데이터를 통해 실행 가능한 인사이트 도출
여러분은 데이터 리더입니다. 조직이 AI 이니셔티브에 전념하고 경영진이 ROI를 모색함에 따라 귀사에 대한 압박은 점점 더 커지고 있습니다.
AI 모델에 사용되는 데이터가 안정적이고 고품질이며, 신뢰할 수 있고 변화하는 규정을 준수하는지 확인하는 것은 여러분의 책임입니다. 그러나 아마도 관리할 수 있는 양보다 더 많은 데이터를 보유하고 있을 것이며, 조직 내 모든 데이터가 어디에 저장되어 있는지조차 모를 수도 있습니다.
이때 필요한 것이 바로 데이터 인텔리전스입니다. 원시 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환하고, 데이터 거버넌스, 품질, 계보 및 공유를 통합하며, 데이터 사용자에게 신뢰할 수 있고 상황에 맞는 데이터에 대한 액세스를 제공합니다.
데이터 리더로서 여러분은 데이터의 판도를 바꾸는 힘과 그에 따른 높은 기대치를 잘 알고 있습니다. 조직은 데이터를 신뢰할 수 있고 실행 가능한 인사이트로 전환하기 위해 여러분에게 의지하고 있습니다. 그러나 데이터의 양과 복잡성이 폭발적으로 증가함에 따라 성공으로 가는 길을 가로막는 장애물도 그만큼 빠르게 증가하고 있습니다.
압도적인 데이터
데이터의 양은 단순히 방대할 뿐만 아니라 관리하기 어려울 수도 있습니다. 데이터는 언제 어디서나 끊임없이 유입됩니다. 더 많은 데이터는 더 많은 인사이트를 의미하지만 더 많은 노이즈를 의미하는 경우가 많습니다. 가치 있는 신호는 묻히고, 중요한 결정은 지연됩니다. 또한 보유한 데이터가 항상 신뢰하기 쉬운 것은 아닙니다.
사일로화된 데이터
해답이 어딘가에 분명히 존재한다는 걸 알면서도, 그 답이 사일로에 갇혀 있거나 시스템에 숨겨져 있거나 일관성 없는 거버넌스로 인해 접근할 수 없다는 좌절감을 느껴본 적이 있을 것입니다. 데이터가 파편화되면 가장 효율적인 도구를 활용하거나 가장 뛰어난 인재를 투입하여도 뚜렷한 성과를 내기 어렵습니다.
저품질 데이터
데이터에 액세스하는 것과 데이터를 신뢰하는 것은 별개의 문제입니다. 일관되지 않은 형식, 누락된 컨텍스트 및 오래된 소스는 시간, 비용 및 노력을 낭비할뿐만 아니라, 데이터를 신뢰하기 어렵게 만듭니다. 그리고 신뢰가 없으면 혁신은 정체됩니다.
데이터 개인정보 보호 및 보안
IBM 보고서에 따르면 2025년 데이터 유출로 인한 평균 비용은 444만 달러에 달한다고 합니다. 이러한 엄청난 비용을 고려할 때, 특히 금융 및 의료와 같이 규제가 심한 산업에서는 데이터 관련 결정을 내릴 때마다 엄청난 위험이 따릅니다.
데이터 인텔리전스는 단편화된 대량의 데이터를 명확하고 실행 가능한 인사이트로 전환하여 이러한 난제를 해결하는 데 도움이 됩니다. 가장 중요한 것은, 데이터와 관련된 몇 가지 핵심적인 질문들에 대한 해답을 제공한다는 점입니다.
- 조직에는 어떤 데이터가 있나요? 이 데이터가 존재하는 이유는 무엇인가요?
- 이 데이터의 출처는 어디이며 어디에 저장되어 있나요?
- 데이터는 이동 과정에서 어떻게 변화했나요?
- 이 데이터에 접근할 수 있는 사람은 누구인가요?
- 데이터 세트는 서로 어떻게 관련되어 있나요?
- 데이터가 AI 모델을 학습하기에 충분히 신뢰할 수 있나요?
