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기고 | 데이터 가치화 생태계 조성하기 ‘3단계 조치’

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 ...

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2021.11.29

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 ...

2021.11.29

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