파운데이션, 데이터 인프라 개선 위해 8백만 달러 투자 유치
현대 데이터 인프라 개선에 초점을 맞춘 스타트업 파운데이션이 8백만 달러 규모의 시드 펀딩을 완료했다고 발표했습니다. 이번 투자 라운드는 비올라 벤처스와 구글의 AI 투자 기금인 그래디언트 벤처스가 주도하였으며, 엔젤 투자자들과 여러 벤처 기업들이 참여했습니다. 파운데이션의 플랫폼은 데이터 팀의 코드를 자동으로 매핑, 분석 및 개선하여 잠재적인 문제를 식별하고 수정 사항을 제안하며, AI 응용 프로그램을 위한 데이터 준비를 돕습니다.
지난 18개월간 비공식 운영을 해온 파운데이션은 이제 기술을 대중에게 공개할 준비가 되었습니다. 램프와 레모네이드와 같은 유명 기업들이 이미 이들의 플랫폼을 채택했습니다. 파운데이션의 CEO이자 공동 창립자인 알론 나프타는 이 시점에서 그들의 이야기를 공유하는 것의 중요성을 강조했습니다.
"지난 1년 반 동안, 우리는 데이터 팀이 작성하는 코드를 자동으로 매핑하고 이해할 수 있는 기능을 개발하였으며, 이를 현재의 AI 생태계와 연결했습니다,"라고 나프타는 말했습니다. "이 기술을 활용하여 AI 도구를 최적화하고 AI가 사용할 수 있는 데이터로 개선하는 것을 목표로 합니다."
데이터 품질 위기 해결
사이버 보안 및 데이터 인프라 경험이 있는 나프타는 데이터 운영을 확장하는 과정에서 조직들이 직면하는 문제들을 해결하기 위해 파운데이션을 공동 설립했습니다. 스노우플레이크, 데이터브릭스 및 dbt 같은 도구들이 데이터를 더 쉽게 접근 가능하게 만들었지만, 유지 관리가 어려운 복잡한 데이터 파이프라인도 생성했습니다.
"조직 내에서 데이터는 여러 번 전달됩니다,"라고 나프타는 설명했습니다. "엔지니어가 데이터를 수집하고, 데이터 엔지니어가 이를 정리하며, 분석 엔지니어가 모델링을 하면서 수많은 교환이 일어납니다." 결과적으로 데이터 팀은 데이터 시스템 내의 상호 의존성을 잃어버려 혼란과 품질 문제, 깨진 대시보드가 발생합니다. 가트너의 조사에 따르면, 부실한 데이터 품질로 인해 조직들은 연간 평균 1,280만 달러의 비용을 잃고 있으며, 40개 기업의 전체적인 손실 영향은 5억 1,000만 달러를 초과합니다.
코드 분석을 통한 데이터 거버넌스 자동화
파운데이션은 데이터 팀의 소스 코드를 자동으로 분석하여 데이터 계보를 매핑하고 배포 전에 문제를 식별함으로써 이러한 문제를 해결하고자 합니다. 이 플랫폼은 GitHub와 통합되어 개발자 워크플로우 내에서 직접적으로 실행 가능한 통찰과 제안을 제공합니다.
"사용자들은 이미 사용하고 있는 도구에서 우리의 통찰이나 경고, 제안을 볼 수 있을 것입니다,"라고 나프타는 언급했습니다. 파운데이션은 코드의 메타데이터에만 접근할 필요가 있어 데이터 프라이버시 및 보안 문제를 최소화합니다.
이 플랫폼은 정적 코드 분석, 동적 런타임 분석 및 AI 기법을 활용하여 조직의 데이터 파이프라인을 종합적으로 매핑합니다. 원형 참조, 클라우드 비용을 증가시키는 비효율적인 쿼리, 제거 가능한 사용되지 않는 필드와 같은 문제를 감지할 수 있습니다.
"데이터 생태계의 완전한 지도가 확보되면, 강력한 자동화를 구현할 수 있습니다,"라고 나프타는 설명했습니다. "하류 의존성에 영향을 줄 수 있는 변경 사항에 대해 경고하고, 성능 최적화를 제안하며, 심지어 코드를 바탕으로 문서 및 데이터 카탈로그를 자동 생성할 수 있습니다."
AI 중심의 미래를 위한 데이터 준비
기업들이 데이터 중심으로 전환하고 AI를 수용함에 따라 데이터 품질과 일관성을 유지하는 필요성이 더욱 강조되고 있습니다. 가트너는 2024년까지 50%의 기업이 디지털 이니셔티브를 지원하기 위해 현대 데이터 품질 솔루션을 채택할 것이라고 예측합니다.
그러나 데이터 품질만으로는 충분하지 않습니다. 기업들이 머신러닝 모델을 구현하면서 종종 데이터 준비가 부족하다는 사실을 발견합니다. 데이터 과학자들은 모델을 구축하기 전까지 데이터 청소, 라벨링 및 구조화에 최대 80%의 시간을 소모합니다.
파운데이션은 코드 분석 접근 방식을 통해 이 프로세스를 간소화하는 것을 목표로 합니다. 데이터의 맥락과 계보를 이해함으로써 플랫폼은 데이터 준비 작업을 자동화하고 최적의 모델 성능을 위해 데이터 구조화를 추천할 수 있습니다.
"데이터 측면은 AI 이니셔티브를 강화하는 데 매우 중요합니다,"라고 나프타는 말했습니다. "그러나 데이터를 개선하기 위해 AI를 사용하는 것도 중요합니다. 이는 중요한 기술적 잠재력을 가진 지속적인 사이클입니다."
확장 및 미래 전망
8백만 달러의 신규 자금을 바탕으로 파운데이션은 엔지니어링 팀을 확장하고 시장 전략을 강화할 계획입니다. 현재 16명의 직원이 샌프란시스코와 이스라엘에 기반을 두고 일하고 있습니다. 조직들이 AI와 머신러닝을 점점 더 채택함에 따라, 나프타는 파운데이션이 데이터 관리를 개선하는 데 중요한 역할을 할 것이라고 믿습니다.
이번 시드 라운드는 비올라 벤처스와 그래디언트 벤처스가 주도했으며, 어시메트릭 벤처 파트너스와 데이터독, 인튜이트, 메타, 위즈의 경영진들도 참여했습니다.
데이터 볼륨이 증가하고 AI가 비즈니스 운영의 표준이 됨에 따라, 데이터 파이프라인을 효과적으로 관리하고 품질을 보장하는 능력이 필수적이 될 것입니다. 포괄적인 코드 분석을 통해 파운데이션은 데이터 중심 혁신의 새로운 시대를 위한 기초적인 층으로 자리매김하고자 합니다.
"우리는 모든 조직에게 고품질의 신뢰할 수 있는 데이터를 제공하여 발전할 수 있도록 할 것입니다,"라고 나프타는 결론지었습니다. "이는 우리의 시작에 불과합니다."
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