2021.02.09

칼럼ㅣ피할 수 없다면 적응하라··· 데이터 산업 트렌드 5가지

Felix Marx | IDG Connect
2020년 한 해 동안 경영진이 앞으로의 10년에 관해 깨달은 바가 있다면 바로 디지털 민첩성(Digital Agility)이 매우 중요하며, 데이터 리터러시(Data Literacy)는 이제 필수 역량이라는 것이다. 
 
ⓒGetty Images

전 세계 경제가 뉴노멀에 적응해가고 있고, 그 어느 때보다 많은 비즈니스가 온라인에서 이뤄지고 있으며, 데이터 주도(Data-driven) 기업은 데이터 관련 법률의 복잡성과 씨름하고 있다. 또한 업무 방식의 역학 관계가 새로운 국면에 접어들었다. 

이에 따라 기업이 이용할 수 있는 데이터가 무수히 많다고 해도, 사용자와 규제기관이 요구하는 새로운 개인정보보호 중심의 세계에 적응할 수 없다면 그 데이터는 무의미하다. 

2021년에는 장벽을 무너뜨리는 와해성 데이터 전략과 개인정보보호 중심의 조직적 변화가 나타날 것으로 전망된다. 소비자 신뢰를 잃지 않으면서 경쟁 우위를 점하기 위해서다. 어떠한 전략과 변화가 나타날지 살펴본다. 

1. 프라이버시 라벨(Privacy Labels) 
기업의 개인정보보호 정책을 처음부터 끝까지 읽어본 적이 있는가? 만약 그렇다면 이해하기 어려운 법적 전문 용어로 장황하게 가득 찬 내용을 읽느라 평균적으로 약 18분가량을 낭비하는 고통을 아는 몇 안 되는 사람일 것이다(뉴욕타임스는 지난 2019년 6월 기사에서 이를 ‘이해가 불가능한 참사(Incomprehensible Disaster)’라고 칭했다). 

이것이 바로 사용자의 36%가 프라이버시 정책을 읽으려고 시도조차 한 적 없는 이유이며, 기술 대기업들이 프라이버시 정책 업데이트에 관한 사용자들의 반발에 직면하고 있는 이유다.  

브랜드와 사용자를 갈라놓는 이 장벽을 무너뜨리는 것은 기업에 중요하다. 특히 데이터 사용에 관한 신뢰와 투명성을 구축해 선두를 달리려는 기업에는 더욱더 그렇다. 

이런 관점에서 애플이 데이터 사용에 대한 간략한 설명을 제공하는 ‘프라이버시 라벨(Privacy Labels)’을 도입한 것은 프라이버시 정책에 사용자 친화적인 접근방식을 제공하는 큰 진전이다. 이를 시작으로, 앞서 생각하는 브랜드가 이와 유사하게 데이터 사용으로 신뢰를 구축하는 솔루션을 구축하리라 기대해 볼 수 있겠다. 
 
2. 불이행에 대한 엄격한 처벌 
기업이 격동의 한 해를 버티는 데 있어, 온라인 서비스의 급속한 확산은 의심할 여지 없이 큰 기여를 했다. 하지만 너무 빠르게 온라인, 데이터 중심 사회로 전환되면서 이는 잠재적인 프라이버시 문제를 야기해왔다.  

개인정보보호법이 이 속도를 따라잡느라 고군분투하고 있긴 하지만 지난 2018년 5월 시행된 (더 엄격한 데이터 보호를 요구하는) 유럽연합의 개인정보보호법(GDPR)은 전 세계적인 파급 효과를 가져왔다. 

그 효과는 이후 美 캘리포니아주의 소비자 개인정보보호법(CCPA), 브라질의 개인정보보호법(LGPD)이 통과된 것에서 알 수 있다. 또한 이는 국제 데이터 전송을 둘러싼 새로운 규칙으로도 이어졌다. 

이로 인해 기업은 새로운 현실을 직면하게 됐다. 규정을 준수하지 않으면 브랜드 명성과 고객 충성도에 큰 타격을 입을 것이기 때문이다. 막대한 벌금은 말할 것도 없다. 

