Snowflake 도입, GS Neotek과 함께

작성자 조 승기 작성일 10월 28, 2026 조회수 28

안녕하세요. GS Neotek 조승기 입니다.
GS Neotek은 AI, Cloud, BigData, CDN, Contact Center 등 다양한 영역에서 기업의 디지털 전환을 돕고 있습니다.
데이터 분야에서는 Snowflake, Databricks, AWS Redshift, GCP BigQuery 같은 데이터 플랫폼을 PoC부터 설계·구축·운영까지 함께하고 있습니다.

여러 플랫폼을 다루는 만큼, 저희는 “어떤 플랫폼이 더 좋은가”보다 “이 고객의 이 업무에는 무엇이 맞는가” 에서 설계를 시작합니다.
오늘은 그중 왜 Snowflake인지, 그리고 Snowflake를 GS Neotek과 함께하면 무엇이 다른지 소개하겠습니다.

왜 Snowflake인가

실제 프로젝트에서 고객에게 Snowflake를 먼저 권하게 되는 상황은 분명합니다.
데이터 팀이 인프라를 돌보는 대신 데이터와 분석에 집중해야 할 때, 그리고 그 데이터를 여러 부서가 안전하게 나눠 써야 할 때입니다.
Snowflake는 이런 요구를 별도 제품을 조합하지 않고 하나의 플랫폼 안에서 풀어 줍니다.

특히 아래와 같은 조직에서 효과가 컸습니다.

• 1. SQL 중심의 분석 조직
  새 언어나 클러스터 운영을 배우지 않고, 지금 쓰는 SQL로 바로 시작합니다.
• 2. 여러 부서·계열사가 데이터를 나눠 쓰는 조직
  부서별 웨어하우스로 성능과 비용을 나누고, 데이터는 복사 없이 공유합니다.
• 3. 생성형 AI 분석을 빠르게 시작하려는 조직
  별도 AI 인프라 없이, 이미 정리된 데이터와 권한 위에 바로 에이전트를 올립니다.

비용은 크게 웨어하우스 실행 시간, 저장 용량, AI 기능 사용량으로 나뉩니다.
같은 작업이라도 웨어하우스 크기와 자동 중지 설정에 따라 비용 차이가 크기 때문에, 저희는 PoC 단계에서 실제 사용량을 측정해 운영 비용을 함께 제시합니다.

아래는 저희 파트너 계정의 이커머스 데모 에이전트에 한국어로 질문한 화면입니다.
“최근 8주 주별 평균 DAU 추이”를 물으면 에이전트가 Semantic View로 SQL을 만들어 실행하고, 차트와 요약, 이어서 물어볼 질문까지 돌려줍니다.
별도 BI 도구나 데이터 반출 없이, 권한이 적용된 데이터 위에서 바로 일어나는 일입니다.

Snowflake, GS Neotek과 함께해야 하는 이유

Snowflake 계정을 만드는 것과, 회사 데이터를 안전하게 연결해 실제 업무에 쓰는 것은 다른 일입니다.
그 사이에는 클라우드 연동, 데이터 이관, 권한 설계, 비용 관리 같은 일이 놓여 있습니다.
저희는 Snowflake뿐 아니라 여러 데이터 플랫폼을 구축·운영하면서 이 일들을 반복해 왔고, 그 경험이 Snowflake 프로젝트에서 그대로 힘이 됩니다.
고객사 이름은 밝히지 않고, 어떤 문제를 어떤 구조로 풀었는지 소개합니다.

사례 1. 게임사 – 레이크하우스 데이터를 복제 없이 AI 분석까지

이미 레이크하우스에 많은 데이터를 쌓아 둔 게임사였습니다.
기존 플랫폼은 그대로 두고, 데이터 레이크의 파일을 Snowflake가 복제 없이 직접 읽도록 연결했습니다.
기존 조직 권한은 Snowflake의 행 단위 접근 정책으로 옮기고, 사내 계정(SSO·SCIM)과 연동했습니다.
그 위에 사내 포털에서 쓰는 AI 분석 에이전트를 올리고, 감사 로그 수집과 Git 기반 형상 관리까지 운영 체계를 갖췄습니다.

기존 플랫폼을 바꾸지 않고 Snowflake를 더하는 구조를 설계·구축·운영한 경험입니다.

