Evercore: ServiceNow, 데이터 사업 ARR 10억 달러 돌파 눈앞… 투자자 인식보다 강력한 해자 구축
Evercore Global TMT 컨퍼런스, 2026년 6월 3일 — ServiceNow의 가우라브 레와리(Gaurav Rewari) EVP가 자사의 데이터 및 분석 플랫폼이 단순한 AI 활성화 도구를 넘어 독자적인 수익 엔진으로 거듭나고 있는 이유를 설명했다.
10억 달러 매출을 눈앞에 둔 신규 사업
Evercore Global TMT 컨퍼런스에서 가장 주목받은 핵심 수치는 명확했다. ServiceNow의 데이터 및 분석 부문 EVP 겸 총괄 매니저인 가우라브 레와리는 Evercore 애널리스트 커크 마턴(Kirk Materne)과의 대담에서, 자사의 데이터 및 분석 사업이 "향후 몇 분기 내에 연간 반복 매출(ARR) 10억 달러를 돌파할 궤도에 올랐다"고 밝혔다. 레와리가 "상대적으로 신규 사업"이며 과거에는 "다소 파편화되어 있던" 영역이라고 설명한 이 부문은, ServiceNow를 여전히 IT 서비스 관리(ITSM) 플랫폼으로만 인식하는 투자자들에게 새로운 주목을 요하고 있다.
레와리는 빌 맥더멋(Bill McDermott) CEO와 아미트 자베리(Amit Zaveri) 사장의 직접적인 영입 제안을 받고 합류했다. 그의 임무는 "수십억 달러 규모의 차세대 사업을 구축하는 것"이었다. 이러한 추진력은 두 가지 방향에서 동시에 시작되었다. 고객들이 ServiceNow에 데이터 역량 강화를 요구했고, 회사 스스로도 AI 비전을 실현하기 위해서는 데이터 문제를 우선적으로 해결해야 한다는 구조적 필요성을 절감했기 때문이다. 레와리는 "에이전트형 AI(agentic AI)의 천국으로 가는 길은 일종의 '데이터 지옥'을 거쳐야만 한다"고 단언했다.
투자자가 주목해야 할 '4C' 프레임워크 제품 로드맵
레와리는 단순히 기술적 사양을 나열하는 대신, 데이터 사업 전체를 '4C' 즉, 연결(Connect), 제어(Control), 맥락(Context), 융합(Converge)으로 구성하는 개념적 아키텍처를 제시했다. 외부 시스템 간 데이터를 연결하고 지속적으로 정제하는 첫 두 단계는 'Workflow Data Fabric'이 담당한다. 세 번째인 '맥락(Context)'은 최근 발표된 새로운 분석 제품군에 집중된 대규모 투자 영역이다. 마지막 '융합(Converge)'은 트랜잭션과 분석을 동시에 처리하는 하이브리드 데이터베이스인 'RaptorDB'가 맡는다.
이 프레임워크가 중요한 이유는 ServiceNow가 왜 데이터 제품을 직접 내세우지 않고도 판매할 수 있는지를 설명해주기 때문이다. 레와리는 "우리는 데이터 및 분석 팀에 직접 제품을 판매하지 않고도, 중기적으로는 물론 초기부터 데이터 및 분석 분야의 거물로 성장하고 있다"고 말했다. 영업 방식은 철저히 성과 중심적이다. 기존 ServiceNow 플랫폼 사용자에게 10배 빠른 워크플로우나 더 풍부하고 깨끗한 데이터를 제공하는 AI 에이전트를 제안하며, 그 기반이 되는 데이터 제품은 구매자가 이미 플랫폼을 도입한 이후 자연스럽게 내재화되는 방식이다.
RaptorDB의 융합 아키텍처가 갖는 구조적 경쟁 우위
RaptorDB의 투자 가치는 시장에서 아직 저평가된 엔터프라이즈 데이터베이스 아키텍처의 변화에 달려 있다. 과거에는 ERP나 CRM 같은 트랜잭션 시스템이 업무를 처리하고, 데이터 웨어하우스로 데이터를 물리적으로 옮긴 뒤 별도로 분석 쿼리를 실행했다. 인간이 월요일 오후에 대시보드를 검토하던 시절에는 이러한 지연 시간이 허용되었다. 하지만 수백만 개의 AI 에이전트가 실시간으로 의사결정을 내려야 하는 현재는 다르다.
