데이터 인프라에 투자한 기업이 실제로 얻는 것은 무엇일까. 대시보드 개수나 분석가 인력이 아니라, 업무 시간이 얼마나 줄었고 의사결정이 얼마나 빨라졌는지가 그 답이라는 사례들이 한자리에서 공개됐다. 스노우플레이크는 2026년 8월 27일 서울 코엑스에서 열린 '스노우플레이크 월드 투어 서울 2026'에서 국내 다섯 번째 '데이터 드라이버 어워드 2026' 시상식을 열고, 네오위즈·미래에셋자산운용·KB국민은행·넥슨·비바리퍼블리카(토스) 등을 데이터 분석 혁신, 데이터 콜라보레이션, AI 이노베이터, 올해의 데이터 경영자, 올해의 데이터 히어로 등 5개 부문에서 시상했다.
수상 기업들은 스노우플레이크의 AI 데이터 클라우드와 코텍스 AI, 스트림릿(Streamlit) 등을 활용해 데이터 통합·자동화·AI 에이전트 구조를 구축한 점을 공통적으로 보여줬다. 데이터를 관리하는 대상에서 실제로 활용하는 자산으로 바꾸는 과정에서, AI가 업무를 대신 처리하려면 그 전에 데이터 자체가 실제 업무에서 쓰일 수 있는 형태로 정리돼 있어야 한다는 방향성이 수상 사례 전반에 걸쳐 확인됐다.
분석 시간 단축부터 AI 에이전트 확산까지
네오위즈는 데이터 활용을 관리 중심에서 활용 중심으로 전환하면서 성과 분석에 걸리던 시간을 하루에서 10분으로 단축했다. 성과 리뷰 역시 1~2주가 걸리던 과정을 데이터 업데이트 다음날 30분 만에 끝내는 구조로 바꿨다. 넥슨은 통합 데이터 레이크 모노레이크(Monolake)를 통해 비기술 직군까지 데이터 사용자 저변을 넓혔는데, 데이터를 활용하는 임직원이 약 300명에서 2000명 이상으로 약 6.5배 늘었고 연간 인프라 비용은 최대 450만달러 규모로 효율화됐다.
KB국민은행은 AI 에이전트가 이해할 수 있도록 데이터 구조 자체를 재설계하는 방식을 택했다. 그 결과 데이터 준비 시간이 50% 이상 단축됐고 스토리지 비용은 30% 이상 절감됐다. 현재 운영 중인 AI 에이전트는 약 300개로, 프런트·미들·백오피스 업무 전반으로 확대 적용될 예정이다. 토스는 계열사에 흩어져 있던 데이터를 단일 원천 데이터(SSOT)로 통합해, 전체 직원의 80% 이상이 데이터를 직접 조회하고 분석할 수 있는 환경을 만들었다.
“데이터를 비즈니스 성과로 전환한 사례”
이용석 스노우플레이크 코리아 지사장은 “올해 데이터 드라이버 어워드의 국내 시상 부문이 확대되며 다양한 산업에서 데이터를 실질적인 비즈니스 성과로 전환해낸 사례들을 폭넓게 조명할 수 있었다”고 말했다. 이어 “앞으로도 국내 기업들이 데이터와 AI를 통해 더 나은 의사결정을 내릴 수 있도록 지원해 나갈 것”이라고 덧붙였다.
이번 시상식에서 조명된 사례들은 온톨로지 기반의 데이터 구조화가 AI 에이전트 도입의 전제 조건이 되고 있음을 보여준다. 네오위즈와 넥슨이 데이터 사용자 저변을 넓히는 데 집중했다면, KB국민은행과 토스는 데이터를 AI가 다룰 수 있는 형태로 재구성하는 데 방점을 찍었다. 데이터 인프라 투자가 대시보드 수가 아니라 업무 시간과 비용, 의사결정 방식의 실질적 변화로 이어져야 한다는 공통된 문제의식이 다섯 개 부문 수상 기업 전반을 관통했다.