 디지털 전환을 지원할 방침이다.최근 많은 기업은 AI 도입에 사활을 걸고 있지만 모델 구축보다 학습용 데이터를 정제하고정합성을 확보하는 '데이터 전처리' 단계에서 비용과 시간을 소모하고 있다.아이티센인포유는 이러한 난제를 해결하기 위해 데이터를 한곳에 모아 관리하는'데이터 웨어하우스(DW)' 구축, AI 분석, 분석 결과를 보여주는 '시각화 도구(BI)'까지 이어지는 엔드투엔드(End-to-End) 통합 프로세스에 역량을 집중하기로 했다.특히 글로벌 데이터 플랫폼인 데이터브릭스 기반 엔지니어링 역량을 바탕으로 파편화된 기업 데이터를 AI가 학습할 수 있는 최적 구조로 재정비하는 데 주력할 방침이다.이를 통해 일회성 프로젝트 단위를 넘어 운영 생산성과 보안, 성능이 보장된 실전형 AI 플랫폼 구축 방식을 강화할 계획이다.​아이티센인포유는 제조·물류 등 데이터 복잡도가 높은 산업 분야에서데이터 플랫폼 구축 경험을 바탕으로 기업 맞춤형 통합 서비스를 확대한다.이번 체계 강화를 통해 검증된 방법론을 자체 AI 분석 솔루션에 즉시 반영,상반기 중 데이터와 AI가 결합된 차세대 통합 플랫폼을 선보일 예정이다.이종복 아이티센인포유 대표는 "AI 프로젝트 성패는 기술 그 자체가 아니라 데이터 질과 연결성에 있다"며"데이터와 AI 사이 간극을 줄여 고객이 체감할 수 있는 실질적인 투자대비효율(ROI)을 만드는 것이이번 통합 체계 가동의 핵심"이라고 말했다.출처 -https://www.ddaily.co.kr/page/view/2026021109343823568

  2026.10.21
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  아이티센인포유, MS 애저 'AI 플랫폼 전문 기술 역량' 획득

  2026.01.15아이티센인포유(대표 이종복)가 마이크로소프트 애저 인공지능(AI) 플랫폼 전문 기술 역량을 획득하며 엔터프라이즈 AI 시장 입지를 공고히 했다.13일 아이티센인포유는 마이크로소프트로부터 애저 기반 AI 솔루션 구축 및 배포에 대한 깊이 있는 기술 전문성과 성공적인 고객 수행 사례를 공식적으로 인정받았다고 밝혔다.AI 플랫폼 전문 기술 역량은 MS 파트너 프로그램 중 하나다. 애저 AI, 애저 머신러닝 등 MS의 클라우드 서비스를 활용해 고객의 AI 도입과 확산을 성공적으로 지원해 온 파트너에게만 수여된다.이는 단순한 기술 보유를 넘어, 실제 비즈니스 환경에서 AI를 성공적으로 적용하고 운영할 수 있는 실무 능력을 검증받았음을 의미한다.아이티센인포유는 이번 성과를 바탕으로 고객들이 데이터를 더욱 효과적으로 활용하고, 엔터프라이즈 환경에서 AI를 안전하고 확장 가능하며 책임감 있게 운영할 수 있도록 지원을 강화할 방침이다. 특히 AI 모델 배포, 데이터 통합, 거버넌스 및 규정 준수 등 기업들이 AI 도입 시 직면하는 복잡한 과제들을 해결하는 데 주력할 계획이다.마이크로소프트 앤드류 스미스 파트너 프로그램 관리 총괄(GM)는 "아이티센인포유는 애저 환경에서 AI 서비스를 구현하는 데 필요한 차별화된 기술과 풍부한 경험을 모두 보유하고 있음을 확실히 입증했다"고 평가했다.아이티센인포유는 데이터 플랫폼과 AI 기반 디지털 전환(DX)을 선도하는 기업이다. 데이터의 수집·통합·거버넌스 설계부터 분석·비즈니스 인텔리전스(BI)·AI 서비스 구현 및 운영에 이르기까지 전 주기를 아우르는 엔드 투 엔드 컨설팅 역량을 보유하고 있다.출처:아이티센인포유, MS 애저 'AI 플랫폼 전문 기술 역량' 획득 - ZDNet korea

