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블로그|현대 데이터 애널리틱스 따라잡기··· 최신 기사 5가지 모음

2021.04.14 Eric Knorr  |  CIO
적절한 도구 없이는 비즈니스 난제의 해결책을 찾을 수 없다. 아래의 기사 5개에서 언급하듯, 애널리틱스는 올바르게 사용돼야 필요한 인사이트를 제공해준다. 

코로나19 사태 속에서도 어떤 것은 변함이 없다. 2021년 CIO 현황(State of CIO) 설문조사에 따르면 1,062명의 IT 리더들은 IT 투자가 촉진될 것으로 예상되는 기술 이니셔티브 중에서 ‘데이터/비즈니스 애널리틱스’를 1위로 꼽았다. 
 
ⓒGetty Images Bank

그러나 불행히도 애널리틱스 이니셔티브는 이해관계자들을 좀처럼 만족시키지 못하고 있다. 

지난해 메리 프랫은 CIO 기고를 통해 품질이 열악하거나 격리된 데이터, 뚜렷하기보단 모호한 비즈니스 목표, 특화되어 있지 않은 범용적 기능 등 ‘데이터 분석 이니셔티브’는 왜 매번 실패할까?··· 4가지 조짐에서 탁월하게 분석했다. 하지만 여러 가지의 새로운 접근법과 기술 덕분에 실패율이 점점 낮아지고 있다. 

CIO, 컴퓨터월드, CSO, 인포월드 및 네트워크월드로부터 가져온 아래의 기사 묶음을 통해 애널리틱스에서 좋은 결과물을 얻는 데 도움이 될 조언과 사례를 발견할 수 있을 것이다. 이러한 데이터 애널리틱스 이니셔티브는 개발 프로젝트와 비슷하다(심지어 상업용 제품을 개발하는 경우에서도 마찬가지다). 그리고 이런 이니셔티브는 (개발 프로젝트처럼) 성공적인 소프트웨어 개발 결과물을 식별할 수 있는 잘 정의된 목표와 반복적인 주기를 특징으로 한다. 
 
전체적인 그림을 이해하려면 인포월드 기고자인 밥 비올리노의 기사 ‘도구에서 전략까지’ 데이터 애널리틱스 ABC를 먼저 읽는 게 좋다. 비올리노는 이 기사에서 탁월한 애널리틱스 전문가 센터(CoE) 구축법, 셀프 서비스 솔루션(예컨대, 태블로 또는 파워 BI)의 이점, 머신러닝의 흥미로운 가능성, 클라우드 애널리틱스 솔루션으로의 전환 등 모든 기초 사항을 다룬다. 이어 비올리노는 두 번째 기사인 Analytics in the cloud: Key challenges and how to overcome them에서 마지막 포인트에 대해 부연한다. 그가 설명하듯, 클라우드의 확장성과 풍부한 애널리틱스 툴이 주는 유혹을 거절하기가 힘들 것이다. 하지만 회사의 대규모 데이터를 클라우드로 마이그레이션하고 저장하는 것은 가슴 벅찬 일이 될 수 있다. 

새로운 기술은 언제나 새로운 위험을 야기한다. 데이터 준비를 자동화하는 일부터 데이터 속 유의미한 패턴을 감지하는 일까지 머신러닝만큼 애널리틱스에 중대한 영향을 끼친 발전은 없었다. 하지만, 예상치 못한 위험도 가중되고 있다. CSO의 수석 기자 루시안 콘스탄틴은 How data poisoning attacks corrupt machine learning models에서, 해커에 의해 의도적으로 왜곡된 데이터가 주입되면 머신러닝 모델이 비도덕적인 목적에 사용될 수 있다고 설명한다. 그로 인해 가령, 제품 권고사항이 조작되거나 기밀 데이터가 해킹될 수 있다. 

매튜 피네건이 컴퓨터월드 기사 Collaboration analytics: Yes, you can track employees. Should you?에서 밝혔듯 애널리틱스에는 어두운 면이 있다. 협업 플랫폼에서 사용자 상호작용에 관한 메타데이터를 수집 및 분석하면 커뮤니케이션에서의 병목 현상을 식별하거나 직원경험을 최적화하는 등의 타당한 이점을 얻을 수 있다. 하지만 이 플랫폼은 직원 모니터링 시스템으로 사용돼 개인정보를 침해하고 경영진과 여타 모든 사람들 간의 신뢰를 저하시킬 수 있다. 

여담이지만, 사용자 만족도를 높이는 애널리틱스에 관한 훌륭한 사례 연구가 담긴 기사 ‘네트워크 가시성을 향한 질주’··· MLB의 켄틱 플랫폼 활용기를 참고하는 것도 좋다. 네트워크 월드의 수석 에디터 안 베드나르는 이 기사에서 MLB가 자사 인프라 전반에 네트워크 흐름 분석 소프트웨어를 사용함으로써 어떻게 선수와 팬들이 끊김 없는 네트워크를 즐길 수 있도록 하고 있는지 설명한다. 좌석의 와이파이부터 클라우드 서비스까지 말이다. 

사용자 환경 최적화를 위해 통합 네트워크 애널리틱스를 구현하려는 시도는 불과 2년 전 시작됐다. MLB에 새로 부임한 네트워크 자동화 소프트웨어 엔지니어가 그런 필요성을 인식했기 때문이다. 덕분에 성공적인 애널리틱스 이니셔티브를 가로막는 주요 장벽인 문화적 관성이 깨졌다. 

결국 성공적인 애널리틱스의 비결은 완벽한 기술을 선택하고 구현하는 것이 아니라, 애널리틱스가 일상 곳곳에 스며들어야 더 나은 의사결정과 우수한 결과를 산출한다는 점을 이해하는 것이다. 일반적으로, 기술적 왜곡이나 요구사항의 오해는 해결할 수 있다. 하지만 사고방식을 바꾸지 않는다면, 막 구축한 훌륭한 애널리틱스는 거의 사용되지 않을 것이다. 

*Eric Knorr는 IDG 엔터프라이즈의 수석 에디터다. ciokr@idg.co.kr
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