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데이터 전략을 업데이트할 시점?!··· 참고해야 할 동향 7가지

6일 전 John Edwards  |  CIO
이제는 견고한 데이터 전략이 장기적 성공의 기본이다. 최근 나타나는 동향을 감안할 때 기업의 데이터 전략에 업데이트가 필요할 수 있다.
 
Image Credit : Getty Images Bank

모든 기업에게는 정보 자산 및 관행을 안전하게 관리하는 데 필요한 기술, 프로세스, 인력 및 규칙을 명확하게 정의하는 데이터 전략이 요구된다. 그리고 다른 IT 요소와 마찬가지로 데이터 전략은 진화하는 기술과 시장 상황, 비즈니스 환경에 맞춰 지속적으로 진화해야 한다. 다음은 현대 기업들에게 데이터 전략 수정을 요구할 수도 있는 7가지 주요 동향을 정리한 것이다. 

실시간으로 데이터 다루기 – 복잡성도 함께
기업에 유입되는 실시간 데이터의 양이 증가하고 복잡성이 증폭되고 있다. CIO는 이에 대응하기 위해 투자 전략의 우선순위를 정해야 한다고 액센츄어의 글로벌 데이터 및 AI 리더인 란 구안은 조언했다.

구안은 오늘날의 비즈니스 환경에서는 데이터를 활용할 수 있는 능력은 절충의 대상이 아니라고 강조했다. 그녀는 “데이터에서 도출된 고유한 통찰력이 쉽게 흉내낼 수 없는 비즈니스 고유의 경쟁 우위를 구성하게 된다. 이 요구사항을 충족하지 못하면 데이터 애널리틱스의 발전으로 인해 가능해진 많은 기회를 놓치고 뒤쳐지게 된다는 의미다”라고 말했다. 

오늘날 데이터 전략의 다음 단계는 인공지능과 머신러닝에 투자하고 이것들을 활용하여 데이터에서 더 많은 가치를 얻는 것이다. 구안은 “기계에 대한 자동화된 예측 유지보수 또는 운영 데이터를 통한 인력 최적화와 같은 이니셔티브가 대표적이다. 그러나 이들은 성공적인 데이터 전략과 인공지능의 효과적인 구현이 결합되는 수많은 기회 중 일부에 불과하다”라고 말했다.

사내 데이터 액세스 요구에의 관심 고조
오늘날 CIO와 데이터 리더는 내부 데이터 액세스에 대한 수요가 늘어나는 것을 경험하고 있다. IBM 데이터의 AI 및 자동화 책임자(GM)인 디네시 니멀은 “데이터는 더 이상 애널리스트와 데이터 과학자들의 전유물이 아니다. 영업, 마케팅, 인사, 운영에 이르기까지 조직의 모든 사람이 더 나은 의사 결정을 내리기 위해 데이터에 액세스해야 한다”라고 말했다.

문제는 적시에 관련 데이터에 쉽게 액세스할 수 있도록 하는 것이 점점 더 어려워지고 있다는 것이다. 니멀은 “대규모 투자에도 불구하고 여러 클라우드, 애플리케이션, 위치, 환경 및 벤더에 걸쳐 기업 내 데이터 환경이 여전히 지나치게 복잡하다”라고 말했다.

그 결과, 보안 및 규정 준수 문제를 야기하지 않고도 여러 사일로에 위치한 방대한 양의 이질적인 데이터를 관리할 수 있는 데이터 전략을 찾는 IT 리더가 늘어나고 있다. 니멀은 “이에 더해 ‘EU AI 법’ 및 새로 발표된 ‘AI 권리 장전을 위한 백악관 청사진’과 같이 빠르게 진화하는 규제 및 규정 준수 조치에도 보조를 맞춰야 한다”라고 조언했다.