  2026.10.21
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  아이티센인포유 이종복 대표 "AX 투자 80% 데이터, 전처리 비용 감축이 승부"

  2026.01.14"많은 경영진이 인공지능(AI)을 도입할 때 '어떤 모델을 사용할 것인지'에 집중합니다. 하지만 실제 프로젝트 예산 중 80%가 데이터에 들어갑니다. 방대한 비정형 데이터를 AI가 학습 가능한 형태로 가공하는 '전처리' 과정 비용을 얼마나 줄이느냐가 AI 전환(AX) 승부처입니다."12일 서울 성동구 사옥에서 만난 이종복 아이티센인포유 대표는 기업형 AI 도입 효율화 방안을 제시했다. 생성형 AI 모델보다 더 중요한 것은 그 밑단을 지탱하는 '데이터 전처리' 효율성이라는 설명이다.[AX모델링 비용은 20%...나머지 80%는 '데이터 전처리']이 대표는 AI 프로젝트 현장 현실을 '빙산'에 비유했다. 수면 위로 드러나는 화려한 AI 모델과 서비스는 전체 프로젝트 20% 수준인 빙산의 일각에 불과하다는 것이다.그는 "통상적으로 AI 프로젝트 전체 리소스와 비용 80%는 수면 아래에 있는 데이터를 수집하고, 이를 AI가 이해할 수 있는 형태로 다듬는 전처리 과정에 투입된다"며 "많은 기업이 이 80% 중요성을 간과한 채 20%인 모델링에만 집중하다가 예산 초과와 일정 지연이라는 늪에 빠진다"고 지적했다.문제의 핵심은 기업 내부에 쌓인 데이터 형태가 AI에게는 적합하지 않다는 점이다. 수십 년간 축적된 계약서 PDF, 복잡한 수치가 포함된 재무 보고서, 설계 도면(CAD), 각종 이미지 등은 흔히 정형화된 데이터라고 생각하기 쉽다. 하지만 AI 관점에서 이는 모두 별도 해독과 재처리가 필요한 '비정형 데이터'일 뿐이다.이 대표는 "사람은 문서를 보면 제목, 본문, 표, 그림을 직관적으로 구분하고 맥락을 이해하지만 AI는 이들을 텍스트, 도표, 이미지 단위로 나누고 다시 맥락을 연결하는 재조립 과정이 필수적"이라고 설명했다.예를 들어 표가 포함된 문서를 단순히 텍스트로만 긁어오면 행과 열 수치가 섞여 AI가 부적합한 해석을 내놓게 된다. 또한 제조업 핵심인 설계 도면 역시 선과 면으로 이루어진 이미지를 AI가 인식할 수 있는 데이터 값(좌표 등)으로 변환하는 전처리 기술이 필요하다.이 대표는 데이터베이스(DB) 역시 AI 친화적인 구조로 전환해야 한다고 강조했다. 기존 데이터 웨어하우스(DW)나 온라인 트랜잭션 처리(OLTP) 방식은 데이터 중복을 피하기 위해 테이블을 잘게 쪼개놓아 구조가 복잡하기 때문이다.그는 "대규모 언어모델(LLM)은 테이블 간 연결이 많아질수록 길을 잃고 헤매기 쉽다"며 "AI가 데이터를 한 번에 쉽게 찾기 위해선 구조가 단순한 '별모양 스키마(Star Schema)' 구조로 전환하는 것이 유리하다"고 설명했다.이종복 대표는 "이 방대한 전처리 과정을 사람이 일일이 수작업으로 진행한다면 비용과 시간은 기하급수적으로 늘어날 수밖에 없다"며 "결국 AI 도입 성패와 투자 대비 효과(ROI)는 얼마나 좋은 AI 모델을 쓰느냐가 아니라 이 복잡한 전처리 과정을 얼마나 자동화하고 효율화하여 비용을 낮추느냐에 달려 있다"고 강조했다.[최고급엔진도 '저급 연료' 넣으면 고장...AI 성패는 '데이터 정제']아이티센 인포유는 국내 대기업 고객사를 대상으로 서비스를 제공할 수 있었던 비결로 이런 문제 본질을 파고드는 '집요함'을 꼽았다.AI 시장 초기, 수많은 기업이 대규모언어모델(LLM) 성능을 자랑하거나 그럴듯한 데모 영상을 보여주는 데 급급할 때 아이티센 인포유는 정반대의 길을 택했다. 바로 고객사의 서버 깊숙한 곳에 쌓여있는 정제되지 않은 데이터를 직접 뜯어보고 구조화하는 '진흙탕 싸움'에 뛰어든 것이다.이 대표는 당시 상황을 회상하며 "AI 도입을 원하는 고객사조차 보유한 데이터가 AI 학습에 적합한지 어디에 얼마나 있는지 모르는 경우가 태반이었다"고 말했다.이에 아이티센 인포유는 단순히 AI 솔루션을 납품하는 데 그치지 않고 엔지니어를 투입해 수천, 수만 건에 달하는 비정형 데이터를 일일이 분석했다. 