인공지능 기반 데이터 분석 스타트업 오미 애널리틱스가 기업가치 15억달러, 원화 약 2조2,162억원 평가로 1억2,000만달러(약 1,773억원) 규모의 신규 투자를 마무리했다. 지난해보다 기업가치가 두 배 이상 뛰면서 AI 기반 ‘비즈니스 인텔리전스’ 시장의 성장 기대를 다시 보여줬다.
이번 시리즈C 투자는 아이코닉이 주도했고, 알파벳($GOOGL) 산하 벤처투자 조직 GV, 레드포인트 벤처스 등이 참여했다. 오미 애널리틱스는 미국 샌프란시스코에 본사를 둔 기업으로, 기존의 복잡한 데이터 준비와 SQL 질의 작성 과정을 대화형 인터페이스로 대체하는 서비스에 집중하고 있다.
회사가 내세우는 핵심은 ‘누구나 질문만으로 데이터를 읽을 수 있게 한다’는 점이다. 사용자는 보고 싶은 정보를 자연어로 입력해 시각화 자료를 만들 수 있고, 이어지는 추가 질문으로 특정 결과를 더 깊게 파고들 수 있다. 기존에는 분석 담당자가 데이터셋을 직접 정리하고 SQL을 작성해야 했지만, 오미는 이 과정을 챗봇 형태로 단순화했다.
오미 애널리틱스는 단순한 챗봇에 그치지 않는다. 수동 질의 작성을 위한 SQL 편집기와 스프레드시트 인터페이스도 함께 제공한다. 특히 이 스프레드시트 기능은 엑셀 중심 업무가 가진 한계를 줄이는 데 초점이 맞춰져 있다.
일반적으로 기업 실무자들이 분석에 쓰는 스프레드시트는 마이SQL 같은 외부 데이터베이스에서 정보를 가져온다. 문제는 원본 데이터가 바뀌면 이를 수동으로 다시 반영해야 한다는 점이다. 오미는 스노우플레이크 같은 데이터 소스와 스프레드시트를 연결해 변경 사항을 자동 동기화하도록 지원한다. 데이터가 갱신되면 별도 입력 없이 최신 상태를 유지할 수 있다는 의미다.
이 기능은 반복적인 데이터 정리 작업을 줄여주고, 보고서 작성 속도도 높일 수 있다는 점에서 기업 고객의 관심을 끌고 있다. 최근 AI 소프트웨어 시장에서 ‘자동화’와 ‘실사용성’이 중요한 평가 기준으로 떠오른 만큼, 이런 기능 결합은 오미의 차별점으로 읽힌다.
기업 데이터 분석에서 AI가 자주 부딪히는 문제는 질문의 ‘모호성’이다. 예를 들어 유통업체 직원이 매장 매출을 물었을 때, AI가 오프라인 점포 매출을 뜻하는지 온라인 쇼핑몰 매출까지 포함하는지 정확히 판단하지 못할 수 있다.
오미는 이를 해결하기 위해 ‘시맨틱 모델’을 활용한다고 설명했다. 이는 비즈니스 용어를 AI가 어떤 의미로 해석해야 하는지 정리한 정의 집합이다. 기업 내부에서 공통으로 쓰는 개념을 기준으로 AI가 데이터를 읽게 해 오해 가능성을 줄이는 방식이다.
콜린 지마 오미 최고경영자(CEO)는 블로그를 통해 “‘지난 분기 우리 팀 성과가 어땠나’라는 질문이 들어오면, 오미의 AI는 시맨틱 계층의 공통 정의를 바탕으로 답을 만든다”며 “사용자 권한에 맞춰 작동하고, 추론 과정도 보여준다”고 밝혔다.
이와 함께 외부 AI 모델에도 비슷한 데이터 정의를 제공할 수 있는 ‘컨텍스트 모델링’ 기능도 지원한다. 사용자는 특정 데이터셋에서 SQL을 어떻게 실행하는 것이 적절한지 같은 추가 정보도 입력할 수 있다. 회사는 이런 정보가 서드파티 AI 모델의 기업 데이터 분석 정확도를 높여준다고 보고 있다.
오미 애널리틱스는 이번 투자 유치가 최근 1년간 매출이 3배로 늘어난 뒤 이뤄졌다고 밝혔다. 고객사에는 퍼플렉시티 AI, dbt 랩스 등 기술 업계 주요 기업들이 포함돼 있다.
또 개발자들이 오미의 데이터 시각화 기능을 자체 소프트웨어에 넣고, 해당 애플리케이션 디자인에 맞춰 그래프 인터페이스를 조정할 수 있도록 지원한다. AI 에이전트는 MCP 서버를 통해 플랫폼과 직접 상호작용할 수 있다. 이는 오미가 단순 분석 툴을 넘어, 기업용 AI 데이터 인프라로 확장하려는 흐름으로 해석된다.
이번 투자 소식은 생성형 AI 경쟁이 챗봇 자체에서 ‘실제 업무 생산성’으로 이동하고 있음을 보여준다. 특히 데이터 분석처럼 기업이 비용 절감과 의사결정 속도 개선을 체감할 수 있는 분야에 자금이 몰리고 있다는 점에서, 오미의 성장세는 AI 소프트웨어 시장의 새로운 방향성을 보여주는 사례로 평가된다.
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