브누아 다주빌 스노플레이크 창업자 인터뷰美서 창 > 자유게시판

브누아 다주빌 스노플레이크 창업자 인터뷰美서 창업한 프랑스 출신 두 창업자전문 경영인 영입후 개발에만 집중대표 데이터 플랫폼 기업으로 키워"AI, 그림·음악·영상 뭐든지 분석모든 프로세스 자동화할 수 있고말 한마디면 데이터 추출도 척척"브누아 다주빌 스노플레이크 창업자 겸 제품부문 대표가 3일(현지시간) 미국 샌프란시스코에서 열린 '스노플레이크 서밋 2025'에서 기조연설을 하고 있다. 스노플레이크실리콘밸리는 엔지니어들에게 기회의 땅이다. 누구나 실리콘밸리에서 스타트업을 창업해 큰 기업을 키우고, 부자가 될 수 있다. 미국뿐만 아니라 전 세계인들에게 기회가 열려 있다. 스노플레이크는 프랑스 출신 개발자 두 사람이 2012년에 만든 클라우드 데이터 기업이다. 실리콘밸리 유력 벤처투자자들의 투자를 받아 2020년 그해 최대 규모의 기업공개에도 성공했다. 상장 이후 주가가 하락세를 보였던 스노플레이크는 최근 1년간은 50% 이상 상승하면서 인공지능(AI)이라는 흐름을 제대로 타고 있다. 2일 스노플레이크 서밋 2025에서 브누아 다주빌 공동창업자 겸 제품부문 대표를 만나 그의 인사이트를 들어봤다. ― 어떻게 스노플레이크를 창업하게 됐나.▷2012년 7월 스노플레이크를 공동창업자인 티에리 크루앙스와 창업했다. 그때는 흥미로운 시기였다. 표에 들어가는 구조화된 정형 데이터가 있었고, 반구조화된 데이터가 있었다. 사람들은 두 데이터에 각각 다른 시스템이 필요하다고 생각했다. 당시 하둡이라는 정형 데이터와 반정형 데이터를 각각 처리하는 시스템이 있었다. 우리는 이것이 말도 안된다고 생각했다. 두 가지 유형의 데이터를 단일 시스템 아래에 통합해야 한다고 생각했다. 구조화된 데이터에 매우 우수한 데이터 웨어하우스 역할을 하면서 동시에 반구조화된 데이터를 잘 처리하는 시스템이 필요하다고 생각했다. 이것이 스노플레이크를 만든 첫 번째 이유였다.― 두 번째 이유는 무엇인가.▷다른 이유는 클라우드였다. 우리는 클라우드가 데이터 분석에 놀라운 시스템이라고 생각했다. 왜냐하면 데이터는 처리할 때 많은 능력이 필요하지만 항상 필요하지는 않기 때문이다. 수요에 따라 처리 능력을 동원할 수 있는 유연성이 브누아 다주빌 스노플레이크 창업자 인터뷰美서 창업한 프랑스 출신 두 창업자전문 경영인 영입후 개발에만 집중대표 데이터 플랫폼 기업으로 키워"AI, 그림·음악·영상 뭐든지 분석모든 프로세스 자동화할 수 있고말 한마디면 데이터 추출도 척척"브누아 다주빌 스노플레이크 창업자 겸 제품부문 대표가 3일(현지시간) 미국 샌프란시스코에서 열린 '스노플레이크 서밋 2025'에서 기조연설을 하고 있다. 스노플레이크실리콘밸리는 엔지니어들에게 기회의 땅이다. 누구나 실리콘밸리에서 스타트업을 창업해 큰 기업을 키우고, 부자가 될 수 있다. 미국뿐만 아니라 전 세계인들에게 기회가 열려 있다. 스노플레이크는 프랑스 출신 개발자 두 사람이 2012년에 만든 클라우드 데이터 기업이다. 실리콘밸리 유력 벤처투자자들의 투자를 받아 2020년 그해 최대 규모의 기업공개에도 성공했다. 상장 이후 주가가 하락세를 보였던 스노플레이크는 최근 1년간은 50% 이상 상승하면서 인공지능(AI)이라는 흐름을 제대로 타고 있다. 2일 스노플레이크 서밋 2025에서 브누아 다주빌 공동창업자 겸 제품부문 대표를 만나 그의 인사이트를 들어봤다. ― 어떻게 스노플레이크를 창업하게 됐나.▷2012년 7월 스노플레이크를 공동창업자인 티에리 크루앙스와 창업했다. 그때는 흥미로운 시기였다. 표에 들어가는 구조화된 정형 데이터가 있었고, 반구조화된 데이터가 있었다. 사람들은 두 데이터에 각각 다른 시스템이 필요하다고 생각했다. 당시 하둡이라는 정형 데이터와 반정형 데이터를 각각 처리하는 시스템이 있었다. 우리는 이것이 말도 안된다고 생각했다. 두 가지 유형의 데이터를 단일 시스템 아래에 통합해야 한다고 생각했다. 구조화된 데이터에 매우 우수한 데이터 웨어하우스 역할을 하면서 동시에 반구조화된 데이터를 잘 처리하는 시스템이 필요하다고 생각했다. 이것이 스노플레이크를 만든 첫 번째 이유였다.― 두 번째 이유는 무엇인가.▷다른 이유는 클라우드였다. 우리는 클라우드가 데이터 분석에 놀라운 시스템이라고 생각했다. 왜냐하면 데이터는 처리할 때 많은 능력이 필요하지만 항상 필요하지는 않기 때문이다. 수요에 따라 처리 능력을 동원할 수 있는 유연성이 필요했다. 클라우드에서는 이 요구사항이 완벽하게 부합한다고 생각했다. 더 흥미로운 점은 우리가 많은 컴퓨팅 자원을 학보하고 이를 활용할 수 있다면, 더 많은 자원을 사용할수록 더 빠르게 작업할 수 있다는 점이었다. 예를 들어 한두 대 서버를 사용하는 것보다 100대를 사용하면 100배 더 빠르게 작업할 수 있다. 왜냐하면 많은 데이터를 분산 처리할 수