사례 2. 미디어·플랫폼사 – 온프레미스 데이터를 클라우드 공통 레이크로

온프레미스에 쌓인 대용량 데이터를 클라우드에서 AI로 분석하고 싶다는 과제였습니다.
온프레미스의 Apache Iceberg 데이터를 Amazon S3로 옮기고, 하나의 데이터를 여러 엔진이 함께 읽는 공통 레이크 구조를 검증했습니다.
Snowflake에서는 역할별 개인정보 마스킹을 적용하고, 자연어로 지표를 묻는 AI 분석 에이전트를 함께 검증했습니다.

온프레미스에서 클라우드로 데이터를 옮기고, 원본과 결과가 일치하는지 끝까지 확인하는 이관 경험입니다.

사례 3. 유통사 – 노후한 온프레미스 DW를 클라우드 레이크하우스로

오래된 온프레미스 데이터 웨어하우스와 ETL을 AWS 기반 레이크하우스로 전환한 프로젝트입니다.
ETL을 dbt 기반 ELT로 다시 만들고, BI 지표와 리포트를 재정비했습니다.
원천·마트·리포트 단계별로 이전 결과와 새 결과를 대조해 정합성을 검증한 뒤 운영으로 넘겼습니다.

대규모 DW 전환에서 지표와 리포트를 그대로 지켜 낸 경험은 Snowflake로 옮겨 오는 고객에게도 그대로 적용됩니다.

사례 4. 대규모 사용 조직 – 보이지 않던 부서별 비용을 보이게

데이터 플랫폼 사용량이 커지면서 어느 부서가 얼마를 쓰는지 알기 어려워진 조직이었습니다.
태그와 정책으로 부서별 사용량이 자동으로 귀속되게 만들고, 비용 대시보드와 월간 리포트로 운영했습니다.

Snowflake 역시 사용량 기반 과금이라, 처음부터 비용을 나눠 보고 관리하는 체계가 중요합니다.

정리하면

이 경험 덕분에, Snowflake를 도입하는 고객 입장에서는 이런 점이 달라집니다.

• 1. 연동 단계에서 멈추지 않습니다.
  Snowflake 프로젝트의 첫 고비는 대개 S3·IAM·네트워크 같은 클라우드 연동입니다.
  클라우드 인프라까지 함께 설계하기 때문에 이 단계에서 일정이 밀리지 않습니다.
• 2. 지금 있는 데이터를 그대로 씁니다.
  이미 쌓여 있는 Iceberg·Delta Lake 데이터를 새로 복사하지 않고 Snowflake에서 바로 읽게 연결합니다.
  저장 비용과 동기화 관리 부담이 늘지 않습니다.
• 3. 권한 체계를 처음부터 다시 만들지 않습니다.
  지금 쓰는 조직·권한 기준을 Snowflake 정책으로 옮기고 사내 계정과 연동합니다.
  사용자가 늘어도 권한 관리는 자동으로 따라갑니다.
• 4. AI 답변을 믿고 쓸 수 있게 만듭니다.
  에이전트를 만드는 데서 끝내지 않고, 실제 업무 질문으로 정확도를 측정하며 틀린 답을 고쳐 나갑니다.
  현업이 결과를 믿고 쓸 수 있을 때까지가 구축입니다.
• 5. 오픈 이후가 더 편합니다.
  사용량과 비용은 대시보드와 정기 리포트로 공유합니다.
  문의와 장애는 Slack, Jira로 바로 대응합니다.

마치며

Snowflake는 관리 부담은 줄이고, 성능과 비용은 업무별로 나누고, 권한이 적용된 데이터 위에서 바로 AI를 쓰게 해 주는 플랫폼입니다.
GS Neotek은 여러 데이터 플랫폼을 구축·운영해 온 경험으로 Snowflake가 맞는 자리를 찾고, 연결부터 운영까지 끝까지 함께하겠습니다.
Snowflake AI Data Cloud Services Premier Tier 파트너로서 도입을 검토하는 단계부터 함께하겠습니다.
다음 글에서는 Snowflake Cortex AI가 무엇이고 왜 주목할 만한지, 실제 구축 경험을 바탕으로 소개하겠습니다.