데이터와 AI 혁명! 스노우플레이크 창업자가 밝히는 클라우드 미래 전략
EO Korea
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분석일 06/21
1. 오늘은 여러분을 영광스럽게 모셨다. 정말 영감이 되는 분들이다.
2. 프랑스에서 태어나 미국에서 공부하지 않았고, 파리에서 학위를 받았다.
3. 20대 중반에 실리콘밸리로 이주했고, 오라클에서 10년 넘게 일했다.
4. 1996년 미국에 온 이유는 데이터베이스 연구와 관련이 있었다.
5. 프랑스 환경이 소프트웨어에 적합하지 않아서 미국으로 왔다.
6. 두 분 모두 오라클에서 데이터와 관련된 연구를 하며 만났다.
7. 1999년 처음 만났고, 같은 프랑스 박사 출신임을 알게 됐다.
8. 오라클에서 16년 넘게 일했지만, 빅데이터와 클라우드 기회를 놓쳤다.
9. 빅데이터와 세미구조화 데이터 분석이 중요하다고 봤다.
10. 오라클은 느리고 복잡한 하둡보다 더 나은 솔루션을 원했다.
11. 클라우드의 유연성과 확장성에 큰 기대를 가졌다.
12. 2012년 작은 아파트에서 창업을 시작했고, 2년간 준비했다.
13. 그동안 아키텍처와 비즈니스 모델을 고민하며 실험했다.
14. 첫 제품 출시 전, 여러 내부 마일스톤을 '스키장 코스' 이름으로 정했다.
15. 2015년 정식 출시, 'Village Run'이 마지막 관문이었다.
16. 창업자들은 CEO가 아니었고, 제품 개발에 집중했다.
17. 인재와 가치관이 중요한 성공 비결임을 알게 됐다.
18. 미국과 유럽의 신뢰 형성 방식 차이를 경험했다.
19. Snowflake의 핵심은 클라우드 유연성과 확장성이다.
20. 데이터는 페타바이트, 심지어 엑사바이트 규모로 성장 중이다.
21. AI와 LLM이 데이터 플랫폼에 혁신을 가져오고 있다.
22. 비구조화 데이터도 AI로 처리 가능해졌다.
23. 고객은 데이터를 안전하게 내부에서 분석하는 방식을 선호한다.
24. Snowflake는 여러 클라우드에 분산된 데이터와 AI를 지원한다.
25. 예를 들어, 수백 페타바이트 데이터도 효율적으로 관리 가능하다.
26. AI와 데이터는 상호 보완적이며, 함께 발전하고 있다.
27. LLM을 활용한 '데이터와 대화하는 시대'가 오고 있다.
28. 구조화된 데이터와 비구조화 데이터를 통합하는 게 핵심이다.
29. 아직 대규모 데이터와 AI 결합은 초기 단계다.
30. 실질적이고 예측 가능한 시스템이 필요하다.
31. 작은 스타트업도 AI와 데이터 결합으로 성장할 수 있다.
32. 예를 들어, ERP 데이터를 AI로 통합하는 사례가 있다.
33. 애플리케이션은 데이터 내에서 안전하게 실행돼야 한다.
34. Snowflake의 앱스토어처럼, 안전한 데이터 앱이 중요하다.
35. AGI(인공지능 일반지능)는 아직 멀었다고 본다.
36. 현재는 훈련과 계산력의 문제이며, 과학적 미지수다.
37. 인간처럼 물리적 세계와 상호작용하는 게 더 어렵다.
38. 기술적 도전과 함께, 호기심과 긍정적 태도가 중요하다.
39. 미래 기술에 대해선 끊임없이 탐구하고, 도전하라.
40. 마지막으로, 기술 발전은 계속되고 있으니, 호기심을 유지하라.