여러분은 데이터 리더입니다. 조직이 AI를 도입하고 구현하는 과정에서 모든 시선이 여러분과 팀에 집중됩니다.
여러분은 AI 모델 및 기타 모든 사용 사례에 활용되는 데이터가 신뢰할 수 있고, 고품질이며, 정확하고, 완전하며, AI에 적합하고, 끊임없이 변화하는 규제를 준수하도록 보장할 책임이 있습니다.
하지만 관리 가능한 수준을 넘어서는 데이터를 보유하고 있을 수 있으며, 조직 내 모든 데이터가 어디에 있는지조차 모를 수도 있습니다.
이때 필요한 것이 바로 데이터 인텔리전스입니다.
데이터 인텔리전스는 카탈로그화, 품질 보증, 거버넌스, 리니지 추적, 공유 플랫폼을 통해 조직이 데이터를 발견하고, 선별하며, 신뢰하고, 데이터에 접근할 수 있도록 도와줍니다.
이러한 질문에 답하기 위해 데이터 인텔리전스는 메타데이터 관리를 자동화하고 간소화하는 상호 연결된 여러 프로세스와 도구를 사용합니다.
이 통합된 인텔리전스 프로세스를 통해 귀사와 같은 조직은 데이터에 대한 더 많은 인사이트를 얻고, 그 가치를 최대한 활용할 수 있습니다. 이처럼 데이터 인텔리전스는 셀프 서비스 분석을 가능하게 하고, 비즈니스 인텔리전스 및 생성형 AI를 포함한 오늘날 기업의 핵심 이니셔티브를 지원합니다.
우리는 데이터가 비즈니스의 핵심이 된 세상에 살고 있지만, 데이터가 사방에 존재하게 되면 어떤 데이터가 중요하고 유용한지 파악하기가 오히려 어려워질 수 있습니다. 게다가 이러한 데이터는 사일로화되어 있고 품질이 낮은 경우가 많습니다.
과도한 데이터
오늘날처럼 항상 온라인 상태로 연결되어 있는 세상에서는 조직이 활용할 수 있는 데이터의 양이 압도적입니다. 그리고 그 양은 계속해서 증가하고 있습니다.
기업이 활용할 수 있는 데이터의 양이 방대하다는 점을 고려했을 때 많은 데이터가 사용되지 않고 방치되는 것은 놀라운 일이 아니며, 수집되었지만 분석되지 않은 데이터는 조직에 아무런 가치를 주지 못합니다.
사일로화된 데이터
조직은 이렇게 넘쳐나는 데이터에 품질 관리를 적용하고 거버넌스 정책을 시행하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 한편, 데이터 사일로화로 인해 사용자는 필요한 데이터를 제대로 찾지 못하거나 존재 자체를 인식하지 못하는 경우도 많습니다.
품질 관리와 거버넌스가 모두 결여된 파편화된 데이터 소스들로 인해 데이터 인프라가 과도하게 복잡해지는 것도 어찌 보면 당연한 일입니다.
저품질 데이터
Experian의 연구에 따르면 최고 경영진 임원의 95%가 데이터 품질 문제가 조직의 비즈니스 목표 달성에 영향을 미친다고 믿고 있습니다.
조직이 데이터에 접근하고 데이터를 분석할 수 있다고 해도 이를 전적으로 신뢰하지 못할 수 있으며, 이는 시간, 비용, 자원의 낭비로 이어지는 심각한 문제입니다.
다행히도 데이터 인텔리전스는 이러한 모든 문제를 해결하여 데이터에서 최대의 가치를 이끌어낼 수 있도록 도와줍니다.
데이터 개인정보 보호 및 보안
IBM 보고서에 따르면 2024년 기준 데이터 유출로 인한 평균 피해 비용은 488만 달러로 역대 최고치를 기록했습니다. 특히 금융, 의료처럼 규제가 엄격한 산업에서는 조직 데이터의 개인 정보 보호와 보안이 그 어느 때보다 중요해졌습니다.
다행히도 데이터 인텔리전스는 이러한 모든 문제를 해결하여 데이터에서 최대의 가치를 이끌어낼 수 있도록 도와줍니다.
