'데이터 트윈'으로 AI 데이터 비용 100배 줄이기 [AI브리핑]

[아이뉴스24 윤소진 기자] AI 시대 폭증하는 데이터 관리 부담을 해결할 혁신 기법으로 '데이터 트윈(Data Twin)'이 떠오르고 있다. 데이터 트윈은 전체 데이터셋을 100분의 1 수준으로 축소하면서도 통계적 대표성을 유지하는 구성 방식으로, AI 개발의 핵심 과제인 확장성과 비용 효율성을 동시에 해결하는 방법으로 주목 받고 있다.

글로벌 리서치 기관 가트너가 최근 발표한 보고서 '데이터 트윈을 활용한 AI 준비 데이터 제공 가속화'에 따르면 AI 프로세스는 방대한 데이터를 필요로 하지만 전체 데이터셋을 관리하고 처리하는 것은 인력·인프라·예산 측면에서 큰 부담이 된다.

데이터 트윈은 통계적 샘플링 기법을 활용해 전체 데이터 모집단을 대표하는 소규모 데이터셋을 구성해 이 문제를 해결한다.

보고서는 데이터 트윈의 핵심 효과로 △애자일 데이터 사이언스 지원 △스토리지·컴퓨팅 자원 최적화 △데이터 활용성 향상 △데이터 관리 효율화 등 4가지를 제시했다.

먼저 데이터 트윈은 조직이 빠르게 적응하고 학습을 반복하며, 점진적으로 솔루션을 개선할 수 있도록 하는 애자일 데이터 사이언스 환경을 지원한다.

스토리지·컴퓨팅 자원도 최적화된다. 가트너는 "전체 데이터의 1% 수준만으로도 신뢰할 수 있는 추론을 지원하고, 탐색·추정·가설 검증 등 AI 활용 사례에 필수적인 데이터 대표성을 보장한다"며 "이 과정에서 스토리지·연산 비용을 최대 100배 줄일 수 있다"고 분석했다.

데이터 크기가 작아질수록 소비 기반 스토리지 요금제에서 월별 비용 예측이 용이해지고 절감 폭이 커지는 구조다. 검색 속도 향상, 네트워크 오버헤드 감소, 백업·복구 성능 개선 효과도 기대할 수 있다.

활용성 측면에서는 효율적인 생성과 갱신으로 데이터 가용성이 높아지고, BI(Business Intelligence) 도구에서의 활용과 데이터 공유가 용이해진다. 사용자가 직접 맞춤형 데이터 트윈을 설정할 수 있는 탬플릿 제공도 가능하다.

데이터 관리에서는 기존 데이터 관리 관행을 대체하는 것이 아니라 진화시키는 방식으로 작동한다. 데이터 처리 효율 향상, 검색 개선, 데이터 공유 촉진, 샌드박스(Sandbox)·랩(Lab) 환경 지원 등의 효과를 제공한다.

“편향 리스크 주의…전문가 참여 필수”

가트너는 성공적인 데이터 트윈 구축을 위해 데이터 제품 프레임워크의 전 단계 준수, 애자일 데이터 과학 기초 구현, 핵심 데이터 관리 구성요소 집중, 비즈니스 주도의 융합팀(Fusion Team) 조직 등을 통합해야 한다고 강조했다.

특히 데이터 과학자나 통계학자 같은 전문가 없이는 데이터 트윈 구축을 시도해서는 안 된다고 경고했다. 작은 데이터셋을 사용할 때 발생할 수 있는 샘플링 편향, 모델 편향과 윤리적 문제, 과적합 등의 리스크를 이해하고 관리할 전문성이 필수적이기 때문이다.

가트너는 “데이터 및 분석(D&A) 리더들은 통계 기법을 데이터 제품으로 공식화한 데이터 트윈을 구현해 거버넌스와 관리 부담을 줄이면서 대표성을 확보해야 한다”며 “속도와 지속적 개선에 초점을 맞춘 반복 개발을 위해 데이터 트윈을 활용하면 비용 증가 없이 테스트 횟수를 늘리고 정확도를 높일 수 있다”고 조언했다.

이어 “샌드박스·테스트·랩 환경과 데이터 마켓플레이스에서 트윈 데이터를 제공해 연구자와 개발자가 폭넓게 접근할 수 있도록 하는 것이 중요하다”고 덧붙였다.