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가장 핫한 회사인 팔란티어와 팔란티어 핵심 Solution인 파운드리(Foundry)에 대하여 알아봅시다
1. 팔란티어(Palantir) 개요
1) 설립 배경
팔란티어는 2003년 미국에서 피터 틸(Peter Thiel), 알렉스 카프(Alex Karp), 스티븐 코헨(Stephen Cohen), 조 론스데일(Joe Lonsdale) 등이 공동 창업한 소프트웨어 기업입니다. 초기에는 CIA 산하 벤처 투자 기관인 In-Q-Tel의 투자를 유치하여, 주로 미국 정부 및 군·첩보 기관을 대상으로 데이터 분석 플랫폼을 제공하며 주목받았습니다.
2) 회사 이름 유래
“팔란티어(Palantir)”라는 이름은 J.R.R. 톨킨의 소설 『반지의 제왕』에 등장하는 ‘먼 곳을 볼 수 있는 수정 구슬’을 뜻합니다. 방대한 데이터를 통해 미래를 예측하고 통찰을 얻을 수 있다는 의미가 담겨 있습니다.
3) 상장 및 시가총액
팔란티어는 2020년 9월 뉴욕증권거래소(NYSE)에 직접 상장(Direct Listing)을 통해 공개 시장에 진입했습니다.
이후 정부 계약 확대와 기업 고객 증가에 힘입어 꾸준히 영향력을 넓혀가고 있습니다.
2. 팔란티어 파운드리 주요 기능
팔란티어의 파운드리(Palantir Foundry)는 데이터 통합, 분석 및 시각화를 돕는 데이터 운영 플랫폼(Data Operating System)입니다. 기업이나 조직이 방대한 데이터를 활용해 효율적으로 의사결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
1) 데이터 연결 : ERP 등 여러 곳에 흩어진 데이터를 파운드리라는 하나의 공간으로 모아서 정리
2) Data Lineage (데이터 계보) : 파운드리 내 데이터의 전체 흐름 파악 가능
(특정 데이터가 출처, 이동경로, 가공과정, 현재 상태 등을 한눈에 파악)
3) Data Pipeline : 데이터를 가져와 필터링, 연산등을 통해 분석을 위한 데이터로 가공. (비즈니스 로직 등)
4) Contour : 데이터 시각화 기능 (필터링, 정렬, 그래프 등)
5) Ontology: 팔란티어 파운드리의 핵심 기능
| 구 분 | 핵심 기능 |
| 데이터 통합 / 전처리 | 다양한 데이터 소스를 통합하여 일관된 데이터 환경을 구축하고, 중복 데이터를 제거하여 효율적인 데이터 관리 가능. |
| 의미론적 모델링 | 데이터 간의 관계와 의미를 정의하여 손쉽게 데이터간 관계를 수정/편집/생성함으로써, 조직 내 부서 간 협업과 데이터 활용도 극대화. |
| 실시간 데이터 처리 및 의사결정 지원 | 데이터를 실시간으로 분석하여 신속하고 정확한 의사결정을 지원하며, 동적 대시보드와 분석 결과를 시각적으로 제공하여 사용자 친화적인 인터페이스 제공. |
| 데이터 카탈로그 | 적재되고, 연결된 데이터 및 데이터 간의 관계를 자동으로 시각화 |
6) Workshop : 사용자 맞춤형 대시보드 기능.
별도 코딩 없이 간단한 마우스 클릭으로 원하는 대시보드 및 리포트 생성 가능.
7) AIP(Artificial Intelligence Platform) :
LLM(거대 언어 모델) 등 AI를 활용해 파운드리 내 의사결정 지원
3. 팔란티어 파운드리 장점
팔란티어 파운드리는 특히 복잡한 데이터 환경을 가진 조직에서 데이터 기반 의사결정을
가속화하고, 효율성을 극대화하는 데 강점을 가지고 있습니다.
① 전 영역 데이터 통합 및 데이터 사일로 문제 해결
② 한눈에 보이는 데이터 거버넌스 (품질, 권한, 계보) 환경 제공
③ 쉬운 빅데이터 플랫폼
④ 플랫폼을 통해서 비전문가도 분석 및 미래예측 가능
⑤ 별도의 코딩 없이 최소한의 수정으로 사용 가능
4. 팔란티어 파운드리 단점
① 클라우드 기반의 솔루션으로 과도한 인프라 사용료
③ 상대적으로 과대한 도입 비용 및 운영비
④ 생성형 AI를 통한 데이터 검색/요약 등은 기존 라이선스 계약과 별도의 비용 요구하며,
Data 적재 및 User의 Data 사용 시 각각 이중으로 인프라 사용료 발생함
⑤ 상대적으로 높은 Engeering Service 비용
5. 활용 사례
① 공급망 관리: 물류 최적화, 재고 관리 등 공급망의 투명성과 효율성을 높임.
② 금융 분석: 위험 분석 및 사기 탐지.
③ 정부 및 공공기관: 보안 데이터 통합, 재난 관리 등.
④ 헬스케어: 임상 데이터 분석, 의료 연구 지원.