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빅데이터 | 애널리틱스

가트너, "2024년까지 조직의 50%가 데이터 품질(DQ) 솔루션 채택"

2023.05.25 김달훈  |  CIO KR
데이터는 디지털 세상의 원유와 같다. 수집, 분석, 가공, 저장, 배포하는 과정을 거치면서 수 없이 다양한 모습으로 변신하기 때문이다. 데이터는 디지털 전환과 혁신의 기본이면서 본질이기도 하다. 모든 것은 데이터로부터 시작하고 그 끝에도 데이터를 남긴다. 따라서 모든 데이터는 완전성, 적합성, 일관성, 정확성, 무결성, 최신성, 상호연계성 등 조직과 업무에서 요구하는 데이터 품질을 만족시켜야 한다.

용도와 목적에 부합되는 고품질 데이터는 의사 결정의 신뢰도와 정확성을 높이고, 빠르고 신속한 의사 결정을 내리는 데 필수적이다. 그래서 데이터 품질을 개선하는 것은 모든 디지털 기반 비즈니스의 출발점이 된다. 기업의 CDAO(Chief Data and Analytics Officer )나 데이터 및 분석 관련 리더나 담당자가 데이터 품질 개선에 집중해야 하는 이유다.


가트너는 데이터 품질을 개선하는 네 가지 단계로 올바른 일에 집중, 데이터 품질 책임제, 목적에 맞는 데이터 품질, 기업 문화에 데이터 품질 통합을 제시했다. (자료 : Gartner)

가트너의 애널리스트인 제이슨 메드 이사는 "데이터 품질 개선에는 많은 비용이 든다. 하지만 이러한 문제는 해결하기 어렵지 않고 많은 시간이 걸리지도 않는다. CDAO가 영향력 있고 지원적인 DQ(Data Quality) 프로그램을 마련하지 않으면 조직은 수많은 복잡성과 기회 손실에 직면하게 될 것"이라고 밝혔다.

그러면서 "DQ 개선은 일회성 노력이 아니다. CDAO가 저지르는 실수 중 하나는 조직 문화, 사람, 프로세스에는 거의 초점을 맞추지 않고, 기술 중심적인 접근 방식을 취하여 개선 조치를 간소화하는 것"이라고 조언하면서, 조직의 데이터 품질 개선을 아래와 같은 네 가지 방법으로 문제 해결의 우선순위에 접근해야 한다. 2024년까지 조직의 50%가 최신 DQ 솔루션을 채택할 것"이라고 강조했다. 가트너가 설명하는 네 가지 방법은 다음과 같다.

첫째, CDAO는 강력한 기반을 마련하기 위해 올바른 일에 집중해야 한다. 모든 데이터가 똑같이 중요한 것은 아니다. CDAO는 비즈니스 결과에 가장 큰 영향을 미치는 데이터에 집중하고, 핵심성과지표(KPI)와 핵심위험지표(KRI)를 이해하고 비즈니스 사례를 구축해야 한다. 그런 다음 이해 관계자와 공통 DQ 언어를 공유하고 DQ 표준을 설정해야 한다.

둘째, 데이터 품질 책임을 적용한다. 이러한 기반이 구축되면 CDAO는 D&A 거버넌스 위원회의 후원을 받고, 우선순위에 따라 선제적으로 업무를 전환한다. 또한, 개선을 지원할 새로운 방법을 모색하며, 필요한 경우 실시간 데이터 검증을 구축하여 격차를 해소하는 데 도움을 줄 사업부 및 중앙 D&A 팀의 데이터 관리자가 이를 전담하도록 해야한다.

셋째, 목적에 맞는 데이터 품질을 확립한다. DQ를 개선하려면 데이터 프로파일링과 데이터 모니터링을 수행하여, 현재의 데이터 격차와 문제를 이해하고 검증하며, 개선 계획을 모니터링하고 구축하는 것이 중요하다. 그런 다음 CDAO는 신뢰를 기반으로 하는 거버넌스 모델로 전환하여 전사적으로 DQ 이니셔티브의 채택을 추진해야 한다.

넷째, 데이터 품질을 기업 문화에 통합한다. CDAO는 수작업을 줄이고 더 빠른 결과를 얻을 수 있는 기술을 사용하여 데이터 품질을 개선할 수 있다. 또한 자주 발생하는 DQ 문제를 파악하고 솔루션을 비즈니스 워크플로우에 통합함으로써 이를 수행할 수 있다. 아울러 CDAO는 데이터 품질 문화를 정착시키고 프로그램의 모든 이해관계자 간에 지식 공유와 협업을 촉진하여 비즈니스 전반의 데이터 해독 능력을 향상해야 한다. ciokr@idg.co.kr
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