2025년 데이터 마이그레이션 및 모던화: Global 2000 기업의 수동 방식 실패 원인

글로벌 대기업들이 에이전틱 AI(Agentic AI)로 전환하려 하지만, 수십 년간 쌓인 레거시 시스템의 '마이락그레이션 부채'가 핵심 병목 현상으로 작용하고 있습니다. 기존의 수동 방식이나 일반적인 LLM 기반 변환은 데이터 무결성을 보장하지 못해 AI 신뢰도를 떨어뜨리며, 이를 해결하기 위해 결과의 동일성을 보장하는 결정론적(Deterministic) 자동화 솔루션이 필요합니다.

• 1SQL 방언 변환 작업이 전체 마이락그레이션 예산의 20~40%를 차지함
• 2수동 변환 및 일반 LLM 도구의 오류는 데이터 품질 저하와 AI 신뢰도 하락(신뢰의 역설)을 초래함
• 3Onix Raven은 단순 매칭이 아닌, 문법 검증과 의미론적 동일성을 보장하는 결정론적 파이프라인을 사용함
• 4효율적인 마이그레이션은 엔지니어를 단순 유지보수 작업에서 해방시켜 AI 에이전트 설계 등 고부가가치 업무에 집중하게 함
• 5구조화된 데이터 현대화는 예측 가능성, 데이터 품질, 확장성이라는 세 가지 핵심 비즈니스 가치를 제공함