데이터 리터러시란 무엇이고, 왜 중요합니까?

AI가 글로벌 업무 환경을 변화시키면서 데이터 리터러시 스킬에 대한 수요가 더 커질 것입니다. 실제로, 기업 및 기관의 79%가 향후 1년을 전망하면서 조직의 의사 결정에서 데이터가 더욱 중요해질 것이라고 밝혔습니다.¹ 그렇다면 데이터 리터러시란 정확히 무엇입니까?

Gartner®의 정의에 따르면, 데이터 리터러시란 맥락에 맞게 데이터를 읽고 쓰며 전달하는 능력을 의미합니다. 데이터 소스와 구조, 적용된 분석 방법과 기법을 이해하는 것이 여기에 포함됩니다. 그리고 유스케이스 적용과 결과 값을 설명하는 능력도 데이터 리터러시의 범주에 속합니다.²

왜 이 스킬이 중요합니까? 데이터 리터러시 문화가 자리잡은 데이터 기반 조직으로 거듭나면, 모든 조직 구성원이 데이터를 바탕으로 더 나은 의사결정을 함으로써 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.

데이터 리터러시는 데이터 과학자는 물론 모두에게 필요한 능력입니다. 데이터를 이해하고 해석하며 데이터로 소통하는 것은 사회 초년생과 최고 경영진을 비롯한 모든 직원에게 중요한 스킬입니다.

비즈니스 컨텍스트에서 데이터를 적용하고 상시 지원 및 교육 체제의 환경에서 해당 데이터로부터 인사이트를 얻어내는 조직이라면, 데이터 통합 워크플로우를 갈망하게 됩니다. 데이터에 근거하여 더 가치 있는 결정을 내려본 이들은 예전으로 돌아가기가 쉽지 않습니다.

79%

약 80%의 조직이 향후 1년을 전망하면서 의사 결정에서 데이터의 중요성이 커질 것이라 말합니다.¹

29%

조직의 거의 30%가 데이터 분석 결과를 실행에 옮기는 의사 결정 스킬이 데이터 기반 조직과 관련된 기술 중 가장 성숙도가 낮다고 말합니다.³

데이터 리터러시 문화의 4가지 기초

올바른 데이터 리터러시가 자리잡으려면 무엇이 필요합니까?

1. 전사적 차원의 데이터 액세스 데모크라시

많은 사람이 데이터 기반 조직으로 거듭나는 첫 단계로 데이터 사이언스 교육 프로그램을 떠올립니다. 하지만 데이터의 접근성을 강화하는 것이 모든 것의 출발점입니다. 콜 센터 시스템을 생각해 보십시오. 대부분 데이터가 애플리케이션에 묶여 있고 조직의 다른 구성원이 이를 사용할 수 없습니다. 그러나 클라이언트의 동의 하에 데이터를 공유하면, 콜 센터 데이터를 분석하여 해당 조직 파트의 훈련 및 교육에 활용하고 전반적 효율성을 높이고 더 효과적인 의사소통을 지원할 수 있습니다.

IBM GCDO(Global Chief Data Office)의 부사장인 Tim Humphrey는 이렇게 말합니다. "사람들이 다양한 유형의 인사이트에 담긴 가치를 인식하도록 도와야 할 때가 있습니다. 개별 기능 영역과 범위를 넘어서는 거대 규모에서는 더욱 그렇습니다." 전사적으로 쉽게 데이터를 저장 및 액세스할 중앙 저장소(예: 데이터 패브릭)를 마련하면 데이터 액세스가 간소화됩니다.

데이터 액세스 데모크라시를 실현하고자 IBM의 GCDO는 통합 데이터 플랫폼을 구현했습니다. 이 플랫폼에서는 중앙 소스에서 데이터를 관리하고 제공하며, 사용자는 데이터를 로드, 변환, 분석할 수 있습니다. 이 플랫폼을 정식으로 서비스하면서 GCDO의 비즈니스 성과가 빠르게 향상되었습니다. GCDO는 데이터 및 AI 기반 트랜스포메이션 이니셔티브를 통해 약 18개월 동안 13억 달러(USD) 상당의 비즈니스 효과를 거두면서 10배의 ROI를 창출했습니다.