이를테면 프랑스, 이탈리아, 독일, 스페인 등의 유럽 국가들은 적극적으로 GDPR 위반에 과징금을 부과하고 있다. 지배적인 위치에 있는 기술 기업조차 이 변화를 피할 수 없다는 건 분명하다. 

-> '첫 GDPR 위반 사례 안되려면'··· 놓치기 쉬운 CRM 관리팁 8가지
-> 다른 회사는 GDPR을 어떻게 준비할까? 5개 기업 사례​​​​​​​

3. 사회적 선(善)을 위한 데이터 
지난 10년간 데이터를 둘러싼 담론은 경제적 이익에 크게 집중했고, 데이터는 이른바 디지털 시대의 원유로 간주됐다. 

하지만 수익을 창출하기 위해 개인 데이터가 어떻게 사용되고 있는지에 관한 인식이 고취되면서, 그리고 사용자가 자신의 디지털 자아(Digital Self; 인터넷에서 생성된 개인 데이터로 재구성된 자아)에 관한 권리를 갈수록 명확하게 하면서 이제 트렌드가 ‘수익 창출을 위한 데이터(data for gain)’에서 ‘선을 위한 데이터(data for good)’로 이동하기 시작했고, 이는 훨씬 더 바람직하다. 

빅 데이터는 이미 전 세계적 문제에 기여하면서 더 나은 세상을 만드는 데 중요한 역할을 하고 있다. 예를 들면 코로나19 사태는 데이터가 바이러스 확산을 모니터링하고 통제하는 데 있어서 어떻게 사용될 수 있는지를 분명하게 보여줬다. 

물론 이와 동시에 ‘선을 위한 데이터’를 구성하는 것과 관련해 개인정보보호 우려가 발생하기도 했다. 데이터로 더 많은 사회적 이익을 빠르게 제공하는 것은 중요한 진전이지만 그 목표를 달성하기 위해 윤리 및 개인정보보호 문제를 간과해서는 안 된다는 점을 인지하는 것도 중요하다. 

만약 기업이 데이터 윤리 문제를 이해하는 한편, 데이터가 책임감 있게 사용되는 데이터 중심 문화를 구축할 수 있다면 ‘선을 위한 데이터’의 본질이 기업에서도 충분히 실현될 수 있다. 또한 이는 데이터로 초래된 신뢰 위기를 극복하는 데도 도움을 줄 것이다.  

4. 하이퍼오토메이션(Hyper-automation) 
코로나19 위기가 디지털 기술 도입을 가속했다는 건 부정할 수 없는 사실이다. 그 결과 막대한 양의 데이터가 축적됐고 이를 보관하고 있는 어마어마한 데이터 레이크를 인간의 능력으로 분석하기가 사실상 불가능하다. 

시장조사업체 가트너는 2022년까지 대기업의 35%가 데이터를 판매하거나 구매하게 될 것이라고 예측했다. 따라서 방대한 빅 데이터에서 결과를 도출해낼 수 있는 기술이 갈수록 중요해질 것이다.

실제로 지난 몇 년 동안 매출에 큰 타격을 입은 기업들은 기술 도입에서 경쟁사보다 뒤처졌다는 사실을 인정한다. 실시간으로 인텔리전스를 제공하는 동시에 새로운 비즈니스 기회를 창출할 수 있는 ‘AI 기반 의사결정’을 늘리겠다는 목표 하에서 하이퍼오토메이션을 활용하게 된다면 그 문제를 극복할 수 있을지도 모른다. 

코로나19 사태가 기술 도입을 가속했을지는 몰라도 이는 당면 과제를 해결하기 위한 사후적인 대응이었다. 아마도 기업을 업무와 비즈니스에 관한 접근방식이 완전히 바뀌는, 새로운 탈중앙화 시대로 확실하게 이끄는 건 하이퍼오토메이션일 것이다. 

