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기고 | 데이터 가치화 생태계 조성하기 ‘3단계 조치’

2021.11.29 댄 시버스  |  CIO
많은 조직이 데이터 애널리틱스 프로젝트에서 AI & ML 툴을 핵심 구현 수단으로 사용하고 있고 전 세계적으로 AI 지출이 계속 증가하고 있다. 하지만 대부분의 데이터 과학 프로젝트는 실패할 운명이라는 것이 냉혹한 진실이다.

AI/ML 이니셔티브의 본질적인 복잡성, 숙련된 인재의 지속적인 부족, 데이터 보안, 거버넌스 및 데이터 통합에 존재하는 도전과제 등, 이들 실패에는 여러 원인이 있다. 2,000명 이상의 IT 및 LOB(line-of-business) 의사 결정권자를 대상으로 실시한 IDC 글로벌 조사에 따르면, 이러한 문제는 ‘데이터 준비’(data readiness)와 관련돼 있는 것으로 언급된다. 한편, 조사 대상자들은 모두 일정 수준의 AI 사용 또는 개발에 관여하고 있는 사람들이었다.

특히 대부분 기업들은 대량의 데이터를 일상적으로 유지 관리하기는 하지만, 기능적 사일로에 갇혀서 쉽게 액세스되지 못하거나 사용되지 못하는 경우가 많다. 클라우드 컴퓨팅, 데이터 엔지니어링 툴 및 머신러닝 알고리즘에서의 발전도 도전 과제가 되기도 한다.

이러한 현실을 극복하고 고객과 주주에게 새로운 가치를 창출하기 위해 IT 리더는 기업 전반에 걸쳐 데이터 과학과 애널리틱스의 성장을 가속화하고 지속할 수 있는 커뮤니티와 문화를 조성해야 한다.

역량(competency) 확보
데이터 과학이 컴퓨터 프로그래밍, 데이터 공학, 수학, 그리고 통계학의 기술을 필요로 한다는 것은 명백하다. 그러나 좋은 데이터 과학자와 위대한 데이터 과학자의 중대한 차별점이 있다면, 기업 전반에 걸쳐 기능 영역의 비즈니스 요구사항을 번역하는 능력이다. 이러한 역량은 희소하기 때문에, 이를 가장 높은 ROI/가장 빠른 시간가치 비율을 가진 프로젝트에 집중하는 동시에 기업 내 전체 애널리틱스 커뮤니티를 성장시킬 수 있어야 한다.

기업이 이들 목표를 달성하기 위해 데이터 과학 역량 센터(CoC)가 설립되는 경우가 상당히 많다. 데이터 인프라에 대한 의존성으로 인해 전통적으로 이들 CoC는 IT 조직을 통해 보고하곤 한다. 그러나 비즈니스 영역에서 너무 멀리 벗어나 있는 데이터 과학 CoC는 목표의 불일치와 지연을 초래하고 궁극적으로 프로젝트 실패의 증가를 야기할 가능성이 높다. 

즉 데이터 과학 및 애널리틱스 센터가 IT 인프라와 현업 영역 사이에서 가교 역할을 하도록 하는 하이브리드 조직 접근방식은 성공을 가능하게 하는 데 필수적이다. 이를 통해 데이터 투 밸류 생태계의 발전과 지속가능한 성장에 필요한 문화의 전환을 가속화하는 데 성공할 수 있다.

ROI 성공을 조준하기
다음의 단계는 역량과 지속 가능한 구현(enablement)을 위한 전략적 계획과 프로세스를 개발하는 데 중요하다.

역량 센터(center of competency)를 구축한다. 많은 프로젝트가 디지털 스레드, 계보 및 데이터 파이프라인 요구사항뿐 아니라 모델의 전체 라이프사이클을 고려하지 않고 고립되어 개발되며, 이로 인해 실패하는 경우가 많다. 사람들은 데이터와 정보가 도움이 될 수 있다는 것을 믿지 않고 종전의 방식을 고수할 수 있다. 이러한 태도는 가치를 창출할 수 있는 잠재력을 방해한다.

데이터 과학과 애널리틱스는 팀 스포츠라는 점을 이해하는 것이 중요하다. 협업, 교육 및 포용에 초점을 맞춘 역량 센터를 만드는 것은 부서 간의 신뢰를 구축하는 데 도움이 될 것이다.

데이터 및 디자인 리터러시 노력을 확장하라. 기본적인 개념부터 복잡한 데이터 과학 및 디자인 사고 구조에 이르기까지 질문을 처리하기 위해 전체 기업에 걸쳐 가상 커뮤니티를 육성할 필요가 있다. CoC의 일부로써, 이 리소스 허브는 ‘업무착수 애널리틱스’ 기술 수준에서부터 보다 발전된 데이터 과학 인증에 이르기까지 체계화된 학습 계획의 개발 및 관리를 주도할 것이다.

또한 이 허브는 기업 전반의 모든 기능 영역 내에서 새로운 데이터 과학자의 훈련과 인증을 위한 중심점이 될 것이다. 목표는 데이터 리터러시 여정에서 모든 사람에게 지원을 제공하는 교차 기능 커뮤니티를 조성하는 것이다.

교차 기능적 전략적 사고팀을 만들어라. 이것은 아이디어를 공유하고 높은 잠재력을 가진 프로젝트를 파악할 수 있도록 하는 전사적 플랫폼을 제공한다. 또한 팀 구성원이 서로의 기술과 영역 지식을 활용하여 고객과 주주를 위해 새로운 가치를 공동 창출할 수 있도록 해준다. 

전략적 KPI와 개별 측정기준 간의 조정은 높은 ROI 프로젝트에 초점을 맞춰 이뤄져야 한다. 원하는 문화를 지향하도록 조정할 필요도 있다. 

그러나 궁극적으로 데이터 파이프라인의 무결성과 보안 측면에서, 신뢰가 구축되지 않는 한 데이터 투 밸류 생태계는 지속 가능하지 않다. 이러한 광범위한 커뮤니티 내에서 신뢰와 조정이 형성되고 프로젝트 깔때기가 구축되기만 하면 비즈니스 속도에 가치를 부여한다는 목표를 달성할 수 있을 것이다. 

* 댄 시버스는 렉스마크 인터내셔널의 데이터 과학 & 애널리틱스 디렉터다. ciokr@idg.co.kr
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