SAS, 합성 데이터 플랫폼 기업 ‘헤이지’의 소프트웨어 자산 인수
SAS, 합성 데이터 플랫폼 기업 ‘헤이지’의 소프트웨어 자산 인수
  • 박시현 기자
  • 승인 2024.11.13 17:52
  • 댓글 0
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‘SAS 바이야’와 헤이지 기술 통합해 강력하고 안전한 AI 애플리케이션 제공

[디지털경제뉴스 박시현 기자] SAS가 기업용 합성 데이터(synthetic data) 플랫폼 기업 ‘헤이지’의 주요 소프트웨어 자산을 인수한다고 발표했다.

SAS는 이번 인수로 헤이지의 기술을 통합해 고객이 데이터를 안전하고 효과적으로 활용할 수 있도록 돕고, SAS의 데이터 및 AI 리더십을 한층 강화할 수 있을 것으로 기대하고 있다.

짐 굿나잇 SAS CEO는 “헤이지의 지식재산 인수는 차세대 데이터 관리와 AI 혁신을 위한 SAS의 중요한 전환점”이라며, “헤이지는 합성 데이터를 실제 적용 가능한 엔터프라이즈 제품으로 시장에 선보인 선구적인 기업으로, 애널리스트 평가에서 해당 분야의 최고 수준의 소프트웨어 업체로 인정받고 있다. SAS는 헤이지의 기술을 통합함으로써 고객이 데이터를 안전하고 효과적으로 활용할 수 있도록 도와, 이전에는 접근할 수 없었던 시나리오를 실험하고 모델링할 수 있게 지원하고 경쟁 우위를 확보할 수 있도록 할 것”이라고 말했다.

합성 데이터는 개인 정보 및 식별 가능 정보나 제한된 정보를 노출하지 않고 실제 데이터의 통계적 패턴을 반영하기 때문에 실제 데이터와 관련된 위험을 줄이고 분석 및 AI에 활용 가능한 데이터 범위를 확장한다. 이를 통해 데이터 과학자들은 데이터 세트를 효과적으로 구성하고 균형을 맞춰 강력하고 신뢰할 수 있는 결과와 혁신적인 솔루션을 도출할 수 있다.

SAS는 향후 ‘SAS 바이야’와 헤이지의 기술을 통합해 더욱 강력하고 안전한 AI 애플리케이션을 제공할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 고객은 헤이지의 합성 데이터 기능을 통합해 혁신과 심층 연구를 수행하면서 데이터 가용성, 접근성 또는 품질 문제를 해결할 수 있다.

캐시 레인지 IDC AI 소프트웨어 리서치 연구 디렉터는 “합성 데이터는 특히 의료 및 금융 분야와 같이 개인정보 보호 규제가 엄격한 산업에서 AI 적용에 있어 매우 중요하다”며, “SAS의 이번 인수는 데이터 부족과 개인정보 보호 문제를 해결하고, 모델 정확성과 편향성을 개선하는 데 있어 합성 데이터가 AI 툴킷의 핵심 요소로 인식되고 있음을 보여준다”고 평가했다.

SAS의 헤이지 기술 통합으로 올해 초 발표한 ‘SAS 데이터 메이커’의 기능이 더욱 확장될 예정이다. ‘SAS 데이터 메이커’는 개인정보를 노출하지 않으며 원본 데이터 세트를 통계적으로 유의미한 수준까지 표현하는 합성 데이터를 생성해 프로세스를 간소화하고 자원을 절약함으로써 데이터 문제를 해결한다.

SAS는 헤이지의 기술을 ‘SAS 데이터 메이커’에 통합함으로써 △기존에 이용할 수 없었던 풍부한 합성 데이터 세트를 통해 혁신과 연구 강화 및 새로운 기회와 획기적인 발전 촉진 △고품질 합성 데이터의 신속한 생성으로 AI 프로젝트 개발 주기 가속화 및 시장 출시 기간 단축 △다양한 합성 데이터 세트와 강력한 합성 데이터 프로세스로 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 지원해 윤리 기준 준수 △식별 가능한 실제 정보를 노출하지 않는 합성 데이터를 생성함으로써 개인정보 보호 및 보안 강화와 원활한 기업 운영 지원 △비용이 많이 드는 데이터 수집 방식의 의존도를 줄여 비용 절감 및 분석용 데이터 접근성 향상 등의 차별성을 제공할 수 있을 것으로 보고 있다.

이중혁 SAS코리아 대표는 "최근 국내 금융 및 공공 부문을 포함한 다양한 산업 분야에서 합성 데이터에 대한 관심과 문의가 급증하고 있다"며, "이번 헤이지의 IP 인수를 통해 'SAS 바이야'를 기반으로 국내 시장에 다양한 합성 데이터 사용 사례를 제공할 계획이다. 헤이지는 실제 데이터를 노출하지 않으면서도 고품질의 분석과 AI 결과를 제공하는 강점이 있다. 이를 통해 기존 AI 투자 대비 더 높은 성과와 가치를 창출하고, 신뢰할 수 있는 생성형 AI를 구축하고자 하는 국내 고객들에게 차별화된 솔루션을 제공할 것"이라고 밝혔다.


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