뒤죽박죽 섞인 문서 양식을 표준화하고 AI가 읽을 수 없는 저화질 이미지를 복원하거나 텍스트로 변환하는 등 남들이 기피하는 고된 작업을 도맡았다. 이 과정에서 축적된 노하우는 고스란히 독자적인 기술력이 됐다는 설명이다.이 대표는 이를 자동차 엔진과 연료에 비유해 설명했다. "아무리 최고급 스포츠카 엔진(최신 AI 모델)을 가져다 놓아도 불순물이 섞인 저급 연료(정제되지 않은 데이터)를 넣으면 차는 고장이 나거나 제 속도를 내지 못한다"며 "우리는 단순히 좋은 엔진을 빌려오는 것을 넘어 그 엔진이 최고 성능을 발휘할 수 있도록 연료를 최상급으로 정제하는 기술에 집중했다"고 설명했다.그 결과 아이티센 인포유는 데이터 수집부터 가공, 학습, 배포에 이르는 전 과정을 자동화한 '데이터 파이프라인' 구축 역량을 확보하게 됐다.이 대표는 "단순히 데이터를 정리해 주는 용역 수준이 아니다"라며 "기업이 AI를 도입할 때 필연적으로 겪게 되는 '데이터 병목' 현상을 기술적으로 뚫어주고, 전처리 자동화 시스템을 통해 지속 가능한 AI 운영 환경을 만들어주는 것이 우리 핵심 경쟁력"이라고 강조했다.[비용 낭비 막는 'AI 오케스트레이션'...멀티 LLM이 핵심]데이터 처리 비용을 줄이는 것이 '초기 투자' 핵심이라면, AI 시스템을 지속적으로 운영하기 위한 '유지 비용(OpEx)'을 최적화하는 열쇠는 바로 '멀티 LLM(Multi-LLM)' 전략에 있다.이 대표는 현재 많은 기업이 범하고 있는 오류 중 하나로 '고성능 만능주의'를 꼽았다. 그는 "단순한 사내 공지사항 검색이나 예약 업무를 처리하는 데, 1회 추론 비용이 매우 비싼 GPT-4나 제미나이 울트라 같은 최고 사양 상용 모델을 쓰는 것은 '소 잡는 칼로 닭을 잡는 격'"이라고 단언했다.그는 기업의 AI 도입 목적이 다양하다는 점에 주목해야 한다고 설명했다. 창의적인 마케팅 문구를 쓰거나 복잡한 코드를 짜는 고난도 업무에는 고성능 상용 모델이 필요하지만, 정해진 매뉴얼 내에서 답을 찾는 업무에는 굳이 비싼 모델이 필요 없다는 것이다.이 대표는 이에 대한 해법으로 오픈소스 기반 '경량화 모델(sLLM)'과 혼용을 제시했다.그는 "예를 들어 보안이 생명인 인사(HR) 정보나 재무 데이터, 사내 규정을 다루는 AI는 외부 서버로 데이터가 나갈 필요가 없는 온프레미스 환경 sLLM으로 처리하는 것이 훨씬 안전하고 경제적"이라며 "반면 외부 트렌드 분석이나 방대한 일반 상식이 필요한 질문은 외부 고성능 API를 호출하도록 설계하면 보다 효율적"이라고 설명했다.그는 "목적과 난이도에 따라 고성능 모델과 경량 모델, 상용 모델과 오픈소스 모델을 적재적소에 섞어 쓰는 하이브리드 전략이야말로 성능은 유지하면서 기업 AI 운영 비용을 낮추는 유일한 방법"이라고 조언했다.['데이터·AI 포털 통합'...제조업 강점 살린 '피지컬 AI'로 확장]이종복 대표는 올해 흩어져 있던 솔루션을 하나로 모으고 소프트웨어를 넘어 제조 현장으로 AI 영역을 확장할 계획이다. 이를 위해 별도로 운영 중인 '데이터 포털'과 'AI 포털'을 통합한다.이 대표는 "데이터를 찾고 이를 분석해 AI 서비스를 만드는 전 과정을 끊김 없이 제공하는 것이 목표"라며 "이를 통해 공공 분야 온프레미스 시장 공략을 가속화하고 그룹사 간 시너지를 극대화하겠다"고 밝혔다.중장기적인 비전으로는 '피지컬 AI(Physical AI)'를 제시했다. 글로벌 경쟁력을 갖춘 국내 제조 인프라 데이터를 기반으로 AI를 로봇 등 하드웨어와 결합하겠다는 구상이다.이 대표는 "미국이나 중국이 휴머노이드 로봇 등 피지컬 AI에 막대한 투자를 하고 있다"며 "우리나라는 제조 현장 데이터가 풍부한 만큼 단순한 LLM 모델 경쟁을 넘어 제조 데이터와 AI를 결합한 애플리케이션 분야에서 승부를 본다면 충분히 승산이 있다"고 자신했다.출처:아이티센인포유 이종복 대표 "AX 투자 80% 데이터, 전처리 비용 감축이 승부" - ZDNet korea