RaptorDB는 운영 워크로드와 분석 워크로드를 동일한 데이터베이스에서 동시에 실행함으로써 데이터 이동에 따른 지연 시간을 제거한다. 레와리는 경쟁 환경에 대해 "우리 규모에서 이 기능을 갖춘 곳이 또 어디 있는지 생각해보라"며 자신감을 드러냈다. ServiceNow는 또한 RaptorDB를 Tableau나 Power BI 같은 타사 도구에서 직접 쿼리할 수 있도록 개방하여, 고객이 Snowflake나 BigQuery로 데이터를 보내기 위한 별도의 데이터 파이프라인을 유지할 필요를 없앴다. 이를 'Live Connect'라고 부른다. 또한, 고객이 Raptor 내부에서 비용에 따라 데이터를 계층화할 수 있는 'Live Archive' 기능은 외부 백업 파이프라인의 필요성을 제거한다. 레와리는 두 기능 모두 제거된 파이프라인 비용 덕분에 사실상 '자체 펀딩'이 가능하다고 강조했다.
'Zero Copy'와 '지식 중력(Knowledge Gravity)' 전략
이번 컨퍼런스에서 가장 전략적으로 중요한 입장은 클라우드 데이터 웨어하우스 시대를 지배했던 '데이터 중력(data gravity)' 이론에 대한 ServiceNow의 명시적 거부다. Snowflake, Databricks 등이 엔터프라이즈 데이터의 목적지가 되기 위해 경쟁할 때, ServiceNow는 레와리가 말하는 '지식 중력(knowledge gravity)'에 베팅하고 있다. 이는 데이터가 물리적으로 어디에 있든 상관없이 통찰력을 도출하고 행동을 유도하는 능력이다.
Workflow Data Fabric의 'Zero Copy' 아키텍처를 통해 ServiceNow는 SAP, Snowflake, Databricks, Google BigQuery, Oracle 등 데이터가 존재하는 곳에서 쿼리를 연합(federate)하며, 데이터 마이그레이션을 요구하지 않는다. 레와리는 "우리는 Raptor에서 이를 논리적으로 표현한다. 질문이 들어오는 순간 쿼리를 하위 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크로 전달하여 연합 처리한다. 이들은 우리가 해당 시스템의 데이터 처리 소비를 계속 유도하기 때문에 우리를 환영한다"고 설명했다. 이는 ServiceNow를 데이터 인프라의 경쟁자가 아닌, 그 위의 오케스트레이션 및 통찰력 계층으로 자리매김하게 하며 Snowflake 및 Databricks와의 파트너십을 더욱 공고히 한다.
가장 저평가된 자산, 'Context Engine'
레와리가 가장 많은 시간을 할애하고 투자자들이 가장 생소하게 느끼는 부분은 'Context Engine'이다. 20년 이상 IT 구성 요소와 비즈니스 서비스를 매핑하며 데이터를 축적해온 기존 CMDB 지식 그래프를 기반으로 구축된 Context Engine은, Veza 인수로부터 얻은 ID 및 사용자 데이터, Armis의 자산 데이터, Pyramid의 의미론적 계층(semantic-layer) 비즈니스 지표, 그리고 2026년 5월 Knowledge 컨퍼런스에서 완전히 통합·출시된 data.world의 데이터 카탈로그 메타데이터를 결합했다.
그 결과는 레와리가 설명하는 '그래프들의 그래프(graph of graphs)'다. 결정적으로 여기에는 '결정 그래프(Decision Graph)'가 포함된다. 이는 20년 이상 ServiceNow 플랫폼에서 발생한 100억 개 이상의 워크플로우를 바탕으로, 과거의 결정이 왜 내려졌는지, 어떤 예외가 있었는지, 어떤 결과가 도출되었는지에 대한 구조적 기록이다. 레와리는 "100억 개 이상의 워크플로우와 수조 건의 트랜잭션을 지원해본 경험이 없다면 어떻게 이런 데이터를 얻겠는가"라며, 신규 진입자가 모방할 수 없는 해자라고 강조했다.
이는 AI에 직접적인 영향을 미친다. AI 에이전트의 환각(hallucination)과 편향을 줄이는 것은 에이전트에게 제공되는 맥락의 풍부함과 직결되기 때문이다. Context Engine은 이 문제에 대한 ServiceNow의 해답이며, 레와리는 에이전트형 AI 도입을 고려하는 고객들과의 상담에서 필수적인 논의 주제가 되고 있다고 전했다.