5. 데이터 리터러시(Data literacy)
궁극적으로 경쟁에서 앞서 나가는 동시에 차별화되는 기업이 되려면 프라이버시 중심의 세계에서 데이터를 사용하는 새로운 방식에 민첩하게 적응할 수 있어야 한다. 

선도적인 기업이라면 이제 데이터 리터러시 역량을 키우는 것은 필수적이다. 그리고 이를 위해서는 데이터를 이해하는 역량을 단순히 데이터 애널리스트의 책임으로만 봐선 안 된다. 업무를 하거나 의사결정을 내리는 데 있어 인사이트를 필요로 하는 모든 사람에게 중요하다고 간주하는 하향식(Top-down) 데이터 전략이 요구된다.   

-> 인터뷰|'데이터 코딩' 아니다, 해법은 '데이터 넛지'
-> 기고 | 조직의 ‘데이터 리터러시’가 미래를 결정짓는다

보도에 따르면 기업의 64.7%가 2020년 데이터에 5,000만 달러 이상을 투자했다. 이러한 상황을 감안한다면 부실한 데이터 리터러시로 인해 데이터 사용을 확대하고 최적화하는 역량이 방해받지 않도록 하는 게 중요하다. 부실한 데이터 리터러시가 데이터 낭비 또는 데이터로 인한 위험을 초래할 수 있어서다. 

또한 프라이버시 또한 변화와 학습의 중심에 있어야 한다는 사실을 이해하는 것도 오늘날 데이터 리터러시에서 중요하다. 결과적으로 이는 기업이 적절하고 윤리적으로 데이터를 사용할 수 있도록 지원할 것이다. 또한 그리고 기업을 정체시키거나 위험에 빠지지 않도록 할 것이다. 

2020년이 ‘디지털 전환’의 해였다면, 2021년은 어떤 해일까? 기업이 기술 도입과 관련해 신속한 결정을 내리는 동시에 데이터 처리 인프라에 투자하고, 최대한 주의를 기울여 데이터 프라이버시를 둘러싼 문제를 해결하는 해일 것이다. 

* Felix Marx는 트루아타(Truata)의 CEO다. ciokr@idg.co.kr



2021.02.09

칼럼ㅣ피할 수 없다면 적응하라··· 데이터 산업 트렌드 5가지

Felix Marx | IDG Connect
2020년 한 해 동안 경영진이 앞으로의 10년에 관해 깨달은 바가 있다면 바로 디지털 민첩성(Digital Agility)이 매우 중요하며, 데이터 리터러시(Data Literacy)는 이제 필수 역량이라는 것이다. 
 
ⓒGetty Images

전 세계 경제가 뉴노멀에 적응해가고 있고, 그 어느 때보다 많은 비즈니스가 온라인에서 이뤄지고 있으며, 데이터 주도(Data-driven) 기업은 데이터 관련 법률의 복잡성과 씨름하고 있다. 또한 업무 방식의 역학 관계가 새로운 국면에 접어들었다. 

이에 따라 기업이 이용할 수 있는 데이터가 무수히 많다고 해도, 사용자와 규제기관이 요구하는 새로운 개인정보보호 중심의 세계에 적응할 수 없다면 그 데이터는 무의미하다. 

2021년에는 장벽을 무너뜨리는 와해성 데이터 전략과 개인정보보호 중심의 조직적 변화가 나타날 것으로 전망된다. 소비자 신뢰를 잃지 않으면서 경쟁 우위를 점하기 위해서다. 어떠한 전략과 변화가 나타날지 살펴본다. 

1. 프라이버시 라벨(Privacy Labels) 
기업의 개인정보보호 정책을 처음부터 끝까지 읽어본 적이 있는가? 만약 그렇다면 이해하기 어려운 법적 전문 용어로 장황하게 가득 찬 내용을 읽느라 평균적으로 약 18분가량을 낭비하는 고통을 아는 몇 안 되는 사람일 것이다(뉴욕타임스는 지난 2019년 6월 기사에서 이를 ‘이해가 불가능한 참사(Incomprehensible Disaster)’라고 칭했다). 

