[기고] 데이터 혁신 경영이 성공하려면

최승철 클라우데라 한국 지사장

기업은 다양한 영역에서 데이터를 수집하고, 데이터 분석을 통해 올바른 기업 의사결정을 지원한다. 하지만 기대했던 결과를 제대로 얻긴 힘들다. 어쩌면 인사이트가 부정확하고, 그 과정에 시간이 많이 들거나 번거로울 수도 있다. 어떤 경우에는 일부 영역에만 데이터를 사용해 기업 전반으로 확대하는데 어려움을 겪고 있을 수 있다.

고객의 기대치가 날로 높아지고 있기 때문에 기업의 경쟁력을 높이기 위해서는 데이터를 효과적으로 사용해야 한다. 추측이 아닌 데이터 기반으로 기업을 전환하려면 기술, 프로세스, 기업 문화 등 기업 전반에 걸쳐 큰 변화가 요구된다. 이는 많은 기업이 현재 고군분투하는 이유로, 데이터를 제대로 활용하는 기업으로 거듭나기 위해서는 주로 5가지 측면을 살펴봐야 한다.

첫 번째는 '데이터 거버넌스'다. 데이터의 품질이 인사이트의 품질을 결정한다. 만약 데이터에 오류, 정보 누락, 중복이 존재한다면 데이터에 따른 결과물을 온전히 받아들이기 어렵다. 오류, 누락된 정보를 바탕으로 의사결정을 진행한다면 바람직하지 않은 결과를 초래할 수 있다. 때문에 기업은 성공적인 데이터 활용을 위해 데이터 거버넌스를 점검해야 한다. 그러나 여전히 많은 기업들은 데이터 거버넌스 프로그램이 없다. 데이터 메시를 사용하면, 데이터 오너십을 사업 단위로 이전해 품질을 향상할 수 있다. 데이터는 곧 제품이다. 데이터 메시 플랫폼은 모든 보안과 거버넌스를 관리해 데이터 옵저버빌리티, 데이터 카탈로그 기능으로 고품질 데이터를 기반으로 하는 인사이트를 제공한다. 이는 생산성과 정확성을 모두 높이는 데이터 거버넌스 프로세스 자동화를 촉진한다.

두 번째는 '데이터 사일로'다. 기업은 각 부서가 서로 다른 위치에 데이터를 저장하는 데이터 사일로(Data Silos)를 제거해야 한다. 또한 정형 데이터와 비정형 데이터는 보통 서로 다른 위치에 저장되는 경우가 많다. 위치나 형태에 관계없이 모든 데이터를 통합한 데이터 플랫폼을 사용한다면 기업은 데이터를 통해 기업의 현재 상황을 이해할 수 있다. 즉, 데이터 사일로를 제거하면 데이터 인사이트로 더 똑똑하고 정확한 비즈니스 결정을 내릴 수 있다.

세 번째는 '기술 부족'이다. 많은 기업들이 비용이나 제한적인 인력풀로 인해 데이터 과학자를 확보하지 못하고 있다. 이 경우 대안으로 데이터 분석가가 통계학적 지식이 없어도 데이터 과학 문제를 해결할 수 있는 기술을 제공해야 한다. 이를 통해서, 머신 러닝(ML) 인터페이스와 오픈소스, 무상제공 알고리즘을 손쉽게 이용할 수 있게 된다. 최근 화두인 대규모언어모델(LLM)에는 수많은 종류의 무상제공 모델이 존재한다.

네 번째는 '실시간 데이터 부족'이다. 데이터 기반의 기업은 실시간에 가까운 데이터를 요구하는 경우가 많다. 예컨대 만약 판매 계약서를 자동화하는 경우 기업은 과거 수치가 아닌 현재의 고객 정보와 제품 단가가 필요하다. 실시간 데이터는 홈페이지에서 추천 상품과 정보를 고객 맞춤으로 제공하는 등 개인화된 고객경험을 만들 수 있다. 자동화를 위한 IoT 센서 활용도 실시간 데이터 수집, 관리 능력 보유가 필수다.

실시간 데이터 활용은 하이브리드 클라우드와 같은 클라우드 기반 기술 활용에서부터 시작된다. 레거시 인프라가 대체되면서 직원들이 어느 위치에서나 데이터에 접근하고 최신 데이터를 볼 수 있다. 실시간 데이터 분석과 인사이트를 제공하는 데이터 플랫폼도 주목해야 한다. 이를 통해 기업은 가능한 가장 최신 정보를 기반으로 빠른 결정을 내릴 수 있다. 실시간 데이터를 기반으로 운영함으로써 기업은 인사이트, 개인화, 자동화를 통해 다른 기업에 비해 경쟁력을 가질 수 있다.

마지막으로 살펴볼 것은 '레거시 인프라'다. 만약 기업이 레거시 기술을 사용하고 있다면 데이터 리더가 되기는 어렵다. 전문 기술 보유, 데이터 사일로, 실시간 데이터 부족과 같은 문제점을 갖고 있기 때문이다. 되도록이면 최신 프라이빗 클라우드, 하이브리드 클라우드를 대안으로 삼고 점진적인 전환을 추진한다면, 올바른 비즈니스 결정을 내리고 고객이 기대하는 개인화 경험을 만들 수 있다.

일부 기업은 데이터 기반 기업으로 전환하는 단계에서 좌절감을 느끼고 포기하기도 한다. 데이터 플랫폼을 활용한다면 기업은 데이터 활용 시 발생 가능한 문제들을 극복할 수 있다. 이처럼 올바른 도구와 프로세스는 기업이 데이터 리더가 되는 방향으로 이끈다. 그래서 모든 기업이 진정한 데이터 혁신의 주인공이 되길 기대한다.