들어가며
바이오테크 데이터는 성격이 크게 두 가지로 나뉘곤 합니다.
하나는 임상시험 기록이나 규제 문서처럼 정확성과 감사 추적이 생명인 데이터, 다른 하나는 유전체 시퀀싱 결과처럼 페타바이트 단위의 대용량 분석이 필요한 데이터입니다.
이 두 가지 요구가 근본적으로 다르기 때문에, 바이오테크 기업들은 단일 DBMS로 모든 걸 해결하려 하지 않는다고 합니다.
용도에 따라 DB를 나눠 쓰는 구조가 일반화되어 있다고 합니다.
1. 운영 DB — PostgreSQL이 다시 주목받는 이유
운영 데이터(환자 메타데이터, 실험 기록, LIMS 연동 등)를 담는 OLTP 영역에서는 PostgreSQL이 사실상 업계 표준으로 자리잡고 있습니다.
흥미로운 건 이 흐름이 최근 대형 플랫폼들의 행보로 더 확실해졌다는 점입니다.
2025년, 클라우드 데이터 플랫폼 양강인 Snowflake와 Databricks가 각각 PostgreSQL 전문 기업을 인수했습니다.
- Snowflake → PostgreSQL 벤더 Crunchy Data 인수 (약 2억 5천만 달러)
- Databricks → PostgreSQL 스타트업 Neon 인수 (약 10억 달러)
출처: TechCrunch, Snowflake 공식 발표, Databricks 공식 발표 (2025)
두 회사 모두 "분석 플랫폼만으로는 부족하다, 운영 DB까지 커버해야 한다"는 판단 아래 PostgreSQL을 선택했다고 합니다.
업계 전체가 PostgreSQL로 수렴하고 있다는 명확한 신호로 생각할 수 있습니다.
실제 사례
암 치료 데이터 전문 기업 Flatiron Health(Roche 자회사)는 오랫동안 PostgreSQL을 임상 연구 데이터셋의 기본 저장소로 사용해오고 있습니다.
출처: PeerDB 공식 고객 사례
2. 분석 플랫폼 — Snowflake vs Databricks, 용도에 따라 갈리고 있다.
대규모 데이터 분석과 AI/ML 워크로드를 위한 플랫폼으로는 Snowflake와 Databricks가 양강 구도를 형성하고 있습니다.
두 플랫폼은 점점 서로의 영역을 침범하며 수렴하는 추세지만, 바이오테크 맥락에서 선택 기준은 아직 명확한 것 같습니다.
Snowflake — BI·SQL 분석 중심
Snowflake는 SQL 친화적 인터페이스와 멀티클라우드 지원으로 임상 데이터 KPI 분석, 실사용 근거(Real-World Evidence) 집계, 영업·재무 대시보드 등 BI 중심 워크로드에서 강세를 보이고 있습니다.
실제 사례:
- Pfizer — 전사 데이터 통합을 위해 Snowflake 도입, 데이터 처리 속도 4배 향상·TCO 57% 절감
- Illumina — 시퀀서 출력 데이터를 Snowflake로 실시간 수집·처리
- Flatiron Health — PostgreSQL 데이터를 Snowflake로 마이그레이션하여 비용 최적화
출처: Snowflake 공식 고객 사례, PeerDB 고객 사례
Databricks — AI·ML·유전체 분석 중심
Databricks는 Python/R 기반 데이터 사이언스 워크플로우와 Apache Spark를 통한 대규모 병렬 처리에 특화되어 있습니다.
특히 바이오테크와 데이터 사이언스 집약 분야에서 고객 기반이 두텁다고 합니다.
실제 사례:
- AstraZeneca — 수천 개 소스의 유전체·임상 데이터를 Databricks 레이크하우스로 통합, AI 신약 후보 탐색 파이프라인 구축
- Regeneron, Thermo Fisher Scientific — Databricks 플랫폼으로 데이터 사일로 해소
출처: Databricks 공식 고객 사례
3. 임상·규제 데이터 — Oracle과 전용 SaaS의 영역
FDA, EMA 등 글로벌 규제 기관의 요건을 충족해야 하는 임상 데이터 영역에서는 여전히 Oracle이 대기업 레거시로 남아 있으며, 동시에 생명과학 전용 SaaS 플랫폼이 빠르게 표준화되고 있습니다.
대표적인 것이 Veeva Vault입니다.
임상시험 문서 관리(eTMF), 품질 관리(QualityDocs) 등 규제 관련 워크플로우에 특화된 플랫폼으로, 현재 글로벌 상위 20개 바이오파마 기업 전부가 Veeva Vault eTMF를 채택했고, 19개사가 Vault QualityDocs를 사용 중이라고 합니다.
출처: Veeva 공식 발표 (2025)
4. 인프라 전반 — 클라우드로의 완전한 이동
개별 DBMS 선택보다 더 큰 흐름은 온프로미스에서 클라우드로의 전환입니다.
PwC 조사에 따르면 제약·생명과학 응답자의 95%가 수년 내 완전한 클라우드 운영을 목표로 하고 있다고 합니다.
AstraZeneca는 이미 전체 컴퓨팅 워크로드의 85% 이상을 클라우드로 이전 완료했습니다.
출처: PwC 2024 Cloud Business Survey, IntuitionLabs 바이오테크 인프라 보고서
Moderna는 전사 데이터 전략을 AWS로 표준화하여 데이터 수집 시간을 기존 8~10일에서 3일로 단축했습니다.
출처: AWS 공식 고객 사례
정리
| 용도 | 메인스트림 | 근거 |
| 운영 DB (OLTP) | PostgreSQL | Snowflake·Databricks의 PostgreSQL 기업 인수로 표준화 확인 |
| BI·SQL 분석 | Snowflake | Pfizer·Illumina·Flatiron Health 공식 사례 |
| AI·ML·유전체 분석 | Databricks | AstraZeneca·Regeneron 공식 사례, 바이오테크 고객군 집중 |
| 임상·규제 데이터 | Veeva Vault / Oracle | 상위 20개 바이오파마 전원 Veeva 채택 |
| 인프라 | AWS / Azure / GCP | 업계 95% 클라우드 전환 목표, AZ 85% 완료 |
마치며
2026년 현재 바이오테크의 데이터 인프라는 "PostgreSQL로 운영하고, Snowflake 또는 Databricks로 분석한다" 는 구조로 빠르게 수렴하고 있습니다.
어떤 플랫폼을 선택하느냐는 팀의 주력 워크로드가 BI 중심이냐, AI/ML 중심이냐에 따라 갈리고 있습니다.
규제와 직결된 임상 영역만큼은 Veeva 같은 전문 SaaS가 별도로 담당하는 구조입니다.
단일 만능 DB는 없다. 용도에 맞게 나눠 쓰는 것이 현재의 표준입니다.