오픈소스 시맨틱 데이터 계층 플랫폼을 개발한 큐브(Cube)가 기업용 데이터 분석에 *엔터프라이즈 AI 에이전트*를 접목한 신제품 ‘Cube D3’를 공개했다. 자연어 처리와 자동화 기능을 바탕으로 분석업무를 대폭 간소화해 기업 데이터 사용자의 생산성을 높이는 데 집중한 것이 특징이다.
새 플랫폼의 핵심은 ‘AI 데이터 공동작업자’라는 개념이다. 사용자는 별도의 기술지식 없이도 자연어로 질문을 입력하면, AI가 의미 기반 질의를 생성하고 관련 데이터를 정제된 시각자료로 보여주는 방식이다. 이 과정은 전적으로 시맨틱 계층 위에서 이뤄지며, 각 분석 결과는 *설명 가능성(Explainability)*과 *거버넌스 투명성*을 충족하도록 설계됐다.
큐브는 이러한 AI 기반 플랫폼 도입을 통해 수작업에 의존하던 기존 분석 프로세스를 근본적으로 재구성하고자 한다. 특히 다양한 형식과 인터페이스로 분산 저장된 데이터를 통합해주는 시맨틱 레이어의 역량을 기반으로, 개발자와 비개발자 모두 불필요한 반복작업을 최소화할 수 있게 만들었다.
큐브의 공동 창업자이자 CEO인 아르템 케이두노프(Artyom Keydunov)는 “대규모 언어모델은 똑똑하지만, 맥락이 없이는 작동하지 않는다”며 “각 기업이 정의한 고유한 지표나 분석 기준을 LLM이 이해하도록 시맨틱 계층이 그 맥락을 제공하는 역할을 한다”고 강조했다.
신제품 ‘Cube D3’에 포함된 AI 에이전트는 두 가지다. 하나는 ‘AI 데이터 분석가’로, 자연어 기반의 셀프서비스형 분석이 가능하고 기존 리포트의 보완도 지원한다. 다른 하나는 보다 고급 사용자를 위한 ‘AI 데이터 엔지니어’로, 새로운 데이터 분석을 위해 시맨틱 계층 자체를 자동으로 수정·확장할 수 있다.
기존에는 시맨틱 모델 수정이 필요할 경우 데이터 엔지니어링 팀에 수동으로 요청하던 방식을 사용해야 했지만, 수일에서 수개월까지 소요되는 이 과정이 AI 에이전트를 활용하면 수일 내 처리 가능하다는 게 큐브 측 설명이다.
큐브는 지난해 6월 2,500만 달러(약 360억 원)의 투자를 유치한 바 있으며, 이후 제품 확장에 박차를 가하고 있다. 향후에는 분석웹앱을 구축 및 공유할 수 있는 에이전트, 이상탐지 및 예측에 특화된 데이터 사이언스용 에이전트도 출시할 계획이다.
중요한 점은 이러한 AI 에이전트가 기존 기업 내 인프라 및 규정 체계에서도 문제없이 작동하며, 외부 감사나 모니터링에 필요한 모든 설명 가능성과 데이터 투명성을 유지한다는 점이다. 큐브는 이를 통해 기술만이 아니라 기업 신뢰를 확보하는 솔루션으로 자리매김하겠다는 전략을 세우고 있다.