롯데이노베이트, 분산 데이터 온톨로지로 묶어 롯데백화점 ‘브랜드 AI’ 구축
(aitimes.com)
롯데이노베이트가 온톨로지 기반의 데이터 체계를 활용해 롯데백화점의 브랜드 데이터와 유통 현장 정보를 구조화한 '브랜드 AI'를 구축함으로써, 단순 수치 분석을 넘어 브랜드 간 관계를 분석해 MD의 의사결정을 지원하는 지능형 플랫폼을 선보였습니다.
이 글의 핵심 포인트
- 1롯데이노베티가 롯데백화점 전용 '브랜드 AI' 플랫폼 구축
- 2약 4,000개 브랜드 및 매출, 고객, 구매 등 유통 데이터 통합
- 3데이터 간의 관계와 특성을 분석하기 위해 온톨로지 데이터 체계 적용
- 4MD의 매장 입·퇴점 및 브랜드 소싱 의사결정 지원 기능 포함
- 5데이터 구축부터 AI 분석, 서비스 운영까지 전 과정 수행
이 글에 대한 공공지능 분석
왜 중요한가?
단순한 데이터 시각화를 넘어 데이터 간의 '의미적 관계'를 정의하는 온톨로지 기술을 유통 현장에 적용하여, 파편화된 데이터를 비즈니스 맥락에 맞게 재구성했다는 점이 핵심입니다. 이는 데이터 기반 의사결정의 질을 한 단계 높이는 사례입니다.
어떤 배경과 맥락이 있나?
대규모 유통 기업은 방대한 브랜드와 고객 데이터를 보유하고 있지만, 데이터가 개별적으로 존재하여 통합적인 인사이트 도출이 어렵습니다. 이를 해결하기 위해 데이터 간의 관계를 정의하는 지식 그래프나 온톨로지 기술이 주목받고 있습니다.
업계에 어떤 영향을 주나?
단순 AI 모델 도입을 넘어 데이터 구조화(Data Engineering) 단계부터 AI를 고려한 설계가 기업 경쟁력의 핵심이 될 것임을 시사합니다. 특히 리테일 테크 분야에서 데이터의 '연결성'을 확보한 기업이 시장을 주도할 것입니다.
한국 시장에 어떤 시사점이 있나?
국내 기업들은 단순한 LLM 도입을 넘어, 자사만의 고유한 도메인 지식을 어떻게 데이터 구조(Ontology)로 자산화할 것인가에 대한 전략적 고민이 필요합니다.
이 글에 대한 큐레이터 의견
이번 사례는 AI의 성능보다 '데이터의 구조화'가 비즈니스 가치 창출에 얼마나 결정적인지를 보여주는 전형적인 사례입니다. 롯데이노베이트는 단순한 분석 도구를 넘어, 데이터 간의 관계를 정의하는 온톨로지를 구축함으로써 MD라는 특정 직군의 페인 포인트를 정확히 타격했습니다. 이는 데이터 엔지니어링 역량이 AI 서비스의 성패를 가르는 핵심 요소임을 증명합니다.
다만, 이러한 온톨로지 기반 시스템은 구축 비용과 유지보수 난이도가 매우 높다는 리스크가 있습니다. 새로운 브랜드가 입점하거나 소비 트렌드가 급변할 때마다 데이터 관계를 재정의해야 하는 운영 부담이 발생할 수 있기 때문입니다. 따라서 스타트업은 모든 데이터를 구조화하려는 욕심보다는, 핵심적인 비즈니스 로직에 집중하여 작고 민첩한(Agile) 데이터 모델을 먼저 구축한 뒤 확장하는 전략을 취해야 합니다.
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