기업의 데이터 경쟁력을 가늠하는 잣대가 대시보드 개수나 분석가 인력 규모에서 실제 업무시간·비용·의사결정 속도로 옮겨가고 있다. 스노우플레이크가 2026년 8월 27일 서울 코엑스에서 연 '스노우플레이크 월드 투어 서울 2026'에서 시상한 '데이터 드라이버 어워드 2026' 수상 사례들은 이런 흐름을 보여준다. 국내 다섯 번째를 맞은 이번 시상식은 데이터 분석 혁신, 데이터 콜라보레이션, AI 이노베이터, 올해의 데이터 경영자, 올해의 데이터 히어로 등 5개 부문으로 확대돼 네오위즈, 미래에셋자산운용, KB국민은행, 넥슨, 비바리퍼블리카(토스) 등 다양한 산업의 기업을 조명했다.
관리에서 활용으로: 분석 속도의 재편
가장 두드러진 갈래는 '데이터 관리'에서 '데이터 활용' 중심으로 조직 전체가 옮겨가는 흐름이다. 네오위즈는 스노우플레이크의 AI 데이터 클라우드를 통해 성과 분석에 걸리던 하루를 10분으로, 1~2주씩 걸리던 성과 리뷰를 데이터 업데이트 다음날 30분으로 단축했다. 이 같은 변화는 단순히 도구를 바꾼 결과가 아니라, 데이터를 다루는 조직의 역할 자체가 관리자에서 활용자로 재배치된 결과라는 공통점을 갖는다.
사용자 저변의 확대: 비기술 직군까지
또 다른 갈래는 데이터를 다루는 인력의 저변이 기술 직군을 넘어 확산되고 있다는 점이다. 넥슨은 통합 데이터 레이크 구축으로 데이터 활용 임직원을 약 300명에서 2000명 이상으로, 약 6.5배 늘렸다. 동시에 인프라 비용은 연간 최대 450만달러 규모로 효율화됐다. 토스는 전체 직원의 80% 이상이 데이터를 직접 조회·분석하는 구조를 만들었는데, 이는 계열사별로 흩어져 있던 데이터를 하나의 원천 데이터(SSOT)로 통합한 결과다. 데이터를 다루는 사람이 늘어난다는 것은 곧 의사결정의 병목이 특정 부서에서 조직 전체로 분산된다는 뜻이기도 하다.
AI가 이해하는 데이터 구조로
세 번째 갈래는 AI 에이전트가 데이터를 직접 쓸 수 있도록 구조 자체를 다시 짜는 흐름이다. KB국민은행은 데이터 준비 시간을 50% 이상, 스토리지 비용을 30% 이상 절감하면서 약 300개의 AI 에이전트를 프런트·미들·백오피스 업무 전반으로 확대할 계획이다. 이번 수상 기업들은 코텍스 AI, 스트림릿(Streamlit) 등을 활용해 데이터 통합·자동화·AI 에이전트 구조를 구축했다는 공통점을 보였다. AI에게 일을 맡기려면 먼저 데이터가 실제 업무에서 쓰일 수 있는 형태로 재설계돼야 한다는 방향성이 산업 전반에 걸쳐 반복적으로 확인된 셈이다.
이용석 스노우플레이크 코리아 지사장은 “올해 데이터 드라이버 어워드의 국내 시상 부문이 확대되며 다양한 산업에서 데이터를 실질적인 비즈니스 성과로 전환해낸 사례들을 폭넓게 조명할 수 있었다”고 말했다. 그는 이어 “앞으로도 국내 기업들이 데이터와 AI를 통해 더 나은 의사결정을 내릴 수 있도록 지원해 나갈 것”이라고 밝혔다.
결국 이번 수상 사례들이 공통적으로 가리키는 지점은 인프라 투자 규모가 아니라 그 투자가 실제 업무 방식을 얼마나 바꿔냈는지다. 분석 시간의 단축, 데이터 사용자 저변의 확대, AI가 다룰 수 있는 데이터 구조로의 재설계는 서로 다른 업종에서 각각 다른 방식으로 나타났지만, '데이터가 실제로 쓰이는가'라는 하나의 질문으로 수렴하고 있다.