데이터 인텔리전스는 이러한 질문에 답함으로써 조직에 데이터에 대한 깊은 인사이트와 데이터에서 최대한의 가치를 얻는 방법을 제공합니다. 이는 셀프 서비스 분석을 가능하게 하고 비즈니스 인텔리전스 및 생성형 AI를 포함한 주요 이니셔티브를 지원합니다.
오늘날 기업은 어수선하고 흩어져 있는 데이터에 빠져 실제 가치를 창출하지 못하고 이에 대응하는 경우가 많습니다. 데이터 인텔리전스는 이러한 중요한 과제들을 해결하는 여러 핵심 이점을 제공합니다.
사일로화된 데이터 찾기
데이터 인텔리전스는 조직이 데이터 자산이 어디에 있든 검색, 평가, 분류, 큐레이션 및 관리할 수 있도록 지원합니다. 중앙 집중식 통합 데이터 카탈로그 및 마켓플레이스는 데이터 인프라의 복잡성을 줄이고 팀이 필요한 데이터를 더 쉽게 찾을 수 있도록 지원합니다.
데이터 인텔리전스는 사일로를 허물고 협업을 촉진함으로써 더 빠르고 스마트한 의사 결정을 가능하게 합니다. 적절한 사람에게 적절한 데이터에 대한 액세스 권한을 부여하여 비즈니스 민첩성을 높이고 가치 실현 시간을 단축합니다.
원시 데이터를 실행 가능한 인텔리전스로 전환
데이터 인텔리전스는 데이터 분석을 통해 실행 가능한 인사이트를 도출하여 더 나은 의사 결정을 가능하게 합니다. 이러한 분석은 예측 분석(미래를 예측하기 위해) 및 처방적 분석(최적의 조치를 결정하기 위해) 등 여러 가지 형태를 취할 수 있습니다.
데이터 인텔리전스를 통해 사용자는 조직의 데이터가 무엇이고 어떻게 사용될 수 있는지 이해할 수 있으므로 팀이 올바른 데이터 세트와 쉽게 연결할 수 있습니다.
데이터의 신뢰성 향상
데이터에 대한 완전한 신뢰가 없다면 기업은 AI의 잠재력을 실현하기 어렵습니다. 데이터 인텔리전스는 정확성과 완전성부터 일관성과 적시성에 이르기까지 모든 차원에서 데이터 품질을 보장하여 이 문제를 해결합니다. 이를 통해 혁신적인 비즈니스 혜택을 제공하는 신뢰할 수 있는 데이터가 가능합니다.
"데이터 품질을 점진적으로 개선함으로써 조직이 데이터로부터 가치를 창출하고 위험을 최소화할 수 있도록 지원할 수 있습니다."
David Feshbach
글로벌 정보 거버넌스 및 오퍼링 방법 책임자
IBM 컨설팅, 하이브리드 클라우드 및 데이터
다음 다섯 단계를 따라 데이터 문제를 기회로 바꿔보세요.
1. 완전한 데이터 인벤토리 및 프로필 구축
데이터의 출처와 최종 사용자를 포함한 모든 데이터의 위치를 파악하고 문서화하세요.
2. 영향력이 큰 영역에서 데이터 인텔리전스 파일럿 프로그램 운영
하나의 핵심 영역에서 데이터 거버넌스, 품질, 계보 및 액세스를 개선하여 가치를 입증합니다.
3. 데이터 거버넌스 프레임워크 자동화 및 통합
데이터 품질 검사, 규정 준수 관리 및 강력한 데이터 계보 추적을 위한 시스템을 구축합니다.
4. 셀프 서비스 데이터 접근 및 분석 플랫폼 설정
적절한 사용자가 필요한 데이터를 쉽게 찾고, 이해하고, 신뢰할 수 있도록 합니다.
5. 교육과 참여를 통한 데이터 인텔리전스 문화 촉진
조직의 모든 수준에서 데이터 인텔리전스를 일관되게 사용하도록 장려합니다.