님이 촬영 한 사진 Google DeepMind
 

끊임없는 혁신 추구와 경쟁 우위 확보를 위해 기업은 인공지능(AI)의 힘을 혁신적인 도구로 활용하고 있습니다. 운영을 간소화하고 의사결정 프로세스를 향상하며 데이터 내에 숨겨진 패턴을 밝혀내는 AI의 약속은 산업 전반, 특히 소매, 제조 및 유통 분야에서 AI의 신속한 통합을 촉진했습니다.

그러나 강력한 가능성에도 불구하고 AI의 최대 이점을 달성하는 것은 데이터 성숙도의 강력한 기반에 달려 있습니다. 불행하게도 수많은 기업이 다양한 요인으로 인해 이러한 성숙도를 달성하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이러한 과제에는 다음이 포함되는 경우가 많습니다.

• 단편화된 데이터 사일로
• 데이터 품질 불량
• 데이터 자산 및 기술에 대한 제한된 투명성
• 비즈니스 데이터 요구 사항을 지원하는 기술과 제공자로서의 기술 간의 균형을 재확립하려는 조직의 관성

이 기사에서는 차별화된 AI 기능 확장을 위한 강력한 데이터 기반을 구축하기 위한 이러한 과제를 극복하기 위한 규범적 전략을 강조하겠습니다.

소매, 제조, 유통 분야의 리더들은 AI의 힘을 활용하여 공급망 최적화부터 고객 행동 예측까지 놀라운 결과를 달성합니다. 생성 AI(Generative AI)가 주류를 이루고 있습니다. 최근 Fortune/Deloitte CEO 설문 조사에 따르면 생성 AI의 잠재력에 대한 CEO의 관심이 널리 퍼져 있는 것으로 나타났습니다. 최근 조사에서는, CEO의 79%는 운영 효율성을 향상시킬 수 있는 기술의 잠재력에 대해 낙관적인 견해를 표명했습니다., 절반 이상이 성장을 위한 새로운 길의 출현을 기대하고 있습니다. 상당 부분에서는 생성 AI를 평가하고 실험하기 위한 지속적인 노력이 드러났으며, 이는 비즈니스 환경의 최첨단 발전을 활용하기 위한 적극적인 접근 방식을 강조합니다.

최고 수준의 AI 성숙도를 갖춘 업계 리더들은 판매를 촉진하고 운영을 최적화할 수 있는 차별화된 역량을 입증했습니다. 예를 들어, 고객의 과거 구매 내역과 검색 기록을 기반으로 제품을 제안하는 Amazon의 AI 기반 추천 엔진은 판매 촉진에 중요한 역할을 했습니다. 마찬가지로 Walmart는 재고 관리 및 수요 예측을 위해 AI 알고리즘을 성공적으로 사용했습니다. 이는 거대 소매업체가 고객이 필요할 때 언제 어디서나 제품을 사용할 수 있도록 AI를 배포하고 있음을 의미합니다.

그러나 Gartner의 AI 성숙도 모델에 따르면 미국 중대형 조직의 52%가 여전히 AI를 실험하고 있습니다..

300명 이상의 CDO를 대상으로 실시한 최근 ​​AWS 설문 조사에 따르면, AI 도입 및 디지털 혁신 지원에 핵심적인 역할을 하고 조직 내 데이터 전략 및 거버넌스를 담당하는 최고 데이터 책임자는 데이터 품질을 AI 기능을 완전히 활용하는 데 가장 큰 장애물 중 하나로 보고 있습니다. .

AI 채택에 영향을 미치는 데이터 성숙도 문제와 이를 극복하는 방법을 살펴보겠습니다.

AI의 부인할 수 없는 잠재력에도 불구하고 많은 기업에서는 데이터 관련 장애물로 인해 AI 지원 사용 사례를 확장하는 데 도움이 필요합니다. 조직이 야심찬 AI 이니셔티브를 시작하면서 시기적절한 구현과 광범위한 채택을 방해하는 심각한 장애물에 직면하는 경우가 많습니다. 조직은 이러한 과제를 해결하고 AI의 잠재력을 완전히 실현하기 위해 데이터 성숙도를 우선시해야 합니다.

데이터 성숙도는 데이터 자산을 효과적으로 관리, 통제 및 활용하는 조직의 능력을 의미합니다. 여기에는 데이터 품질, 거버넌스, 통합 및 분석 기능이 포함됩니다. 데이터 성숙도가 부족하면 다음과 같이 AI 채택 및 확장성을 방해하는 여러 가지 문제가 발생할 수 있습니다.

