잘못된 데이터의 영향, 그리고 관측 가능성이 이제 필수인 이유

잘못된 데이터의 영향이 사소한 불편에 불과하다고 생각하시나요? 다시 생각해 보세요

상장된 비디오 게임 소프트웨어 개발 회사인 Unity는 잘못된 데이터로 인해 1억 1,000만 달러의 손실을 입었습니다.

그리고 이는 빙산의 일각에 불과합니다.

Unity가 1분기 실적을 발표한 후인 2022년 5월 11일, Unity 주가는 강력한 매출 성장, 양호한 마진, 고객 성장, 달러 기준 순익의 지속적인 증가에도 불구하고 37% 하락했습니다.

하지만 Unity의 실적에서 긍정적이지 않은 데이터 포인트가 하나 있었습니다.

Unity는 운영 수익이 여전히 증가했지만 Audience Pinpointer 도구의 정확성을 감소시키는 플랫폼의 결함으로 인해 성장세가 둔화되었다고 밝혔습니다.

Unity 플랫폼의 결함은 무엇이었을까요? 바로 잘못된 데이터입니다.

Unity는 광고를 배치하고 게임에서 수익을 창출하는 데 도움이 되는 머신 러닝 알고리즘에 대규모 고객의 잘못된 데이터를 수집했습니다. 이로 인해 성장률이 감소했을 뿐만 아니라 알고리즘이 망가져 향후 문제를 해결하기 위해 알고리즘을 수정해야 했습니다.

회사 경영진은 2022년에 비즈니스에 미치는 영향이 약 1억 1,000만 달러에 이를 것으로 추정했습니다.

불량 데이터의 영향을 심각하게 느낀 기업은 Unity뿐만이 아닙니다. X를 예로 들어보겠습니다.

2022년 4월 25일, X는 Tesla와 SpaceX의 설립자 Elon Musk의 인수 제안을 수락했습니다. 불과 18일 후, Musk는 플랫폼에 있는 가짜 계정과 봇의 수를 확인하면서 거래가 '보류'되었다고 밝혔습니다.

이 사건은 세계에서 가장 널리 사용되는 음성 플랫폼 중 하나에 대한 이 매우 주목할 만한 거래에 잘못된 데이터가 얼마나 큰 영향을 미쳤는지 보여줍니다. 특히 X는 수년 동안 이 데이터 문제와 씨름해 왔습니다. 2017년에는 여러 해 동안 사용자 수를 부풀린 사실을 인정했으며, 2016년에는 한 조직적인 여론 조작 집단이 5만 개가 넘는 봇을 사용해 미국 대선에 영향을 미치려 한 사례도 있었습니다. X는 2013년 IPO 당시 처음으로 가짜 계정을 인정했습니다.

이제 이 데이터 문제는 정점에 도달했습니다. Musk는 가짜 계정이 사용자 기반의 5% 미만을 차지한다는 X의 주장을 조사하고, 그 결과 이전에 합의된 인수 가격을 낮추기 위해 노력하고 있습니다. X는 Unity와 마찬가지로 잘못된 데이터의 영향을 보여주는 또 다른 유명한 사례이지만, 이와 같은 사례는 어디에나 존재하며, 이로 인해 기업은 수백만 달러의 손실을 입게 됩니다.

Gartner는 잘못된 데이터가 기업들에게 연간 거의 1,300만 달러의 손실을 초래한다고 추정하지만, 많은 기업이 그 영향의 규모조차 인식하지 못하고 있습니다. 한편, IDC의 연구에 따르면 지식 근로자는 업무 시간의 약 절반을 데이터 문제 해결에 사용하는 것으로 나타났습니다. 문제가 그렇게 만연하지 않았다면 다른 곳에 얼마나 많은 노력을 기울일 수 있었을지 상상해 보세요.

전반적으로 잘못된 데이터는 수익 기회 상실, 운영 효율성 저하, 고객 경험 저하 등의 문제로 이어져 수백만 달러의 비용이 발생할 수 있습니다.

잘못된 데이터로 인해 매년 수백만 달러의 비용이 발생한다는 사실은 충분히 나쁜 일이며, 많은 기업이 그 영향을 측정하지 않아 이를 깨닫지 못한다는 사실은 잠재적으로 더 심각한 문제입니다. 결국, 제대로 인식하지 못하는 것을 어떻게 고칠 수 있을까요?

불량 데이터 문제를 미리 해결하려면 시스템에서 데이터의 상태를 파악하는 기능을 포함하는 데이터 관측성이 필요합니다. 데이터 관측성은 조직이 불량 데이터의 영향뿐만 아니라 그 원인까지 진정으로 이해할 수 있는 유일한 방법이며, 이 두 가지 모두 상황을 해결하고 영향을 억제하는 데 필수적입니다.

또한 문제가 진행될수록 해결하기가 더 어렵고 비용이 더 많이 들기 때문에 파이프라인에서 문제를 더 빨리 발견하는 것을 목표로 가능한 모든 지점에 데이터 관측성을 포함하는 것이 중요합니다.

중요한 점은, 이러한 관측 가능성이 최고 경영진에게 반드시 필요하다는 것입니다. 잘못된 데이터는 회사 수익에 심각한 영향을 미칠 수 있기 때문입니다(Unity와 X의 사례만 봐도 알 수 있습니다). 데이터 관측성을 최고 경영진의 우선순위로 삼으면 데이터 팀뿐만 아니라 조직 전체가 이 중요한 이니셔티브를 중심으로 결집하여 모든 사람의 책임이 되도록 할 수 있습니다.

엔드투엔드 데이터 관측성에 초점을 맞추면 궁극적으로 다음에 도움이 될 수 있습니다.

• 데이터 파이프라인 초기에 데이터 문제를 식별하여 플랫폼 및/또는 비즈니스의 다른 영역에 미치는 영향 차단
  
  
• 팝업 이후 데이터 문제를 더 빨리 찾아내어 더 빠르게 솔루션에 도달할 수 있도록 지원
  
  
• 존재하는 데이터 문제의 범위를 이해하여 비즈니스에 미치는 영향을 완전히 파악

이러한 가시성을 통해 기업은 잘못된 데이터를 완화하는 데 필요한 조치를 취함으로써 더 많은 수익을 더 빨리 회복할 수 있습니다. 최종적으로는 문제가 수백만 달러의 비용이 발생하기 전에 해결될 수 있기를 바랍니다. 이를 실현할 수 있는 유일한 방법은 최고 경영진부터 시작하여 모든 사람이 데이터 관측성을 우선시하는 것입니다.

IBM Databand의 지속적인 데이터 관측성 플랫폼이 어떻게 데이터 사고를 조기에 발견하고, 더 빠르게 해결하며, 비즈니스에 더 신뢰할 수 있는 데이터를 제공하는 데 도움이 되는지 자세히 알아보세요. 더 자세히 살펴볼 준비가 되셨다면 지금바로 데모를 예약하세요.