스노우플레이크, 자동차 산업 겨냥 AI 데이터 클라우드 기능 확장으로 SDV 및 커넥티드카 시장 공략 강화
🤖 AI 추천
이 콘텐츠는 자동차 제조 산업의 데이터 활용 및 AI 전략 수립에 관심 있는 IT 및 비즈니스 리더, 전략 기획자, 데이터 분석가, 제품 관리자 등에게 유용합니다.
🔖 주요 키워드

핵심 트렌드
스노우플레이크가 자동차 제조 산업의 급증하는 데이터 요구사항에 맞춰 AI 데이터 클라우드 기능을 확장하며, 커넥티드카, 자율주행, 전기차 등 미래 자동차 산업을 공략하고 있습니다.
주요 변화 및 영향
- 자동차 산업 내 데이터 활용 급증: 지난 2년간 제조 산업군의 스노우플레이크 플랫폼 도입률이 데이터 협업 416%, 분석 185%, AI 모델링 188%로 크게 증가했습니다.
- 데이터 통합 및 사일로 제거: 차량 설계부터 생산, 서비스, 보증에 이르는 라이프사이클 전반의 데이터를 통합하여 데이터 사일로를 제거하고 고객 경험 및 운영 효율을 향상시킵니다.
- 커넥티드카 데이터 처리 능력 강화: 자율주행차 및 소프트웨어 정의 차량(SDV)에서 생성되는 대용량 커넥티드 데이터를 안정적으로 처리합니다.
- 데이터 기반 의사결정 및 수익화: 축적된 데이터를 스노우플레이크 마켓플레이스를 통해 유통하여 수익화 기회를 창출하고, 공급망 전반의 실시간 가시성을 확보하여 수요 예측 및 재고 최적화를 지원합니다.
- 예측 모델링 및 설계 패러다임 변화 유도: 예측 모델링 개발 시간 단축 및 설계/정비 패러다임 변화를 가속화합니다.
- 광범위한 업계 채택 및 생태계 확장: 전 세계 주요 완성차 제조사의 약 80%가 스노우플레이크 플랫폼을 채택했으며, 지멘스, 액센츄어, AWS 등과의 협력을 통해 자동차 산업 맞춤형 AI 생태계를 확대하고 있습니다.
트렌드 임팩트
스노우플레이크의 이번 기능 확장은 자동차 제조사들이 복잡하고 방대한 데이터를 효율적으로 관리하고 활용하여 경쟁력을 강화하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다. 특히 SDV 및 자율주행 기술 발전의 핵심 동력이 될 것입니다.
업계 반응 및 전망
커넥티드 및 자율주행차가 생성하는 방대한 데이터를 신뢰성 있게 처리하려는 수요가 증가함에 따라, 스노우플레이크는 자동차 기업의 데이터 통합 및 커넥티드 차량 전략 확장을 적극 지원하며 시장에서의 입지를 강화하고 있습니다.
📚 실행 계획
차량 라이프사이클 전반에 걸친 데이터 통합 전략 수립을 검토하고, 데이터 사일로 해소를 위한 스노우플레이크 플랫폼의 활용 가능성을 평가합니다.
데이터 전략
우선순위: 높음
커넥티드카 및 SDV 데이터 기반 예측 모델(수요 예측, 유지보수 시점 예측 등) 개발 및 고도화를 위해 스노우플레이크의 AI 모델링 기능을 탐색합니다.
AI/ML
우선순위: 높음
공급망 데이터의 실시간 가시성 확보를 통해 재고 관리, 물류 최적화 등 운영 효율성을 개선할 수 있는 방안을 모색합니다.
운영 효율화
우선순위: 중간