최고 데이터 책임자(CDO)란 무엇인가요?

기고자: Gregg Lindemulder, Matthew Kosinski

21세기로 접어들면서 처음 공식적으로 설립되었을 때 CDO의 역할은 데이터 거버넌스와 사베인스-옥슬리법(Sarbanes-Oxley Act)과 같은 새로운 규제 요건을 준수하는 데 중점을 두었습니다.

오늘날 CDO의 역할은 데이터 기반 인사이트를 활용하여 비즈니스 성과를 촉진하는 보다 전략적인 역할을 수행합니다.

CDO는 최고 경영진과 직접 협력하여 디지털 혁신을 주도하고 수익성을 개선하는 데이터 기반 이니셔티브를 시작합니다. IBM 최고 데이터 책임자 연구에 따르면, 성과가 가장 우수한 최고 데이터 책임자는 대부분 CEO에게 직접 보고합니다.

조직에서 CDO가 COO(최고운영책임자), CFO(최고재무책임자), CIO(최고정보책임자) 또는 다른 고위 임원에게 보고할 수 있습니다.

CDO는 조직이 데이터 세트를 보호하고, 공유하고, 최적화하여 의사 결정을 개선하는 데 도움을 주기 때문에 중요합니다.

IBM Data Differentiator 가이드에 따르면 기업의 82%가 데이터 사일로로 인해 어려움을 겪고 있으며, 조직 데이터의 68%가 분석되지 않는다고 합니다. CDO는 조직이 이러한 문제를 극복하는 데 도움이 되는 전략, 정책 및 능력을 수립할 수 있습니다.

예를 들어, 조직 전체에 데이터 기반 문화를 구축하기 위해 CDO는 데이터 활용 능력을 높이는 것부터 시작하는 경우가 많습니다. 이러한 노력에는 이해관계자에게 데이터 분석 및 데이터 기반 의사 결정의 중요성에 대한 교육이 포함됩니다.

그런 다음 CDO는 데이터 기반 인사이트를 분석, 공유 및 조치하기 위한 정책을 구현하여 비즈니스에 도움을 줄 수 있습니다.

• 고객 경험 향상
• 생산성 증가
• 운영 비용 감축
• 비즈니스 인텔리전스를 사용하여 경쟁사보다 뛰어난 성과 달성
• 새로운 기회 활용
• 새로운 제품 및 서비스 개발
• 위험 완화

CDO의 스킬 세트는 인공 지능(AI)을 사용하는 조직에도 중요합니다. 이를 통해 머신 러닝(ML) 및 대규모 언어 모델(LLM)을 교육하는 데 필요한 신뢰할 수 있는 고품질 데이터를 대량으로 소싱하고 준비할 수 있습니다.

또한 CDO는 사이버 보안 위협으로부터 조직의 데이터를 보호하고 지불 카드 산업 데이터 보안 표준(PCI DSS) 및 일반 데이터 보호 규정(GDPR)과 같은 데이터 개인 정보 보호 규정을 준수하는 데 도움이 되는 제어 기능을 구현하여 가치를 제공합니다.

최고 데이터 책임자의 책임은 데이터 관리와 사업 성장이라는 두 가지 분야에 걸쳐 있으며, 여기에는 다음이 포함됩니다.

• 데이터 거버넌스
• 데이터 보안
• 데이터 라이프사이클 관리
• 데이터 분석
• 데이터 전략

데이터 거버넌스는 조직 데이터의 품질, 보안 및 가용성에 중점을 둡니다. 데이터 거버넌스의 목표는 데이터 디스커버리 및 비즈니스 인텔리전스 이니셔티브를 위해 쉽게 액세스할 수 있는 안전한 고품질 데이터를 유지하는 것입니다.

최고 데이터 책임자는 조직의 데이터 거버넌스 프레임워크를 구축, 모니터링 및 업데이트하는 일을 담당합니다. CDO는 데이터 품질을 개선하고, 데이터 사일로를 줄이며, 규정 준수 및 보안을 보장하고, 데이터 접근을 적절하게 배포하는 데 도움이 되는 거버넌스 정책 및 프로세스를 구현합니다.

CDO는 종종 IT 및 법무 담당 임원과 협력하여 데이터 거버넌스 표준이 민감한 데이터 보호를 위한 최신 정부 규정을 준수할 수 있도록 지원합니다. 또한 사업부 책임자와 협력하여 데이터 거버넌스 정책이 조직 전체에 일관되게 적용될 수 있도록 지원합니다.

라이프사이클 전반에 걸쳐 디지털 정보를 무단 액세스, 손상 또는 도난으로부터 보호하는 것은 CDO의 최우선 과제입니다. IBM CDO 연구에 따르면 CDO의 52%는 데이터 보안이 가장 중요한 책임이라고 답했습니다.

CDO는 암호화, 데이터 백업, 방화벽, 인증 및 권한 부여, ID 및 액세스관리(IAM), 바이러스 백신 및 멀웨어 방지 도구, 데이터 손실 방지(DLP) 도구, 침입 탐지 시스템(IDS) 등 데이터를 보호하기 위한 다양한 조치를 구현할 수 있습니다.

CDO는 종종 최고 정보 보안 책임자(CISO)와 긴밀히 협력하여 사이버 보안 위협을 평가하며, 조직 전체에 데이터 보안 정책이 시행되도록 지원합니다.

데이터 라이프사이클 관리(DLM)는 데이터 수집, 처리, 스토리지, 공유 및 사용부터 보관 및 삭제에 이르기까지 라이프사이클의 모든 단계에서 데이터를 관리하는 접근 방식입니다.