  2026.10.21
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  아이티센인포유, 애저 데이터브릭스 기반 ‘실전형 AX 전략’ 공유

  2026.01.08데이터·인공지능(AI) 전문기업 아이티센인포유는 마이크로소프트와 데이터브릭스가 공동 개최한 세미나에 참여해 실전형 데이터·AI 전략과 적용 시나리오를 공유했다고 30일 밝혔다.이번 세미나에서 아이티센인포유는 ‘미래 지향적 데이터 전략(Future-Ready Data Strategy)’을 주제로, 데이터를 단순한 관리 대상이 아닌 비즈니스 모델 혁신의 핵심 자산으로 전환하는 구체적인 로드맵을 제시했다. ​특히 제조, 유통, 금융 등 다양한 산업군 관계자들을 대상으로 데이터와 AI가 결합해 고객 경험을 개선하고 운영 효율을 극대화하는 플랫폼 구축 전략을 심도 있게 다뤘다.​아이티센인포유는 발표 세션을 통해 애저 데이터브릭스(Azure Databricks) 기반 데이터 플랫폼 구축부터 AI 활용에 이르는 전 과정을 하나의 연결된 시나리오로 풀어냈다. 단순한 기술 기능 소개에서 벗어나, 기업 내부의 파편화된 비정형 데이터까지 통합해 자연어 기반으로 분석하는 방식을 시연했다.이종복 아이티센인포유 대표는 “이번 세미나는 최신 기술 트렌드를 전달하는 것을 넘어, 애저 데이터브릭스 환경에서 데이터와 AI를 어떻게 실제 비즈니스 혁신과 연결할 것인가에 대한 해답을 공유하는 자리였다”며, “기업의 데이터 성숙도에 맞춘 최적화된 AX 전략을 함께 설계하고 실행하는 파트너로서 역할을 강화할 것”이라고 말했다.출처: https://www.digitaltoday.co.kr/news/articleView.html?idxno=617124

