오늘의 지침 원칙은 자율 디지털 기업으로, 세 가지 핵심 특성인 비즈니스 민첩성, 고객 중심성, 데이터 기반 의사결정 능력으로 정의됩니다. 이러한 특성은 고품질 데이터에 크게 의존하며, 그 가치를 그 어느 때보다 높이고 있습니다. 그러나 늘어나는 복잡한 데이터 환경에서 효율적으로 가치를 추출하는 것은 점점 더 도전적입니다.
BMC Software의 CTO인 램 차크라바르티(Ram Chakravarti)는 “많은 조직이 데이터의 가치를 인식하고 있지만, 데이터 관리에서 여전히 어려움을 겪고 있습니다. 이는 데이터 관리에 뛰어난 조직에 상당한 경쟁 우위를 제공하고, 그렇지 못한 조직에는 생존의 위협이 됩니다. 제가 '최종 마일 배달 과제(Last-Mile Delivery Challenge)'라고 부르는 이 문제는 데이터 성숙도를 달성하는 데 있어 매우 중요합니다.”라고 말합니다.
BMC의 글로벌 IT 및 비즈니스 관행 설문조사는 데이터 성숙도가 높은 조직이 전략적 의사결정, 고객 만족도, 비용 절감, 제품 개발에서 더 나은 성과를 보고한다고 강조합니다.
데이터 성숙도로의 도전 과제
AI 시대에 전통적인 데이터 관련 문제는 심화되었습니다. 데이터 채굴, 저장 및 분석에 드는 비용과 숙련된 인력의 필요성은 상당한 투자를 요구합니다. 또한, 기기, 애플리케이션 및 사람들 사이에서 새로운 데이터 출처가 빠르게 생성되면서 환경이 복잡해집니다. 데이터 사일로는 종종 전략적 감독 없이 지속되어 필요하는 문화적 변화가 방해받습니다. 이해관계자들이 기대하는 규모와 정교함으로 데이터를 운영하는 것은 여전히 큰 장벽입니다. 자동화와 AI가 기능을 향상시킬 수 있지만, 정렬된 데이터 관행이 없다면 효과가 떨어집니다.
“많은 조직이 몇 가지 사용 사례를 넘어 데이터 관리 및 분석을 운영하는 데 어려움을 겪고 있습니다.” 차크라바르티는 말합니다. “운영 모델과 프로세스를 재고하는 것이 중요합니다. 전통적인 데이터 관리 접근은 AI 시대에 부족합니다 — 당신은 DataOps가 필요합니다.”
DataOps 이해하기
DataOps는 데이터 운영을 의미하며, DevOps 원칙, 자동화 및 지능을 적용하여 데이터를 민주화하고 비즈니스 가치를 발견하는 포괄적인 실천입니다. 이는 분석가, 데이터 소유자, 엔지니어, 리스크 관리 팀 등 조직 내 다양한 역할 간 협업을 촉진하여 안전하게 데이터 기반 통찰을 가속화합니다.
차크라바르티는 “이해관계자 간의 협업이 중요합니다; 그렇지 않으면 진전이 방해받습니다. 이는 데이터가 공유 자산으로 다뤄지는 민첩한 과정으로, 팀 간에 높은 가치 사용 사례를 지원하기 위한 전방위적인 디자인 사고가 필요합니다.”라고 설명합니다.
여기에는 경쟁사가 인식하지 못할 수 있는 고객 행동을 이해하는 것과 같은 수익 기회 식별이 포함되어, 충성도와 지출을 향상시킵니다. 또한, DataOps는 직원 자가 서비스, 지식 관리 및 효과적인 리스크 완화를 통해 생산성과 효율성을 증진합니다. 기존 전략에 데이터를 활용하는 것은 어려울 수 있지만, 데이터 인텔리전스가 발전함에 따라 경쟁 우위로 작용합니다.
DataOps 기반 구축하기
자동화는 DataOps를 가능하게 하는 데 필수적이며, 전통적 및 새로운 출처에서 정보를 관리하는 복잡한 데이터 파이프라인을 간소화합니다. 이는 데이터 수집, 통합, 품질 검사, 테스트, 배포 및 관리와 같은 단계로 구성되어 실행 가능한 통찰로 이어집니다. 가시성 기능은 이러한 파이프라인 전반에 걸쳐 데이터 건강과 성능을 실시간으로 모니터링 할 수 있게 하여 감독의 중요성을 강조합니다.
AI 및 분석 이니셔티브의 성공을 위해서 높은 데이터 품질 유지가 필수적이며, 정확성, 일관성, 완전성과 같은 우려를 해결해야 합니다. 조직은 분석 파이프라인의 데이터 확신을 위한 강력한 도구를 구현해야 합니다. 그러나 데이터 품질을 향상시키기 위해서는 종종 신중한 접근이 필요하며, 갑작스러운 이니셔티브는 상당한 투자를 요구할 수 있습니다. 기술 외에도, 성공적인 DataOps는 프로세스 변화와 혁신적인 문화적 전환이 필요합니다.
DataOps 여정 시작하기
DataOps 전략을 구현할 때 모든 기업 데이터 관리 문제를 한 번에 해결하려고 하기보다는 관리 가능한 목표부터 시작해야 합니다. 데이터 품질 최선 관행을 초기 사용 사례에 적용하면서 높이 평가할 수 있는 성과를 달성하는 데 집중하세요. 규모를 확장할 때 다음 사항을 고려해야 합니다:
1. 경영진 지원: 리더십의 지지를 받는 것이 기능 간 협업에 필수적입니다.
2. 조직 구조: 데이터가 조직 전반에 걸쳐 소유되고 관리되도록 하기 위해 튼튼한 운영 및 관리 프레임워크를 구축합니다.
3. 명확한 목표: 원하는 결과를 이해하면 높은 가치 사용 사례에 대한 투자와 식별이 가능해집니다. 성공적인 프로젝트는 고객 유지 또는 직원 생산성 개선과 같은 가시적인 비즈니스 이익과 밀접하게 정렬됩니다.
4. 반복 프로세스: 데이터 품질의 높은 기준을 유지하면서 작은 체계적인 개선을 구현하고, 진행 상황을 평가하고 기준을 설정합니다.
“작은 것부터 시작하여 가치를 신속하게 증명하고, 끊임없이 '그래서?'라고 질문하세요.”라고 차크라바르티는 조언합니다. “배우고, 구축하고, 확장하며, 관행을 정제하세요. 새로운 전략을 체계적으로 도입하면 중요한 결과를 얻을 수 있습니다.”
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