데이터 액세스 데모크라시를 위한 팁

2. 명확하고 투명한 방식으로 정보 구성

관리형 데이터 액세스 플랫폼을 구축했다면, 의사 결정자가 파이프라인 전체에서 데이터가 이동하는 방식을 이해하도록 도울 차례입니다. 따라서 데이터의 가치, 출처, 품질을 투명하게 알리고 모든 전문성 단계를 존중하고 배려하십시오. 이렇게 하면 기술 사용자와 비기술 사용자 모두에게 데이터 권한을 가장 신속히 부여할 수 있습니다. 기술에 대한 두려움은 엄연한 현실입니다.

모든 사람이 데이터 사이언티스트 수준의 지식을 갖출 필요는 없으나, 누구나 데이터와 데이터 계보를, 그리고 프로세스의 한 부분이 아니라 엔드투엔드(end-to-end) 프로세스 내의 데이터 흐름을 이해해야 합니다. 이를 이해하려면 몇 가지 핵심 질문을 해야 합니다.

  • 데이터의 소스가 어디입니까? 신뢰할 만합니까?
  • 관련된 메타데이터, 규칙 및 컴플라이언스 정책은 무엇입니까?
  • 이 알고리즘에서 생성된 데이터가 대상 사용자에게 어떤 의미를 갖습니까?
  • 이 데이터가 더 나은 비즈니스 성과로 이어진다는, 이른바 비즈니스 가치는 어떻게 설명할 수 있습니까?

팀 차원에서 데이터를 검색하고 마땅히 액세스해야 할 모든 데이터에 액세스하면서 비즈니스 애플리케이션에서 활용할 수 있어야 합니다.

데이터 기반 조직에서 정보를 구성하는 방법에 관한 팁

3. 데이터 시민 교육: 책임감 있게 데이터를 사용하고 분석하며 데이터를 실행에 옮기는 능력 함양

데이터 리터러시 교육은 조직이 더 나은 의사 결정을 위해 (특히 모델화된 소스에서 가져온) 데이터를 읽고 해독하고 사용하는 데 도움이 됩니다. 뿐만 아니라 데이터를 경쟁 차별화 요소로 활용하는 유능한 팀으로 만들어줍니다. 배운 내용을 적용하고 데이터를 비즈니스 성과로 이끌어내려면, 각 팀이 보유한 데이터 도구, 그리고 이를 사용하여 목표를 달성할 방법을 잘 알고 있어야 합니다. 결국 인간에게 더 유의미한 데이터로 만들면서 데이터와 AI에 인간적 요소를 불어넣을 전문가가 필요합니다. 각 팀에서 데이터를 바탕으로 사람의 마음을 사로잡는 설득력 있고 시각적인 스토리를 만들고 실행 가능한 지식과 구체적인 비즈니스 결과를 얻는다면, 데이터 리터러시 프로그램이 성공한 것입니다.

Johnson & Johnson은 AI처럼 유망한 고급 기술을 가장 잘 활용할 방법을 직원에게 교육합니다. Johnson & Johnson의 CIO(Chief Information Officer)인 Jim Swanson은 이렇게 말합니다. "IBM과 손잡고 기술 부서를 위한 AI 기반 스킬 추론 모델을 만들었습니다. 이 모델로 익명 처리된 외부 데이터를 내부 데이터 세트의 스킬 데이터와 결합했습니다.

IT 팀이 사용하는 도구에 저장된 직원 스킬 데이터를 불러와 모델에 투입할 수 있었습니다. 그런 다음, 우리가 주목하고 싶은 각 스킬을 대상으로 개인별 성숙 단계를 AI가 파악하면서 개인별 강점과 약점을 종합적으로 볼 수 있게 되었습니다."

Johnson & Johnson의 경우처럼, 경영진 이해 관계자 단계에서 긴밀하게 연결된 비즈니스 전략으로 시작한 다음 여러 이해 관계자 도메인에 연계하는 방식으로 조직의 데이터 리터러시를 증진할 수 있습니다.

"이해 관계자들이 데이터 리터러시 습득에 '실패'했거나 기대한 결과에 미치지 못했다고 불평한다면, 이는 경영진의 전략이 명확히 정의되지 않았고 이해 관계자의 데이터 리터러시가 여러 도메인과 팀 전체에서 조정되지 않았기 때문인 경우가 많습니다." IBM Consulting의 파트너이자 글로벌 인재 데이터 책임자인 Jennifer Kirkwood의 말입니다.