  2026.10.21
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  아이티센인포유, 데이터브릭스 'DPP' 파트너 인증 획득…“글로벌 수행 역량 입증”

  2025.12.22아이티센인포유가 데이터브릭스로부터 데이터 전환 프로젝트 수행 역량을 검증받았다.아이티센인포유는 글로벌 데이터 인텔리전스 플랫폼 기업 데이터브릭스의 '수행 파트너 프로그램(DPP)' 공식 파트너 인증을 22일 획득했다.DDP 인증은 데이터 플랫폼 구축, 데이터 엔지니어링, AI·거대언어모델(LLM) 기반 서비스 구현 등 엔터프라이즈 데이터 전환 프로젝트의 실질적 수행 역량을 검증하는 제도다. 아이티센인포유는 데이터브릭스가 요구하는 최고 기술 기준을 충족해 파트너 자격을 인정받았다.아이티센인포유는 그동안 다양한 산업군에서 데이터 통합과 분석 환경 고도화를 지원해왔다. 특히 데이터 통합 관리와 AI 활용을 지원하는 '레이크하우스' 아키텍처를 산업 현장에 성공적으로 적용하며 전문성을 입증했다.실제 한 글로벌 제조 그룹은 아이티센인포유 지원을 통해 데이터 사일로(칸막이)를 해소하고, 그룹 데이터를 통합해 실시간 분석 중심 경영 보고 체계를 구축했다. 석유화학 제조 기업은 생산계획 수립 프로세스를 '데이터브릭스 노트북' 기반으로 자동화했다. 이를 통해 기존 2~3일 소요되던 업무를 10분 이내로 단축했다.아이티센인포유는 이번 인증을 계기로 데이터 플랫폼 설계·구현뿐만 아니라 데이터 인텔리전스 중심 분석 환경 고도화, AI 활용 컨설팅 역량을 강화할 방침이다. 데이터와 AI를 비즈니스 성과로 연결하려는 기업 수요에 적극 대응한다는 전략이다.이종복 아이티센인포유 대표는 “DPP 파트너 인증은 회사의 데이터·AI 구축 역량이 글로벌 기준에서 공식 검증됐다는 의미”라며 “데이터 인텔리전스 플랫폼을 중심으로 기업의 데이터 활용과 AI 전환을 현실적이고 안정적으로 지원하는 전문 파트너 역할을 강화하겠다”고 말했다.출처:아이티센인포유, 데이터브릭스 'DPP' 파트너 인증 획득…“글로벌 수행 역량 입증” - 전자신문

  2026.10.21
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  '데이터 칸막이' 없앤다…아이티센인포유, 제조업 AI·데이터 통합 전략 공개

  2025.12.01[MS·데이터브릭스와 세미나 개최…데이터 통합·자동화·AI 기반 의사결정 혁신 소개]아이티센인포유가 제조 기업의 복잡한 데이터 통합 관리와 인공지능(AI) 도입을 쉽게 수행하는 지원 전략을 제시했다.아이티센인포유는 마이크로소프트(MS)·데이터브릭스와 함께 데이터 관리 방안과 실제 사례를 공유하는 세미나를 개최했다고 26일 밝혔다.이번 행사에서는 제조 기업들의 성공 사례가 주목받았다.국내 한 대기업 제조사는 그동안 계열사마다 데이터를 저장하는 방식이 다르고 서로 공유가 되지 않는 '데이터 칸막이' 현상을 겪어왔다.이에 아이티센인포유는 데이터브릭스 기술을 활용해 흩어진 데이터를 한 곳에 통합하고 이를 시각화 도구인 '파워 BI'와 연결했다.그 결과 데이터의 정확도가 높아진 것은 물론 경영진이 필요한 정보를 즉각 확인할 수 있게 돼 의사결정 속도가 획기적으로 빨라졌다.업무 효율을 극적으로 높인 사례도 소개됐다.또 다른 대형 제조기업은 제품 생산 계획을 세우는 시뮬레이션 작업에 매번 많은 시간을 허비해야 했다.하지만 데이터브릭스 기반의 자동화 시스템을 도입한 후, 이 과정이 10분 이내로 단축됐다.단순 시스템 교체를 넘어 직원들이 더 중요한 업무에 집중할 수 있는 환경을 만든 것이다.아이티센인포유는 최근 기업들의 화두인 AI 도입 전략도 발표했다. 특히 사용자가 마치 사람에게 묻듯 질문하면 AI가 사내 데이터를 찾아 답변해 주는 기술을 소개했다. 복잡한 준비 과정 없이 기업이 원하는 맞춤형 AI 기능을 빠르고 안전하게 구축해 주는 역량과 노하우가 강조됐다.출처:'데이터 칸막이' 없앤다…아이티센인포유, 제조업 AI·데이터 통합 전략 공개 - ZDNet korea