과도하고 사일로화된 저품질 데이터가 범람하는 현실 속에서, 오늘날의 엔터프라이즈 조직은 데이터를 전략적으로 활용하기보다 오히려 데이터의 흐름에 휘둘리는 경우가 많습니다. 그래서 데이터 인텔리전스가 중요한 이유는 바로 이러한 문제를 해결하고 데이터에 대한 주도권을 되찾게 해주기 때문입니다.
사일로화된 데이터를 찾아내는 데이터 인텔리전스
데이터 인텔리전스는 중앙 집중형 통합 데이터 카탈로그와 마켓플레이스를 통해 데이터 인프라의 복잡성을 줄여줍니다. 데이터 자산이 어디에 있든 조직이 이를 발견하고, 평가하며, 카탈로그화하고, 선별하며, 통제할 수 있도록 돕습니다.
그 결과 조직 전반에서 사용자가 자신에게 필요한 데이터를 찾아 운영 효율성을 높이고 협업을 촉진할 수 있습니다.
데이터 인텔리전스 솔루션은 사일로를 해소하고 정보 기반의 협업 문화를 조성하여 조직이 시장을 더 깊이 이해하고 빠르게 대응할 수 있도록 합니다.
데이터 인텔리전스 솔루션의 핵심적인 역량 중 하나는 비즈니스의 민첩성과 혁신력을 강화하는 것입니다. 데이터의 정확성, 완전성, 유효성, 일관성, 고유성, 적시성을 보장하는 셀프 서비스 모델을 통해 적절한 데이터 자산을 적절한 권한을 가진 적절한 사람에게 공유하고 배포함으로써 더욱 빠르게 가치를 실현할 수 있습니다.
원시 데이터를 통해 실행 가능한 인텔리전스를 도출하는 데이터 인텔리전스
데이터 인텔리전스는 데이터 분석을 통해 실행 가능한 인사이트를 도출하여 더 나은 의사 결정을 가능하게 합니다. 이러한 데이터 분석에는 예측 분석(미래를 예측하기 위한 데이터 활용)과 처방적 분석(다음 행동을 결정하기 위한 데이터 활용) 등 다양한 형태가 포함됩니다.
데이터 인텔리전스를 통해 사용자는 조직이 어떤 데이터를 보유하고 있으며 그것이 어떤 용도로 사용될 수 있는지를 파악하여, 자신에게 필요한 데이터 세트를 더욱 쉽게 찾고 연결할 수 있습니다.
데이터의 신뢰성을 높이는 데이터 인텔리전스
기업은 데이터의 신뢰성을 전반적으로 확보할 수 있어야 합니다. 데이터 인텔리전스에 포함된 데이터 품질 도구와 절차는 데이터의 정확성, 완전성, 유효성, 일관성, 고유성, 적시성, 목적 부합성을 보장하여 이러한 신뢰성을 구축하는 데 도움을 줍니다.
고품질 데이터에 더 쉽게 접근할 수 있게 되면 조직은 마침내 데이터를 신뢰할 수 있는 수준에 도달하게 되고, 이는 기업에 여러 가지 중요한 혁신적 이점을 제공합니다.
데이터 인텔리전스의 주요 이점은 다음과 같은 기능을 포함합니다.
원시 데이터를 통해 실행 가능한 인사이트 도출
AI 및 머신 러닝을 활용하여 인사이트를 도출
데이터 거버넌스, 데이터 품질, 데이터 리니지, 데이터 공유를 통합하여 데이터 인사이트를 더욱 빠르게 확보
데이터 소비자의 역량 강화
생성형 AI를 통해 자연어로 컨텍스트화된 신뢰할 수 있는 데이터를 소비할 수 있도록 역량을 강화
나아가 데이터 인텔리전스를 통해 향상된 데이터 품질을 확보함으로써 조직은 데이터가 어디에 있든 규모에 상관없이 데이터 프로파일링, 정제, 모니터링 등 자동화 기능을 활용해 데이터 품질을 손쉽게 파악하고 평가할 수 있습니다.
데이터 인텔리전스를 갖춘 조직은 실시간 인사이트를 활용하고, 데이터 디스커버리 속도를 높이며, 고품질 데이터에 우선순위를 둘 수 있어 경쟁력을 높일 수 있습니다. 데이터 생성부터 소비까지 추적하고 매핑할 수 있으면 정확성, 신뢰성, 규정 준수를 더욱 확실히 보장할 수 있습니다.