데이터 스택은 기술의 발전에 따라 끊임없이 진화해 왔습니다. 2013년 단일 서버 중심에서 시작하여, 클라우드 데이터 웨어하우스와 모던 데이터 스택을 거쳐, 이제는 AI 에이전트가 주도하는 '포스트 AI 데이터 스택' 시대로 접어들고 있습니다. 이 시대에는 분석 비용이 거의 0에 수렴하게 되면서, 단순히 데이터를 분석하는 것을 넘어 '무엇이 사실인가'를 정의하고 전사적인 합의를 이끌어내는 역할이 중요해집니다. 데이터 팀은 LLM이 읽을 수 있는 형태의 데이터 산출물을 만들고, 기업 고유의 비즈니스 맥락을 '의미 계층(Semantic Layer)'에 담아 에이전트들이 올바른 판단을 내릴 수 있도록 설계해야 합니다. 즉, 데이터 과학자의 역할은 단순 분석가에서 기업의 현실을 설계하는 전문가로 확장될 것입니다.