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데이터 사이언스

데이터 공급망 관리

디지털
2021. 7. 27.
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데이터 관리는 오랜 기간 대기업들에 골칫거리였습니다. 많은 돈을 쏟아붓고도 만족스럽지 않은 결과를 얻는 회사들이 부지기수죠. 문제가 더 악화되고 있지는 않지만, 그렇다고 해서 괜찮은 것도 아닙니다. 경영자들과 기업들이 더욱 데이터 중심으로 변화하고 고급 애널리틱스와 인공지능을 도입하려 발버둥 치면서 데이터와 경쟁하는 이때, 이는 시급히 해결해야 하는 문제입니다. 이번 글에서는 ’데이터 프로덕트(data product)’와 ‘데이터 공급망(data supply chain)’을 통해 데이터를 매우 효과적으로 관리하는 방법에 대해 알아봅니다.

많은 기업이 겪는 심각한 데이터 관리 문제에는 몇 가지 공통점이 있습니다.

첫째, 기업들은 지금까지 IT 기능으로 제어되고 데이터 획득, 저장, 이동에 필요한 데이터 관리의 기술적 역량에 집중해 왔죠. 이것만 해도 결코 사소한 일이 아닙니다. 기술적 ‘파이프라인’을 구축하는 것은 만만치 않은 일이니까요. 하지만 이 과정에서 기업들은 인프라에 주로 신경을 쓰느라 의사결정, 제품 및 서비스 차별화, 고객 만족에 활용하는 데이터 프로덕트라는 결과를 놓쳐 왔습니다.

둘째, 데이터는 조직의 여러 다양한 부분에서 각 부서의 필요에 맞게 생성됩니다. 나중에 데이터 프로덕트, 사업적 결정, 또는 기타 절차에서 다르게 사용되는 경우에 맞춰져 있지는 않죠. 자동차 등 물리적인 제품들의 경우 처음부터 구성 요소들이 최종적인 상품을 염두에 두고 디자인되는 것과는 대조적인 모습입니다.

셋째, 공통의 데이터 언어를 갖추지 못한 조직이 대부분입니다. 데이터는 미묘한 차이와 뉘앙스를 지니며 맥락과 대상자에 따라 다른 의미를 갖게 되죠. 어떤 부서는 “우리의 데이터”라고 하며 데이터에 대해 소유권을 주장하며 공유를 꺼리기까지 해서 문제가 더 심각해집니다. 또는 데이터 공유에는 적극적이지만 그 안에 숨은 뉘앙스를 설명하는 데엔 시간을 쓰지 않아 다른 이들은 이 데이터를 효과적으로 사용하는 데 어려움을 겪기도 하죠. 이러한 일들로 인해 다른 부서들은 “잉여에 가까운” 데이터베이스를 쌓게 되고 전체적인 혼란은 가중됩니다.

마지막으로 기업들은 점점 자사의 울타리 바깥에 관심을 갖게 되고 다양한 질문의 답을 찾는 과정에서 외부 데이터를 활용하려고도 하죠. 하지만 외부 데이터는 보통 관리가 안 돼 있고 공급 업체의 자격 심사나 데이터 품질 평가를 거치는 일도 거의 없습니다.

데이터 프로덕트를 최종 결과로 하는 데이터 공급망 관리는 위에서 설명한 이러한 문제들을 해결하는 데 도움이 되며, 데이터 수집에서 데이터 프로덕트의 소비에 이르는 데이터 관리의 모든 단계를 동등하게 강조하죠. 따라서 공통된 데이터에서 오는 이점과 특별하게 맞춤형으로 가공되는 데이터에서 오는 이점의 균형을 이룰 수 있습니다. 아직 상대적으로 소수의 기업이 데이터 공급망 관리를 실시하고 있지만 이들은 더 좋은 결과를 보고하고 있죠.

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