외부 데이터 공유 움직임
딜로이트 컨설팅의 수석 미래학자인 마이크 벡텔은 비즈니스 파트너 기업 사이의 데이터 공유가 훨씬 더 쉬워지고 있으며, 기업들의 태도가 훨씬 더 열려가고 말했다. 그는 “클라우드 네이티브 데이터 웨어하우스와 데이터 인사이트 플랫폼의 의미 있는 채택이 나타나고 있다. 기업들이 협력사의 데이터를 조합해 판매 가능한 새로운 디지털 자산을 만들어가는 흥미로운 사용 사례가 나타나기 시작했다”라고 말했다. 

벡텔은 외부 데이터 공유에서 다가오는 엄청난 변화를 제시했다. 그는 “이 모든 데이터를 보유하는 것의 가치에 대한 담론은 지난 수 년 동안 다소 추상적이었다. 그러나 괴짜이자 선구자들은 그러한 데이터를 수익화 하려면 좀 더 유동적이어야 한다는 것을 알고 있었다. 조직이 페타바이트 규모의 흥미로운 데이터를 보유하고 있을 수는 있다. 그러나 노후화된 사내 웨어하우스에서 고착된 경우라면 큰 가치를 창출하기 어려울 것이다”라고 말했다.

데이터 패브릭 및 데이터 메시 채택이 증가
데이터 패브릭 및 데이터 메시 기술은 조직이 실용적으로 기술 스택 및 위계 계층의 각종 요소에서 최대한의 가치를 끌어낼 수 있도록 도울 수 있다. 리절트(Results)의 수석 컨설턴트인 파올라 사이빈은 “많은 기업들이 여전히 구형 솔루션, 구식과 신식 기술, 전래된 정책, 프로세스, 절차 또는 접근 방식을 활용하고 있다. 이들은 이 모든 것을 더욱 민첩하고 속도감 있게 지원하는 새로운 아키텍처 내에서 통합해야 하는 문제로 고심하고 있다”라고 말했다.

메시를 사용하면 환경을 급격하게 변경하거나 대규모로 중단하지 않고도 현재 상태의 환경에서 필요한 정보와 통찰력을 얻을 수 있게 해준다. 사이빈은 “이러한 방식으로 CIO는 이미 보유하고 있는 자산을 현대적이고 신속하게 활용할 수 있는 계층을 추가할 수 있다”라고 설명했다.

데이터 패브릭은 지능형 및 자동화된 시스템을 사용하여 다양한 데이터 파이프라인 및 클라우드 환경의 종단 간 통합을 가능하게 하는 아키텍처다. 사이빈은 특히 활성 메타데이터 수준에서 패브릭이 중요하다고 설명했다. 

그녀는 “상호운용성 에이전트가 모든 것이 믿을 수 없을 정도로 잘 연결되어 있고 의도적으로 그렇게 설계된 것처럼 구현하곤 한다. 따라서 환경을 정비하지 않고서도 당신이 필요한 모든 인사이트를 얻을 수 있다”라고 말했다.

데이터 관찰 가능성의 중요성 부각
데이터 관찰가능성은 데이터 품질의 개념과 범위를 확장한다. 데이터가 애플리케이션을 드나들 때 데이터를 면밀히 모니터링하는 것이다. 데이터 관찰가능성 제공업체인 켄수의 설립자이자 [데이터 관찰 가능성 기초(Fundamentals of Data Observability](오릴리 2022)의 저자인 앤디 페트렐라는 이 접근 방식이 애플리케이션 정보, 스키마, 메트릭 및 계보에 대한 긴요한 통찰을 제공한다고 말했다.

데이터 관찰 가능성의 핵심 가치 중 하나는 메타데이터 상에서 동작해 애플리케이션 내에서 직접 데이터를 모니터링할 수 있는 안전한 방법을 제공한다는 것이다. 페트렐라는 민감한 데이터가 데이터 파이프라인에 남겨지고 데이터 관찰 가능성 에이전트에 의해 수집된다고 설명했다. 

그는 “이러한 정보 덕분에 데이터 팀은 데이터 문제를 더 빨리 해결할 수 있고, 문제 데이터가 전파되는 것을 방지할 수 있다. 또 유지 보수 비용을 절감하며, 데이터에 대한 신뢰를 회복하고, 데이터에서 가치 창출을 확장할 수 있다”라고 덧붙였다.