46%

데이터 기반 조직으로 거듭나려는 곳 중에서 데이터 리터러시와 스킬을 향상하는 데 투자한 곳은 절반 가까이 됩니다.⁴

데이터 기반 조직을 위한 교육 팁

4. 공감하는 리더가 데이터 챔피언을 만든다

호기심이 데이터 기반 의사 결정과 데이터 리터러시 문화 조성의 근간입니다. 데이터 리터러시를 습득한 조직의 구성원과 리더는 항상 "이유"를 묻고, 어떤 것도 액면 그대로 받아들이지 않습니다. 여러분의 역할은 좋은 리스너가 되어 그들과 함께 데이터 리터러시 스킬이 비즈니스에 어떤 결과를 가져올 수 있는지를 그려보는 것입니다. IBM의 GCDO(Global Chief Data Officer, 글로벌최고데이터책임자)인 Inderpal Bhandari는 다음과 같이 말합니다. "데이터로 무엇을 할 수 있는지를 이해해야 합니다. 데이터 리더는 데이터가 내부에서 사용되는 방식에 영향을 미치고, 다른 사람들이 따를 수 있는 선례를 제시하면서 문화 변화에 기여할 수 있습니다." 그들 자신이 이 문제에 집중하지 않는데 다른 이의 관심을 기대할 수 있겠습니까?”

조직 전반에서 데이터가 어떻게 작동하는지를 직원들이 이해하게 함으로써 그들이 공감하는 리더가 되도록 도울 수 있습니다. 데이터 스튜워드십 문화에서 이는 필수 요소이며, 궁극적으로 이 문화는 조직 전체의 데이터 챔피언 네트워크로 이어집니다. 그리고 데이터 리터러시는 선순환 학습 주기의 한 부분이 됩니다.

데이터 기반 조직의 리더를 위한 팁

데이터 리터러시가 데이터 능력

조직 운영의 모든 측면에서 데이터와 AI가 중심으로 자리잡는 지금, 데이터 리터러시는 데이터 기반 문화 구축의 기초입니다. 조직의 데이터 리더인 여러분은 데이터에 기반한 공용어를 전파함으로써 변화를 촉진하고 더 큰 비즈니스 목표를 지원하고 있습니다. 쉽지 않은 도전일 수 있습니다. 하지만 시급한 과제인 격차 해소에 기여하는 이 야심 찬 아이디어에 투자할 가치는 충분합니다. 귀사의 미래가 여기에 달려 있습니다.

여기서 멈추지 마십시오. 비즈니스 목표에 따라 올바른 데이터 리터러시 스킬을 지속적으로 개발하고, 최고 경영진을 비롯한 모든 구성원의 동료로 자신을 자리매김하십시오. Humphrey는 '진정한 데이터 리터러시를 갖추려면 이러한 사고 방식이 상·중·하 단계의 모든 역할에 뿌리내려야 한다'고 말합니다. 즉, 데이터 리터러시는 조직의 모든 단계에 적용되는 순환 여정입니다.

무엇보다도 여러분이 모범이 되어야 합니다. 데이터 리더로서 여러분이 보여주는 모습이 방향을 제시합니다. 여러분의 팀이 데이터에 관해 편안하게 이야기하고, 데이터가 더 나은 비즈니스 성과로 이어지게 할 수 있습니다. 여러분의 적극적인 참여로 데이터 리터러시 프레임워크가 자리잡으면, 데이터 인사이트를 실행에 옮기면서 향후 데이터 챔피언 문화와 데이터 기반 의사 결정을 위한 토대를 마련할 수 있습니다.

다음 단계

어떻게 시작할 수 있습니까?

올바른 데이터 아키텍처를 구축하는 것은 반복적인 프로세스이며 시간이 지남에 따라 여러분의 비즈니스에 적용하고 확장할 수 있습니다. 저희가 도와드리겠습니다.

각주

¹ “Voice of the Enterprise: Data & Analytics, Data-Driven Practices,” 451 Research, 2022
² How to Create a Balanced Data and Analytics Organizational Model, Gartner, 2022년 5월 10일. GARTNER는 미국 및 전 세계에서 사용되는 Gartner, Inc. 및/또는 그 계열사의 등록상표 및 서비스 상표이며, 본 문서에서는 권한을 취득하여 사용됩니다. All rights reserved.³ “Voice of the Enterprise: Data & Analytics, Data-Driven Practices,” 451 Research, 2022
⁴ “Voice of the Enterprise: Data & Analytics, Data Management and Analytics,” 451 Research, 2021