1,000억 달러 규모의 분석 시장, '심오한 파괴'가 일어나다
컨퍼런스 약 2~3개월 전 완료된 Pyramid 인수는 의미론적 계층과 현대적인 BI 역량을 스택에 가져왔다. 레와리는 분석 시장이 상품화(commoditized)되었다는 견해를 강하게 반박했다. 그의 주장은 세 가지 구조적 변화에 근거한다. 첫째, AI 에이전트도 인간과 동일하게 관리되고 검증된 비즈니스 지표가 필요하다. 둘째, 통찰과 행동을 수행하는 에이전트의 세계에서는 통찰과 행동의 분리가 불가능하다. 셋째, 대시보드는 AI가 결과를 해석하고 자동으로 워크플로우를 트리거하는 대화형 인터페이스로 대체되고 있다.
"이 일을 해낼 수 있는 곳은 아무도 없다." 레와리는 단일 플랫폼 내에서 위험을 감지하고 해결하는 능력에 대해 이렇게 말했다. 그는 현재 상황을 "1,000억 달러 규모 시장의 심오한 파괴"라고 정의하며, 통찰과 행동을 한곳에 융합하는 ServiceNow가 독보적인 위치에 있다고 평가했다. 그는 자신이 Oracle에 근무할 당시 PeopleSoft, Siebel, JD Edwards 위에 구축된 BI 애플리케이션 사업이 기존 고객 기반을 넘어 15억 달러 이상의 매출을 올렸던 사례를 언급하며, 현재 ServiceNow가 정확히 그 전략을 실행하고 있다고 덧붙였다.
성숙해가는 시장 진입 전략(GTM), 중대한 결정 앞둬
시장 진입 전략(GTM)에 대해 레와리는 현재 상황을 솔직하게 밝혔다. 오늘날 핵심 계정 담당자(AE)가 초기 상담을 진행하고 필요에 따라 데이터 및 분석 전문가를 투입한다. 그러나 레와리는 2026년 하반기를 목표로 전문가 모델과 분리된 '데이터 및 분석 전담 영업 조직'을 신설할지 여부를 적극 검토 중이라고 밝혔다. ServiceNow가 50억, 100억, 150억 달러 매출을 업계에서 가장 빠르게 돌파해온 기업임을 고려할 때, 이 전담 조직 구성은 매우 중요한 사안이다.
고객 채택 순서에 대해 레와리는 Workflow Data Fabric이 우선 도입되는 경향이 있다고 언급했다. ServiceNow가 포춘 500대 기업의 95%에 이미 도입되어 있고, 많은 고객이 기술적으로 이미 Workflow Data Fabric 고객이 될 수 있는 통합 기능을 사용하고 있기 때문이다. 이후 제로 카피 연합 기능을 활성화하는 상향 판매(upsell)가 이루어진다. RaptorDB는 대규모 워크로드 고객이 주도하고 있으나, 새로운 Live Connect 및 Live Perform 기능으로 확대될 전망이다. Pyramid를 통한 분석 기능은 가장 최근 도입되어 침투율이 가장 낮다.
궁극의 해자: 20년간 지켜온 아키텍처의 순수성
데이터 사업에서 무엇이 가장 지속 가능한 경쟁력인지 묻는 질문에 레와리는 융합 데이터베이스, 제로 카피 연합, 20년간 축적된 CMDB 등을 언급했지만, 그중 무엇이 1위인지에 대해서는 명확했다. "이들 중 하나가 1위가 아니다. 1위는 이 모든 보석들이 단일 플랫폼 안에 있다는 사실이다. 단일 데이터 모델, 단일 보안 모델, 모두를 위한 통합 사용자 경험. 그 누구도 갖추지 못한 것이다." 그는 이를 창업자 프레드 러디(Fred Luddy)의 초기 아키텍처 원칙으로 돌리며 아르키메데스의 말을 인용했다. "나에게 충분히 긴 지렛대를 준다면, 나는 달도 들어 올릴 것이다."
투자자들에게 이는 총소유비용(TCO) 절감, 높은 정확도, IT와 현업 부서 간 단일 기술 기반, 제품들을 꿰맞출 필요가 없는 통합 보안 모델을 의미한다. 레와리는 ITSM과 HR 등 여러 ServiceNow 제품을 이미 사용하는 고객들이 이를 가장 절실히 느끼고 있으며, 이들이 가장 쉬운 상향 판매 대상이자 이 논리의 가장 강력한 증명자라고 덧붙였다. ServiceNow의 Knowledge 컨퍼런스에서 그는 이렇게 말했다. "그곳에선 고객들의 사랑을 직접 느낄 수 있습니다."