• 데이터 사일로 및 단편화: 서로 다른 시스템과 형식에 분산된 데이터는 데이터 사일로를 생성하여 전사적으로 전체적인 활용을 방해할 수 있습니다.
• 데이터 품질 문제: 부정확하거나 불완전하거나 일관성이 없는 데이터는 결함이 있는 AI 모델과 신뢰할 수 없는 통찰력으로 이어질 수 있습니다.
• 데이터 거버넌스 격차: 적절한 데이터 거버넌스 관행이 없으면 기업은 데이터 보안, 개인 정보 보호 및 규정 준수와 관련된 문제에 직면할 수 있습니다.
• 제한된 데이터 분석 기능: 데이터에서 의미 있는 통찰력을 추출할 수 없으면 AI의 개발과 적용이 방해받을 수 있습니다.

이러한 과제는 AI 확장성을 활성화하는 데 있어 데이터 성숙도의 중요한 역할을 강조합니다. 이러한 장애물을 극복하려면 기업은 포괄적인 데이터 관리 및 거버넌스 접근 방식을 채택해야 합니다.

DataArt는 기업에 데이터 성숙도를 높이기 위한 포괄적인 전략과 솔루션을 제공합니다. 우리는 데이터가 민주화되고 민첩하며 목적 중심적이며 AI 채택을 방해하는 장애물을 극복하는 소프트웨어 생태계로 파트너를 추진합니다. 데이터 소유권, 권한 부여 및 혁신의 문화를 조성함으로써 기업은 AI의 혁신적인 잠재력을 활용하고 확장 가능한 AI 지원 사용 사례를 추진할 수 있는 더 나은 위치에 있으며, 데이터 중심의 우수성과 지속적인 성장으로 정의되는 미래의 최첨단에 서게 됩니다. .

데이터 메시 및 데이터 제품 전략의 출현은 글로벌 경제의 혁신적인 패러다임 전환을 예고합니다. 새로운 아키텍처 접근 방식인 Data Mesh는 데이터 소유권 및 관리 분산을 옹호하고 단일 기업 전체에서 도메인 중심 데이터 아키텍처를 육성합니다. 이 전략은 데이터 소유권을 도메인별 팀에 분산하여 중앙 집중식 데이터 레이크 또는 웨어하우스의 병목 현상을 완화하는 것을 목표로 합니다. 이러한 데이터 배포 작업을 통해 Data Mesh는 팀이 데이터 제품을 선별, 소유 및 발전시켜 민첩성과 확장성을 촉진하는 동시에 데이터 거버넌스와 품질을 유지할 수 있도록 지원합니다.

그림 1: 비즈니스 도메인 중심 데이터 제품을 통해 빠른 가치 실현을 지원하는 데이터 메시 프레임워크.
 

동시에 데이터 제품 전략은 AI 확장성의 기반을 더욱 공고히 합니다. 이는 조직 내 특정 사용자 요구 사항을 충족하는 제품으로 데이터의 개념화, 생성 및 관리를 옹호합니다. 각 데이터 제품에는 귀중한 통찰력, 준비된 데이터 세트 또는 다양한 이해관계자가 소비하도록 맞춤화된 분석 도구가 포함되어 있습니다. 이러한 접근 방식은 데이터 소유권 문화를 조성하고 팀이 혁신하고 협업하며 선별된 데이터 제품에서 실행 가능한 통찰력을 도출할 수 있도록 지원하여 AI 채택을 가속화합니다.

예를 들어, 고객 세분화 분석 데이터 제품은 이탈 데이터 제품을 생성하는 데 추가로 사용될 수 있으며, 둘 다 마케팅 목적으로 사용되어 고객을 위한 초개인화된 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 데이터 제품이나 데이터 제품 시장이 없다면 팀은 이러한 분석 기능을 처음부터 구축하는 데 시간을 투자해야 합니다. 대신 각각의 새로운 사용 사례는 기존 데이터 제품을 재사용하고 용도를 ​​변경하여 개발 시간을 단축하고 보다 일관된 출력을 생성할 수 있습니다.

업계 전반의 기업이 데이터를 보다 효과적으로 관리할 수 있는 방법을 모색함에 따라 몇 가지 요소를 신중하게 고려해야 합니다. 데이터 민주화에는 데이터 과학자, 비즈니스 분석가, 도메인 전문가, 경영진, 경영진과 같은 이해관계자가 데이터에 액세스하고 이해할 수 있도록 하는 것이 포함됩니다. 또한 기업은 투명한 표준 및 제어를 통해 데이터를 쉽게 사용할 수 있고 읽을 수 있으면서도 안전하고 규정을 준수하도록 해야 합니다. 올바른 보안 및 규정 준수 조치를 구현하면 기업이 데이터 무결성, 개인 정보 보호 및 규정 준수를 보호하는 데 도움이 됩니다.