한편 데이터 관측 가능성은 완전히 새로운 솔루션 범주를 생성한다고 페트렐라는 주장했다. 그는 “CIO는 먼저 데이터를 관찰하는 다양한 접근 방식을 이해해야 하고, 그것이 품질 관리와 어떻게 다른지 이해해야 할 것”이라고 말했다. 관찰 가능성 기술을 도입한다면 데이터 팀 내 담당자도 식별해야 한다고 그는 덧붙였다.

데이터 품질을 개선하지 못하면 데이터 팀의 생산성이 저하되며, 전체 데이터 체인에서 데이터 신뢰도가 저하될 것이다. 페트렐라는 “장기적으로 이는 데이터 활동을 후순위화 함으로써 조직의 경쟁력과 궁극적으로 수익에 영향을 미칠 수 있다”라고 말했다.

시스코 앱다이내믹스의 최고 CTO인 그렉 오스트로스키는 IT 리더들이 기술 스택 전반에 걸쳐 급증하는 복잡성과 헤아릴 수 없는 양의 데이터를 처리하기 위해 씨름하고 있다고 말했다. 

그는 “그들은 대규모로 확장되는 클라우드 네이티브 서비스 세트를 기존의 온프레미스 기술과 통합해야 하는 중이다. 데이터 전략의 관점에서 가장 큰 추세는 온프레미스가 클라우드 환경이나 하이브리드 환경이든 도메인에 관계없이 애플리케이션에서 명확한 시각화와 통찰력을 IT팀이 얻어야 한다는 것이다”라고 지적했다.

‘제품으로서의 데이터(Data as a product)’가 비즈니스 가치 제공을 시작
‘제품으로서의 데이터’는 다양한 소스에서 캡처한 혼합 데이터를 사용해 실제 비즈니스 문제를 해결하는 것을 목표로 하는 개념이다. 블랙 앤 빗치의 CIO인 어빙 비숍은 “이러한 캡처 및 분석 접근 방식은 기업에 실질적인 수익 창출 효과를 가져올 수 있는 새로운 수준의 인텔리전스를 제공한다”라고 말했다.

비숍은 데이터 수집 및 적용 방법의 변화가 여러 면에서 판도를 바꿀 수 있다고 말했다. 그에 따르면 블랙 앤 빗치(Black & Veatch)는 이미 고객과 협력하여 데이터 제품 로드맵을 개발하고 관련 KPI를 수립하고 있다. 

그는 “한 가지 예로 핵심 인프라의 물리적 관리를 위해 상수도 산업 내의 데이터를 활용하는 방법을 들 수 있다. 업계의 데이터를 통해 우리의 상수도 고객은 과거의 성능 데이터를 기반으로 장비 중 일부를 교체해야 할 시기와 감내할 수 있는 환경적 영향의 형태를 예측할 수 있다”라고 설명했다. 비숍은 이 접근 방식이 참여 고객에게 서비스 신뢰성과 예산에 대한 더 많은 통제력을 제공한다고 덧붙였다.

교차 기능적 데이터 제품팀이 출현
조직이 데이터를 하나의 제품으로 취급하기 시작함에 따라 IT, 비즈니스 및 데이터 과학 분야에 걸쳐 연결된 제품 팀을 구성할 필요가 생겨나고 있다고 EY 아메리카의 데이터 및 애널리틱스 리더인 트레이시 거셔는 말했다.

거셔는 데이터 수집 및 관리를 단순히 또 다른 프로젝트로 분류해서는 안 된다고 강조했다. 그녀는 “데이터를 마치 HR이나 재무와 같이 완전히 기능하는 비즈니스 영역으로 볼 필요가 있다. 데이터 제품 접근 방식으로 전환하면 데이터가 개발되고, 마케팅의 대상이 되고, 품질 관리를 받으며, 개선될 수 있다. 이를 통해 분명한 추적 가치를 가진 실제 제품처럼 취급될 것이다”라고 주장했다. ciokr@idg.co.kr
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