이것이 바로 사용자의 36%가 프라이버시 정책을 읽으려고 시도조차 한 적 없는 이유이며, 기술 대기업들이 프라이버시 정책 업데이트에 관한 사용자들의 반발에 직면하고 있는 이유다.  

브랜드와 사용자를 갈라놓는 이 장벽을 무너뜨리는 것은 기업에 중요하다. 특히 데이터 사용에 관한 신뢰와 투명성을 구축해 선두를 달리려는 기업에는 더욱더 그렇다. 

이런 관점에서 애플이 데이터 사용에 대한 간략한 설명을 제공하는 ‘프라이버시 라벨(Privacy Labels)’을 도입한 것은 프라이버시 정책에 사용자 친화적인 접근방식을 제공하는 큰 진전이다. 이를 시작으로, 앞서 생각하는 브랜드가 이와 유사하게 데이터 사용으로 신뢰를 구축하는 솔루션을 구축하리라 기대해 볼 수 있겠다. 
 
2. 불이행에 대한 엄격한 처벌 
기업이 격동의 한 해를 버티는 데 있어, 온라인 서비스의 급속한 확산은 의심할 여지 없이 큰 기여를 했다. 하지만 너무 빠르게 온라인, 데이터 중심 사회로 전환되면서 이는 잠재적인 프라이버시 문제를 야기해왔다.  

개인정보보호법이 이 속도를 따라잡느라 고군분투하고 있긴 하지만 지난 2018년 5월 시행된 (더 엄격한 데이터 보호를 요구하는) 유럽연합의 개인정보보호법(GDPR)은 전 세계적인 파급 효과를 가져왔다. 

그 효과는 이후 美 캘리포니아주의 소비자 개인정보보호법(CCPA), 브라질의 개인정보보호법(LGPD)이 통과된 것에서 알 수 있다. 또한 이는 국제 데이터 전송을 둘러싼 새로운 규칙으로도 이어졌다. 

이로 인해 기업은 새로운 현실을 직면하게 됐다. 규정을 준수하지 않으면 브랜드 명성과 고객 충성도에 큰 타격을 입을 것이기 때문이다. 막대한 벌금은 말할 것도 없다. 

이를테면 프랑스, 이탈리아, 독일, 스페인 등의 유럽 국가들은 적극적으로 GDPR 위반에 과징금을 부과하고 있다. 지배적인 위치에 있는 기술 기업조차 이 변화를 피할 수 없다는 건 분명하다. 

-> '첫 GDPR 위반 사례 안되려면'··· 놓치기 쉬운 CRM 관리팁 8가지
-> 다른 회사는 GDPR을 어떻게 준비할까? 5개 기업 사례​​​​​​​

3. 사회적 선(善)을 위한 데이터 
지난 10년간 데이터를 둘러싼 담론은 경제적 이익에 크게 집중했고, 데이터는 이른바 디지털 시대의 원유로 간주됐다. 

하지만 수익을 창출하기 위해 개인 데이터가 어떻게 사용되고 있는지에 관한 인식이 고취되면서, 그리고 사용자가 자신의 디지털 자아(Digital Self; 인터넷에서 생성된 개인 데이터로 재구성된 자아)에 관한 권리를 갈수록 명확하게 하면서 이제 트렌드가 ‘수익 창출을 위한 데이터(data for gain)’에서 ‘선을 위한 데이터(data for good)’로 이동하기 시작했고, 이는 훨씬 더 바람직하다. 

빅 데이터는 이미 전 세계적 문제에 기여하면서 더 나은 세상을 만드는 데 중요한 역할을 하고 있다. 예를 들면 코로나19 사태는 데이터가 바이러스 확산을 모니터링하고 통제하는 데 있어서 어떻게 사용될 수 있는지를 분명하게 보여줬다. 

물론 이와 동시에 ‘선을 위한 데이터’를 구성하는 것과 관련해 개인정보보호 우려가 발생하기도 했다. 데이터로 더 많은 사회적 이익을 빠르게 제공하는 것은 중요한 진전이지만 그 목표를 달성하기 위해 윤리 및 개인정보보호 문제를 간과해서는 안 된다는 점을 인지하는 것도 중요하다. 

