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[IT뉴스][IT과학칼럼] 정보는 넘치는데 왜 쓸만한 지식은 없는가?
온카뱅크관리자
조회:
7
2026-02-02 11:07:32
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="b85DzIZvXa"> <figure class="s_img figure_frm origin_fig" contents-hash="1418e934d4f8f98a5c3d637538c9d4109721451e2e52e2b08f6f146416282d38" dmcf-pid="KKWN3DyOXg" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/02/ned/20260202110147334cjpy.jpg" data-org-width="228" dmcf-mid="BVtCIxjJXN" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/02/ned/20260202110147334cjpy.jpg" width="228"></p> </figure> <p contents-hash="93e3108664e807d80b5c808165dfac607dfed3c49fb72f66ae224548f3aefa07" dmcf-pid="99Yj0wWIto" dmcf-ptype="general">최근 주식 시장과 테크 업계에서 ‘팔란티어(Palantir)’는 가장 뜨거운 감자 중 하나다. 서학 개미들에게는 익숙한 이름이지만, 정작 이 회사의 본질을 정확히 아는 사람은 드물다. 누군가는 막연히 비밀스러운 AI 기업이라 생각하고, 누군가는 챗GPT 같은 회사로 오해한다. 심지어 오사마 빈 라덴 제거 작전에 관여했다는 소문 때문에 군수업체로 생각되기도 한다. 팔란티어의 본질은 ‘데이터 운영체제’ 기업이다. 그들의 소프트웨어인 파운드리(Foundry)와 고담(Gotham)이 미 국방부와 글로벌 기업들의 선택을 받은 이유는 명확하다. 바로 데이터의 ‘파편화’ 문제를 해결했기 때문이다.</p> <p contents-hash="d7d1eb048db962ff07ede5d6899c613858c3a4f779d0988d51c3635cd065ad8c" dmcf-pid="22GAprYCYL" dmcf-ptype="general">이 문제의 심각성을 이해하기 위해 잠시 당신의 스마트폰을 들여다보자. 사진첩, 문자 메시지, 메모장, 통화 녹음, 카드사 앱 등 수많은 앱 속에 엄청난 양의 데이터가 저장되어 있다. 만약 당신이 “몇 년 전 가족과 설악산을 등반하고 내려와서 먹었던 떡볶이집 이름이 뭐였지?”라고 자문한다고 가정해보자. 답을 찾기 위한 과정은 생각보다 고통스럽다. 먼저 사진첩에서 설악산 사진의 날짜를 확인하고, 지도 앱이나 카드사 앱을 열어 해당 날짜의 결제 내역 엑셀 파일을 다운로드한 뒤, 그 시간대 식당 기록을 일일이 수작업으로 대조해야 한다. 사진 속의 추억과 카드 명세서의 숫자가 서로 다른 앱에 갇혀 있기 때문이다.</p> <p contents-hash="1d96bb2b9d7c0c1c5124af078c3aefa356d3a676d276d2ee4fa943618e9e0fd8" dmcf-pid="VVHcUmGhXn" dmcf-ptype="general">개인의 일상도 이렇게 복잡한데, 수십 년간 쌓인 기업이나 국가의 데이터는 오죽하겠는가? 인사팀은 엑셀을 쓰고, 재무팀은 ERP를 쓰며, 개발팀은 별도의 DB를 쓴다. 어떤 부서는 날짜를 ‘2026.01.22’로 표기하고, 다른 부서는 ‘Jan 22, 2026’으로 쓴다. 제품의 고유 번호조차 부서마다 다르게 부르기도 한다. 경영진이 의사결정을 위해 데이터를 요구하면, 직원들은 각기 다른 포맷의 파일을 수작업으로 취합하느라 밤을 새운다. 그렇게 모은 데이터는 시의성이 떨어지거나 오류 투성이인 경우가 많다. 데이터는 넘쳐나지만 정작 쓸모 있는 정보는 빈곤한 ‘데이터의 역설’이다.</p> <p contents-hash="1d831ffc2ca39f0817ec7f54cac8746dc26944da8784ab2997c15f217ae987b0" dmcf-pid="ffXkusHlti" dmcf-ptype="general">여기서 등장하는 해결책이 바로 ‘온톨로지(Ontology)‘다. 이는 흩어져 있는 데이터를 물리적으로 한곳에 모으는 것을 넘어, 데이터 간의 ’관계‘를 정의하고 연결하는 기술이다. 팔란티어가 성공한 비결이 바로 여기에 있다. 그들은 복잡하게 얽힌 데이터를 실타래 풀듯 정리하여, 현실 세계의 사물과 개념으로 디지털 공간에 재구현한다. 마치 ’설악산 여행‘이라는 키워드 하나로 사진, 위치, 결제 내역, 당시 날씨가 즉시 연결되어 “그 가게는 00분식입니다”라고 답을 주는 시스템과 같다. 기업의 모든 데이터가 거미줄처럼 연결되어 하나의 유기체처럼 작동하게 만드는 것이다.</p> <p contents-hash="68222350b6e480a7b4d0ef241e7beaefc2bcc731396577ce1cec94729ce5640b" dmcf-pid="44ZE7OXSXJ" dmcf-ptype="general">과거에는 이러한 온톨로지 구축이 막대한 비용과 시간이 드는 수작업의 영역이었다. 하지만 생성형 AI와 LLM의 등장은 이 판도를 뒤집었다. 이제 AI 에이전트가 방대한 데이터를 읽고 스스로 맥락을 파악해 온톨로지를 구축하고 확장하는 것을 돕는다. 팔란티어의 AIP(Artificial Intelligence Platform)가 주목받는 이유가 이것이다. 잘 정리된 온톨로지 위에서 작동하는 AI는 환각없이 정확한 데이터를 근거로 전략적인 조언을 내놓을 수 있다.</p> <p contents-hash="5552e2f2be1c6b225ef6e13f1b01ba6f9b961987631cc0eddab6e9873c98d062" dmcf-pid="885DzIZv1d" dmcf-ptype="general">결국 기술의 화려함 뒤에 가려진 진실은 명확하다. 아무리 똑똑한 도구를 가져와도, 데이터가 뒤죽박죽이면 바보가 된다는 사실이다. 기업과 개인이 AI 시대에 가져야 할 진정한 경쟁력은 단순히 최신 기술을 도입하는 것 뿐만 아니라, 자신의 데이터를 체계적으로 연결하고 관리하여 자유자재로 사용할 수 있게 하는데에 있다. 이것이 바로 팔란티어라는 현상을 통해 우리가 깨달아야 할 데이터의 본질이다.</p> <p contents-hash="1f05b2c65ceadf4cec72d07b736a10ad369d53c95e2dbd3852f05b84fbb64963" dmcf-pid="661wqC5T1e" dmcf-ptype="general">한승문 한국전기연구원 박사</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 헤럴드경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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