안녕하세요! 오늘은 최근 제가 올린 피드에서 예고했던 월가의 족집게 댄 아이브스가 리스트화한 AI 관련 주식 분석의 첫 번째 시간입니다. 소프트웨어 분야에서 주목받는 기업, 바로 **스노우플레이크(Snowflake)**를 함께 알아보겠습니다. 아직 분석이 미흡할 수 있지만, 너그러이 봐주시면 감사하겠습니다. 🙇🏻‍♂️

기본정보

스노우플레이크(Snowflake Inc.) 는 현재 나스닥에 상장되어 있는 클라우드 기반 데이터 솔루션 기업입니다. 주요 서비스는 다음과 같습니다.

• 데이터 웨어하우스(Data Warehouse): 다양한 종류의 데이터를 한 곳에 통합하여 보관하고 분석할 수 있도록 지원하는 서비스입니다. 마치 여러 곳에 흩어진 정보를 하나의 중앙 창고에 모아 효율적인 관리를 돕는다고 생각하시면 됩니다.
• 데이터 레이크(Data Lake): 정형 데이터뿐만 아니라 비정형 데이터까지 대량으로 저장하고 관리할 수 있는 시스템입니다. 데이터 저장 용량에 대한 제약 없이 다양한 형태의 데이터를 유연하게 저장하고 처리할 수 있도록 돕는 서비스입니다.

흥미로운 점은 스노우플레이크가 상장될 당시, 투자의 귀재 워렌 버핏이 공모주에 투자한 기업이라는 것입니다. 이는 스노우플레이크의 잠재력과 기술력에 대한 시장의 높은 기대를 보여주는 사례라고 할 수 있습니다.

BM 설명

너무 기술적인 부분은 저도 완벽히 이해하기 어렵고, 혹시라도 잘못된 정보를 전달드릴까 염려되어 최대한 쉽게 풀어 설명해보겠습니다.

기업들은 시장에서 다양한 활동을 하면서 수많은 정보를 얻게 됩니다. 예를 들어, 고객 정보, 제품 판매 데이터, 생산 과정의 기술 데이터 등이 주요 정보에 해당합니다.

이러한 정보를 효율적으로 저장하고 관리하기 위해서는 데이터베이스가 필수적입니다. 과거에는 기업들이 자체적으로 물리적인 서버를 구축하여 사용하는 온프레미스(On-Premise) 방식을 많이 활용했습니다. 하지만 최근에는 클라우드로 전환하는 추세가 뚜렷합니다. 클라우드 서비스를 제공하는 대표적인 기업으로는 아마존의 AWS(Amazon Web Services), 구글의 GCP(Google Cloud Platform), 마이크로소프트의 Azure 등이 있습니다.

기업들은 이러한 클라우드 서비스를 통해 비교적 쉽고 빠르게 데이터베이스를 구축하고 관리할 수 있으며, 잘 활용하면 비용 절감 효과까지 누릴 수 있습니다.

하지만 클라우드의 편리함에도 불구하고, 저장해야 하는 데이터의 크기가 기하급수적으로 증가하면 관리가 어려워지는 것은 마찬가지입니다. 기존 방식으로는 샤딩(Sharding), 즉 데이터베이스를 여러 개로 분할하여 관리하거나, DB 성능 향상을 통해 읽기 및 쓰기 속도를 높이는 등의 방법으로 대처해야 했습니다.

스노우플레이크는 바로 이러한 데이터 관리의 어려움을 해결해주는 기업이라고 이해하시면 쉽습니다. 고객이 데이터를 어떻게 저장할지 설정하고 데이터만 제공하면, 스노우플레이크는 고객의 요구사항에 맞춰 데이터를 저장하고 데이터베이스를 효율적으로 관리해 줍니다. 마치 데이터를 전문적으로 보관하고 관리해주는 창고 관리 직원과 같은 역할을 한다고 볼 수 있습니다.

'AI 시대' 스노우 플레이크의 역할

앞서 설명드린 것처럼, 스노우플레이크는 쏟아져 들어오는 방대한 양의 데이터를 체계적으로 정리하고 관리하는 데 특화된 플랫폼입니다. 이렇게 데이터가 잘 정리되어 있다면, 나중에 이 데이터를 필요로 하는 곳에서는 효율적으로 데이터를 가져다 사용할 수 있을 것입니다.

특히 우리가 주목해야 할 부분은 바로 AI의 학습 과정입니다.

• AI 학습 데이터의 보고: AI 모델은 방대한 양의 데이터로 학습해야 뛰어난 성능을 발휘합니다. 스노우플레이크는 다양한 출처의 데이터를 한곳에 모아 AI 학습에 필요한 양질의 데이터를 제공하는 핵심적인 역할을 수행할 수 있습니다.
• 데이터 전처리 및 통합 용이성: AI 모델 학습 전에 데이터를 정제하고 통합하는 과정은 매우 중요합니다. 스노우플레이크는 강력한 데이터 변환 및 통합 기능을 제공하여 AI 개발자들이 효율적으로 데이터를 준비할 수 있도록 돕습니다.
• 실시간 데이터 활용: 실시간으로 쏟아지는 데이터를 스노우플레이크를 통해 빠르게 분석하고 AI 모델에 반영하여 더욱 정확하고 시의성 있는 예측 및 의사 결정을 가능하게 합니다.
• 데이터 공유 및 협업: AI 모델 개발은 종종 여러 팀이나 조직 간의 협업을 필요로 합니다. 스노우플레이크는 안전하고 효율적인 데이터 공유 기능을 제공하여 AI 연구 및 개발의 협업을 촉진합니다.
• AI 서비스 구축의 기반: 스노우플레이크에 축적된 고품질 데이터는 다양한 AI 기반 서비스를 구축하는 데 중요한 기반이 됩니다.

이러한 부분에 있어서 오픈AI는 스노우 플레이크의 서비스를 오래전부터 사용하고 있었으며,

자사 AI를 도입하는 많은 회사들이 스노우 플레이크를 채택해서 사용하고 있습니다.

글을 쓰다 보니까,

양이 많네요 🧐

다음 2탄으로 재무적인 분석까지 커버 해보도록 해보겠습니다.