데이터 품질은 보편적인 지표가 아닙니다.
데이터 품질은 소비자가 인식하는 데이터의 한 측면입니다.
Gartner의 연구에 따르면, 인공지능(AI) 프로젝트의 85%가 잘못된 결과를 제공합니다. Gartner는 그 이유가 종종 소스 데이터의 문제 때문이라고 주장했고, 이 사실은 다음과 같은 질문으로 이어집니다. 좋은 데이터란 정확히 무엇이며, 기업과 조직은 데이터를 수집하고 관리하는 데 어떤 노력을 기울여야 할까요?
AI 분야 최고의 전문가들과의 인터뷰 시리즈인 Future Says의 마지막 게스트인 George Von Zedwitz-Liebenstein은 질문에 답변을 제공하기에 충분한 자격을 갖추었습니다. 글로벌 상용차 제조업체인 Scania의 금융 서비스 부문 정보 및 분석 부문 책임자로서 그는 모빌리티 혁명의 최전선에 서 있습니다. 커넥티드 차량의 등장은 잠재적으로 가치 있는 데이터의 쓰나미를 일으키고 있으며 AI는 진정으로 지속 가능한 운송 시스템을 향한 Scania 비전의 핵심입니다. 이는 빅데이터와 AI가 기업에서 좋은 일을 할 수 있다는 것을 생생하게 보여줍니다.
얼핏 보면 AI를 위한 올바른 토대를 구축하는 것에 초점을 맞춘 토론으로 시리즈 1을 마무리하는 것이 다소 비논리적으로 보일 수 있습니다. 사실, Von Zedwitz-Liebenstein과의 인터뷰는 그 전에 있었던 일을 훨씬 더 확장시켰습니다. 우리의 모든 게스트들은 야망보다는 전달의 필요성을 강조했습니다. 또한 그들은 AI를 둘러싼 모든 과대 광고 속에서 인간의 중요성을 강조했습니다.
Von Zedwitz-Liebenstein은 새로운 AI 및 데이터 기반 전략의 가장 중요한 과제는 견고한 기반을 구축하는 것이라고 주장합니다. Gartner 연구 결과를 반영하면 좋은 데이터를 제공한다는 의미입니다. 그것을 달성하는 것은 기술만큼이나 태도가 중요합니다.
그는 데이터 품질을 팀 스포츠라고 다소 깔끔하게 설명합니다. 절대적인 우선 순위는 데이터에 대한 명확한 소유권을 생성하고 data product state of mind가 조직 전체에 스며들도록 하는 것입니다. 데이터 기반 회사를 구현하려고 할 때 가장 일반적인 함정 중 하나는 대규모 전사적 데이터 호수를 쓰레기 매립장으로 사용하는 것입니다. 이 전략은 주로 해결되지 않은 소유권 문제 때문에 일반적인 기대 이익을 실현하지 못합니다.
훨씬 더 효과적인 솔루션은 데이터 팀에게 데이터 가용성에 대한 견고한 책임을 부여하는 것입니다. 데이터 제품의 명확하고 투명한 소유권을 생성해야만 더 넓은 조직에 대한 데이터 제품의 가치가 분명해지고 활용하기 쉬워집니다. 이러한 데이터와 소유자 간의 관계를 구축함으로써 데이터의 개인 정보 보호, 민감도 및 보호와 관련된 주요 질문도 훨씬 더 쉽게 해결할 수 있습니다.
데이터 소유에 대한 Von Zedwitz-Liebenstein의 태도는 미래에 대한 그의 기대치를 알려줍니다. 그는 데이터 메시의 등장이 이 분야에서 결정적인 트렌드 중 하나가 될 것이라고 믿고 있습니다. 기본적으로, 이는 마이크로 서비스 접근 방식을 적용하는 것을 의미합니다. 기업은 속도가 느리고 유연하지 않으며 응답하지 않는 데이터 호수 및 파이프라인 대신, 평생 소유자가 신속하고 독립적으로 구축할 수 있는 훨씬 더 관리하기 쉬운 데이터 제품을 개발하고자 할 것입니다. 다시 말해, 데이터를 활용할 수 있는 속도와 용이성은 무엇이 좋은 데이터를 만드는가 하는 질문의 핵심입니다.
지난 2016년에 IBM은 불량 데이터로 인해 미국 경제가 매년 3조 달러의 손실을 보고 있다고 추정했습니다. 이러한 주장의 진실이 무엇이든, 그리고 지난 5년 동안 데이터가 얼마나 변화되었든 간에 데이터의 중요성에 대한 인식은 기업 및 조직의 유용성과 일치하지 않는 경우가 많습니다. Von Zedwitz-Liebenstein이 강조하듯이, 그들이 단순히 성공을 위한 기반을 구축하는 데 실패했을 수도 있습니다.
(여기)에서 George Von Zedwitz-Liebenstein과의 전체 인터뷰를 확인하실 수 있습니다. Future Says 시리즈의 지난 에피소드와 앞으로 진행되는 에피소드는 (여기)에서 확인해보세요.
원문은 (여기)에서 보실 수 있습니다.
감사합니다.
한국알테어