이러한 진화는 조직이 데이터를 활용하는 방식에 큰 변화를 가져옵니다. 역사적으로 IT 부서는 웨어하우스 및 분석 데이터 제품과 같은 회사의 데이터 관련 모듈을 구축하는 일을 담당했습니다. 데이터 민주화에 대한 AI 기반 접근 방식을 구현함으로써 데이터 액세스 및 프로비저닝을 단독으로 제어하는 ​​것이 아니라 기술 촉진자가 될 수 있습니다. 배포된 AI 기반 시스템을 통해 IT는 사용자가 회사 데이터를 독립적으로 탐색하고 통찰력을 얻을 수 있도록 지원하는 데 리소스를 집중할 수 있습니다. 이러한 전환을 활성화하려면 협업과 혁신을 촉진하는 게이트키퍼에서 파트너로 IT 역할의 근본적인 변화가 필요합니다.

데이터 큐레이션은 조직 내 데이터 자산의 품질, 관련성 및 유용성을 보장하는 데 중추적인 역할을 합니다. 그러나 데이터 소스의 양과 다양성, 기능적 사일로, 수동 작업으로 인해 이를 유지하는 것이 어려운 경우가 많습니다. 이는 AI로 개선할 수 있는 영역 중 하나이다. AI 기반 도구와 알고리즘은 데이터 처리 작업을 자동화하여 더 빠른 큐레이션, 데이터 정리, 정규화를 지원하고 수동 작업을 줄일 수 있습니다. AI 알고리즘은 데이터 내의 패턴을 인식하고 정보를 맥락화하여 보다 정확한 큐레이션 및 분류를 촉진할 수 있습니다.

이러한 전략을 채택하고 구현함으로써 기업은 강력한 데이터 성숙도 기반을 구축하여 AI의 힘을 효과적으로 활용하고 비즈니스 전반에 걸쳐 AI 지원 사용 사례를 확장할 수 있습니다. 또한 DataArt는 기업이 다음과 같이 기술, 사람 및 프로세스를 연결하는 핵심 기본 기능을 구축하거나 개선하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

• 데이터 사일로 해소: 서로 다른 소스의 데이터를 중앙 저장소에 통합하여 데이터 일관성과 접근성을 보장합니다.
• 데이터 거버넌스 확립: 데이터 소유권, 액세스 제어, 데이터 품질 표준 및 데이터 사용 정책을 정의하는 프레임워크를 구현합니다.
• 데이터 품질 향상: 데이터 정확성과 완전성을 향상시키기 위해 데이터 품질 검사, 정리 프로세스 및 강화 기술을 구현합니다.
• 데이터 활용 능력 육성: 조직의 데이터 활용도를 높이기 위해 데이터 관리 원칙, 데이터 분석 기술, 데이터 중심 의사결정에 대해 직원을 교육합니다.
• 데이터 인프라에 투자: 증가하는 데이터의 양, 속도, 다양성을 처리하기 위해 데이터 인프라를 업그레이드하여 효율적인 데이터 저장, 처리 및 분석을 보장합니다.
• DataOps 수용: 데이터 관리 프로세스를 자동화하는 DataOps 방식을 구현하여 신속한 데이터 제공과 지속적인 개선을 지원합니다.
• 클라우드 기반 데이터 솔루션 활용: 클라우드 기반 데이터 플랫폼을 활용하여 데이터 관리의 확장성, 유연성 및 비용 효율성을 확보합니다.
• 지속적인 모니터링 및 개선: 데이터 품질, 거버넌스 규정 준수, 사용 패턴을 모니터링하여 새로운 문제를 식별하고 해결합니다.

데이터 성숙도는 단순한 기술 요구 사항이 아닙니다. 이는 AI의 혁신적인 잠재력을 실현하려는 기업에게 전략적 필수 요소입니다. 데이터 성숙도와 관련된 중요한 과제를 해결함으로써 기업은 데이터 기반 통찰력과 AI 기반 혁신을 통해 미래를 향한 길을 열 수 있습니다.
 
 

올렉 로이스 DataArt의 소매 및 유통 담당 부사장입니다.

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• 출처: https://www.kdnuggets.com/data-maturity-the-cornerstone-of-ai-enabled-innovation?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=data-maturity-the-cornerstone-of-ai-enabled-innovation