만약 기업이 데이터 윤리 문제를 이해하는 한편, 데이터가 책임감 있게 사용되는 데이터 중심 문화를 구축할 수 있다면 ‘선을 위한 데이터’의 본질이 기업에서도 충분히 실현될 수 있다. 또한 이는 데이터로 초래된 신뢰 위기를 극복하는 데도 도움을 줄 것이다.  

4. 하이퍼오토메이션(Hyper-automation) 
코로나19 위기가 디지털 기술 도입을 가속했다는 건 부정할 수 없는 사실이다. 그 결과 막대한 양의 데이터가 축적됐고 이를 보관하고 있는 어마어마한 데이터 레이크를 인간의 능력으로 분석하기가 사실상 불가능하다. 

시장조사업체 가트너는 2022년까지 대기업의 35%가 데이터를 판매하거나 구매하게 될 것이라고 예측했다. 따라서 방대한 빅 데이터에서 결과를 도출해낼 수 있는 기술이 갈수록 중요해질 것이다.

실제로 지난 몇 년 동안 매출에 큰 타격을 입은 기업들은 기술 도입에서 경쟁사보다 뒤처졌다는 사실을 인정한다. 실시간으로 인텔리전스를 제공하는 동시에 새로운 비즈니스 기회를 창출할 수 있는 ‘AI 기반 의사결정’을 늘리겠다는 목표 하에서 하이퍼오토메이션을 활용하게 된다면 그 문제를 극복할 수 있을지도 모른다. 

코로나19 사태가 기술 도입을 가속했을지는 몰라도 이는 당면 과제를 해결하기 위한 사후적인 대응이었다. 아마도 기업을 업무와 비즈니스에 관한 접근방식이 완전히 바뀌는, 새로운 탈중앙화 시대로 확실하게 이끄는 건 하이퍼오토메이션일 것이다. 

5. 데이터 리터러시(Data literacy)
궁극적으로 경쟁에서 앞서 나가는 동시에 차별화되는 기업이 되려면 프라이버시 중심의 세계에서 데이터를 사용하는 새로운 방식에 민첩하게 적응할 수 있어야 한다. 

선도적인 기업이라면 이제 데이터 리터러시 역량을 키우는 것은 필수적이다. 그리고 이를 위해서는 데이터를 이해하는 역량을 단순히 데이터 애널리스트의 책임으로만 봐선 안 된다. 업무를 하거나 의사결정을 내리는 데 있어 인사이트를 필요로 하는 모든 사람에게 중요하다고 간주하는 하향식(Top-down) 데이터 전략이 요구된다.   

-> 인터뷰|'데이터 코딩' 아니다, 해법은 '데이터 넛지'
-> 기고 | 조직의 ‘데이터 리터러시’가 미래를 결정짓는다

보도에 따르면 기업의 64.7%가 2020년 데이터에 5,000만 달러 이상을 투자했다. 이러한 상황을 감안한다면 부실한 데이터 리터러시로 인해 데이터 사용을 확대하고 최적화하는 역량이 방해받지 않도록 하는 게 중요하다. 부실한 데이터 리터러시가 데이터 낭비 또는 데이터로 인한 위험을 초래할 수 있어서다. 

또한 프라이버시 또한 변화와 학습의 중심에 있어야 한다는 사실을 이해하는 것도 오늘날 데이터 리터러시에서 중요하다. 결과적으로 이는 기업이 적절하고 윤리적으로 데이터를 사용할 수 있도록 지원할 것이다. 또한 그리고 기업을 정체시키거나 위험에 빠지지 않도록 할 것이다. 

2020년이 ‘디지털 전환’의 해였다면, 2021년은 어떤 해일까? 기업이 기술 도입과 관련해 신속한 결정을 내리는 동시에 데이터 처리 인프라에 투자하고, 최대한 주의를 기울여 데이터 프라이버시를 둘러싼 문제를 해결하는 해일 것이다. 

* Felix Marx는 트루아타(Truata)의 CEO다. ciokr@idg.co.kr

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