  2026.10.21
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  "애저에서 스노우플레이크 어떻게 쓸까?"… 아이티센인포유, 데이터 클라우드 전략 공개

  2025.11.07아이티센인포유가 국내 기업들의 데이터 클라우드 전환 가속화를 위한 차별화된 성공 전략을 제시했다.아이티센인포유는 마이크로소프트(MS)·스노우플레이크와 함께 한국MS 본사에서 '스노우플레이크 온 애저' 세미나를 공동 개최했다고 5일 밝혔다.아이티센인포유는 이번 세미나에서 MS와 스노우플레이크가 제공하는 데이터 클라우드 혁신 전략을 공유했다. 이와 함께 국내 시장의 특성과 애저 환경에 최적화된 데이터 아키텍처를 기반으로 멀티 클라우드와 인공지능(AI) 혁신을 가속화할 수 있는 전략과 고객 사례를 공개하며 데이터 플랫폼 전문성을 입증했다.세미나는 ▲MS 및 스노우플레이크와 함께하는 데이터 자산 혁신 전략 ▲스노우플레이크 온 애저 고객 성공 사례 ▲스노우플레이크 온 애저를 통한 데이터 파운데이션 구축 및 AI 혁신 ▲아이티센인포유의 기술검증(PoC) 프로그램 소개순으로 진행됐다.각 세션에서는 기업이 기존 애저 인프라를 활용하면서도 멀티 클라우드 전략부터 데이터 확장성, 보안, 데이터 시각화(BI), AI 분석 효율성까지 동시에 확보할 수 있는 아이티센인포유의 구체적인 구현 방안이 제시됐다.특히 데이터 플랫폼 전문 컨설팅을 구현하는 아이티센인포유는 다수 레퍼런스를 기반으로 도출한 스노우플레이크 도입 성공 5단계 로드맵’ 등 차별화된 컨설팅 노하우를 공개하며 주목받았다.MS와 스노우플레이크 공식 파트너사인 아이티센인포유는 애저 클라우드 환경에 최적화된 데이터 아키텍처 설계·구축·운영 역량을 바탕으로 스노우플레이크 도입 효과를 단기간에 검증하고 안정적으로 확장할 수 있도록 돕는 기업 맞춤형 PoC 프로그램을 운영하고 있다.아이티센인포유 관계자는 "이번 세미나는 단지 기술을 소개하는 자리를 넘어 국내 기업이 애저 환경에서 스노우플레이크를 실질적인 비즈니스 혁신 도구로 활용할 수 있는 방안을 제시하는 자리였다"며 "아이티센인포유는 BI부터 AI까지 연결되는 통합 데이터 생태계를 애저 환경에서 완벽히 구축할 수 있는 통합 구현 역량을 보유한 전문 파트너로 자리매김하고 있다"고 말했다.출처:"애저에서 스노우플레이크 어떻게 쓸까?"…아이티센인포유, 데이터 클라우드 전략 공개 - ZDNet korea

  2026.10.21

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