CDO는 데이터 라이프사이클의 각 단계에서 데이터의 가치와 활용을 극대화하는 목표 정책을 수립할 책임이 있습니다. 예를 들어, 데이터를 공유하고 사용하기 전에 품질과 정확성을 보장하기 위해 데이터를 적절히 준비하고 검증해야 합니다.

또한 정책에 따라 법적 요건과 비즈니스의 필요에 따라 데이터 삭제 여부와 시기가 결정됩니다.

이러한 정책들이 비즈니스 워크스트림에 통합되는 데이터의 양이 증가함에 따라 점점 더 중요해집니다. CDO는 데이터 라이프사이클 관리의 일환으로 비용을 절감하고 데이터 접근성을 개선하며 데이터 스토리지를 최적화하는 방법을 모색하는 경우가 많습니다.

데이터 분석은 데이터 과학을 사용하여 조직의 데이터에서 실행 가능한 인사이트를 추출합니다. CDO는 데이터 과학자가 이러한 인사이트를 발견하도록 지원하고, 비즈니스 사용자가 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있도록 인사이트를 공유할 책임이 있습니다.

CDO는 데이터 과학자가 데이터 세트를 이해하고, 알고리즘을 개발하고, 인사이트를 생성하는 모델을 구축하는 데 필요한 도구와 지침을 제공합니다. 그런 다음 CDO는 비즈니스 팀과 협력하여 데이터 인사이트를 워크플로, 계획 및 의사 결정 프로세스에 통합합니다.

궁극적으로 CDO의 목표는 조직의 데이터 분석 역량을 비즈니스 목표에 맞추는 것입니다. 데이터 분석이 성공적으로 이루어지면 영업, 마케팅, 제품 개발, 운영, 고객 경험 및 기타 비즈니스 기능 전반에 걸쳐 획기적인 이점을 제공할 수 있습니다.

일부 조직에서는 최고 분석 책임자(CAO)가 데이터 분석을 감독할 수 있습니다. 한 사람이 두 가지 직함을 모두 가지고 있으면서 최고 데이터 및 분석 책임자(CDAO)로 알려진 경우도 있습니다.

많은 CDO가 데이터 과학 또는 정보 기술 석사 학위를 가지고 있지만, 이들은 비즈니스에 대한 수준 높은 지식도 갖추고 있어야 합니다. CDO는 데이터 자산을 사용하여 비즈니스 가치를 창출하기 위한 로드맵인 조직의 데이터 전략을 수립하고 안내할 책임이 있습니다.

CDO의 데이터 전략은 데이터 정책이 비즈니스 성장을 주도하는 방법을 간략하게 설명합니다. 이 계획에는 데이터 리터러시 증진이 포함되는 경우가 많으므로 비즈니스 팀은 데이터를 사용하여 더 나은 의사 결정을 내리는 방법을 알 수 있습니다. 이 계획은 또한 데이터가 제품 및 서비스를 개선하고, 시장 기회를 식별하고, 경쟁업체를 능가하기 위한 전략적 자산으로 어떻게 사용되는지를 전달할 수 있습니다.

데이터 이니셔티브의 성과를 평가하기 위해 CDO는 데이터 전략의 일부로 핵심 성과 지표(KPI)를 포함하는 경우가 많습니다. CDO의 일반적인 KPI로는 매출 성장, 고객 유지, 고객 만족도, 웹사이트 트래픽 및 전환율이 있습니다.

IBM CDO 연구는 성과가 우수한 CDO의 데이터 전략이 다른 기업과 차별화되는 네 가지 요소를 파악합니다.

1. 데이터에서 비즈니스 가치에 이르는 명확한 시야를 정의합니다. 그들은 데이터 기능과 데이터 기능이 창출하는 투자 수익 모두에 초점을 맞춥니다.
   
   
2. 이들의 데이터 투자는 비즈니스 성장을 가속화합니다. 데이터 이니셔티브를 광범위한 디지털 투자와 연계하여 비즈니스 혜택을 더 빠르게 실현합니다.
   
   
3. 데이터는 비즈니스 모델 혁신의 핵심 요소입니다. 그들은 데이터 보호 및 규정 준수 만큼이나 혁신을 강조합니다.
   
   
4. 이들은 매우 적극적으로 참여하는 에코시스템 파트너를 보유하고 있습니다. 이들은 동의를 얻고 투명성과 가시성을 바탕으로 협업합니다.

최고정보책임자(CIO)와 CDO의 차이점은 CIO는 데이터를 처리하는 기술 인프라에 대한 책임이 있고, CDO는 해당 데이터를 사용하여 비즈니스 가치를 창출하는 방법에 대한 책임이 있다는 것입니다.

CIO와 CDO는 긴밀히 협력하여 소프트웨어, 하드웨어 및 데이터 전략이 비즈니스 목표를 달성하기 위해 함께 작동하도록 지원합니다.

생성형 AI 및 기계 학습과 같은 고급 기술이 표준이 됨에 따라 CDO는 서비스를 제공하는 조직에서 새로운 역할을 수행할 수 있습니다.

생성형 AI를 구동하는 대규모 언어 모델(LLM)을 훈련하려면 신뢰할 수 있는 고품질 데이터가 대량으로 필요합니다. AI 기반 인사이트가 업무 환경을 변화시킴에 따라 그 어느 때보다 많은 데이터를 수집하고 적절하게 관리해야 합니다.

CDO는 데이터 기반 AI의 진화하는 요구와 데이터 개인정보 보호, 데이터 보호 및 규정 준수와 같은 기존 보호 장치의 균형을 유지해야 합니다. 데이터와 AI가 자동화와 비즈니스의 주요 동력이 되는 미래에는 CDO의 역할이 결국 데이터, 분석 및 AI 최고 책임자(CDAIO)의 역할이 될 것이라는 의견도 있습니다.