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데이터 과학 프로젝트가 '실패'하는 8가지 이유

오늘날 ‘데이터 과학(Data Science)’만큼 IT 및 비즈니스 리더의 관심을 끄는 분야가 있을까. 하지만 그렇다고 해서 데이터 과학에 실패가 없는 건 아니다.   실제로 (과학적 기법, 프로세스, 알고리즘, 기술 시스템을 활용해 구조적 및 비구조적 데이터에서 일련의 인사이트를 도출하는) 데이터 과학 이니셔티브는 수많은 이유로 실패할 수 있고 그러면서 시간과 비용, 기타 리소스를 낭비할 수 있다.  잘못된 프로젝트는 의사결정권자의 잘못된 선택을 유도해 기업에 혜택을 제공하기 보다는 더 큰 피해를 입힌다. 여기서는 데이터 과학 프로젝트가 예상대로 진행되지 않는 가장 일반적인 이유 8가지를 살펴본다.    1. 데이터 품질 불량   잘못된 데이터는 형편없는 데이터 과학으로 이어지기 마련이다. 따라서 데이터 품질을 높이는 데 시간을 할애하는 게 중요하다. 이는 모든 애널리틱스 작업에 해당되는 이야기이며, 데이터 과학도 마찬가지다. 디지털 트랜스포메이션 컨설팅 회사 어댑터비스트(Adaptavist)의 CIO 닐 라일리는 “부실하거나 불량한 데이터로는 데이터 과학 이니셔티브가 불가능하다. 데이터는 깨끗해야 하고 데이터 애널리스트가 사용할 수 있는 수준이어야 한다. 그렇지 않다면 시간 낭비에 불과하다”라면서, “데이터 과학 프로젝트에 부정확한 데이터를 사용하면 데이터 과학 모델은 엉뚱한 결과물을 도출할 것이다”라고 말했다.  때에 따라 데이터세트의 편향이나 불일치로 인해 데이터 품질이 떨어지는 경우도 있다. 美 보험사 WAEPA의 CIO 브랜든 존스는 “비즈니스 운영에 여러 시스템을 사용하는 기업이 있다. 심지어 오래된 기업이라면 참조 또는 검증을 위해 아직도 레거시 시스템을 사용하고 있을 수 있다. 각 시스템을 교체하다 보면 기업 내에서 하나의 지표를 계산하는 서로 다른 프로세스 및 방식이 생길 수밖에 없다”라고 전했다.  이는 데이터 과학 이니셔티브가 실패하는 주요 원인이라는 게 존스의 ...

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2021.06.24

오늘날 ‘데이터 과학(Data Science)’만큼 IT 및 비즈니스 리더의 관심을 끄는 분야가 있을까. 하지만 그렇다고 해서 데이터 과학에 실패가 없는 건 아니다.   실제로 (과학적 기법, 프로세스, 알고리즘, 기술 시스템을 활용해 구조적 및 비구조적 데이터에서 일련의 인사이트를 도출하는) 데이터 과학 이니셔티브는 수많은 이유로 실패할 수 있고 그러면서 시간과 비용, 기타 리소스를 낭비할 수 있다.  잘못된 프로젝트는 의사결정권자의 잘못된 선택을 유도해 기업에 혜택을 제공하기 보다는 더 큰 피해를 입힌다. 여기서는 데이터 과학 프로젝트가 예상대로 진행되지 않는 가장 일반적인 이유 8가지를 살펴본다.    1. 데이터 품질 불량   잘못된 데이터는 형편없는 데이터 과학으로 이어지기 마련이다. 따라서 데이터 품질을 높이는 데 시간을 할애하는 게 중요하다. 이는 모든 애널리틱스 작업에 해당되는 이야기이며, 데이터 과학도 마찬가지다. 디지털 트랜스포메이션 컨설팅 회사 어댑터비스트(Adaptavist)의 CIO 닐 라일리는 “부실하거나 불량한 데이터로는 데이터 과학 이니셔티브가 불가능하다. 데이터는 깨끗해야 하고 데이터 애널리스트가 사용할 수 있는 수준이어야 한다. 그렇지 않다면 시간 낭비에 불과하다”라면서, “데이터 과학 프로젝트에 부정확한 데이터를 사용하면 데이터 과학 모델은 엉뚱한 결과물을 도출할 것이다”라고 말했다.  때에 따라 데이터세트의 편향이나 불일치로 인해 데이터 품질이 떨어지는 경우도 있다. 美 보험사 WAEPA의 CIO 브랜든 존스는 “비즈니스 운영에 여러 시스템을 사용하는 기업이 있다. 심지어 오래된 기업이라면 참조 또는 검증을 위해 아직도 레거시 시스템을 사용하고 있을 수 있다. 각 시스템을 교체하다 보면 기업 내에서 하나의 지표를 계산하는 서로 다른 프로세스 및 방식이 생길 수밖에 없다”라고 전했다.  이는 데이터 과학 이니셔티브가 실패하는 주요 원인이라는 게 존스의 ...

2021.06.24

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