미래를 위한 회사 AI 전략 보장: 강력한 데이터 기반을 구축하여 지속 가능한 혁신을 달성하는 방법

과거 몇 년 동안 혁신의 속도는 비즈니스 리더들에게 혼란을 주었고, 시장에 새롭게 등장하는 다양한 기능들을 따라가기 어려웠습니다. 회사가 앞서갈 때마다 새로운 발표가 관심을 분산시키고 진행을 방해했습니다. 이것은 C-Suite가 더 장기적인 디지털 전략을 생각하게 만들었고, 지속 가능한 혁신에 대한 역량을 강화하게 만들었습니다.

지속 가능한 혁신의 개념은 지속 가능성 자체(기후 영향과 관련)와 다르며, 이는 새로운 기술이 번창하기 위해 적절한 생태계가 필요하다는 것을 인식하는 것입니다. 즉, 디지털 변환은 현재 사용 가능한 기술을 획득하는 것뿐만 아니라, 다음에 등장할 기술을 획득하기 위해 강력한 데이터 기반을 구축하는 것입니다. 이러한 기반은 혁신의 근본입니다. 이를 통해 회사는 분석 모델을 구축하여 AI를 포함한 통찰력을 제공하여 변화를 주도할 수 있습니다. 이러한 환경은 실험과 테스트를 위한 공간을 제공하여 “Fail Fast. Learn Fast.”라는 원칙을 가능하게 합니다.

AI와 GenAI에 대한 관심이 실험에서 실행으로 전환됨에 따라, 회사는 강력한 데이터 계층을 생성하여 미래에 대한 투자를 보장하고 있습니다. 이러한 계층은 접근 가능하고, 조직화되고, 구조화되어 시간의 시험을 견딜 수 있습니다.

데이터 격차 해결

고객을 향한 기술은 헤드라인을 차지하지만, 실제로 AI/GenAI의 근간이 되는 것은 뒤에서 일하는 데이터 분석입니다. 대부분의 리더는 이것을 이해하지만, 데이터 프로그램과 AI/GenAI 프로세스는 여전히 병렬로 실행될 수 있습니다. 즉, 데이터가 한 곳에 모여서 AI 프로그램에 공급되기 전에 데이터를 적절하게 준비하는 것이 중요합니다. 데이터와 AI를 별도의 두 가지로 보지 말고, 데이터를 준비하여 AI에 사용할 수 있도록 하여야 합니다. 많은 데이터가 사용 가능하지만, 실제로 AI 프로젝트를 위해 사용할 수 있는 데이터는 얼마나 되는지 고려해야 합니다. 사실, 대부분의 데이터는 사용할 수 없습니다. 데이터와 AI를 분리하여 유지하는 것은 중복된 노력을 의미하며, 이를 더 가까이 연관시키면 효율성을 개선하고 비용을 줄이고 운영을 간소화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

BCG에 따르면, 데이터와 AI 프로그램을 처음부터 결합한 회사는 동등한 성장률을 보인 반면, 다른 회사들은 뒤처졌습니다. 결국, 회사는 AI 개발을 위해 데이터를 먼저 해결해야 하며, 더 성숙한 능력을 사용하여 데이터와 AI의 차별화된 사용을 더 잘 아이디어화하고, 우선순위를 정하고, 채택할 수 있습니다. 따라서, 데이터와 AI 개발을 연결한 회사는 비즈니스 전반에 걸쳐 확대되고 채택된 사용 사례가 4배 이상이며, 각 사용 사례의 평균 금융 영향은 5배 이상입니다.

데이터 기반 강화를 위한 몇 가지 핵심 질문

데이터를 리프트하고 이동시키는 능력(온사이트 또는 클라우드 마이그레이션을 통해)은 데이터를 AI 준비로 만드는 것과 다릅니다. 즉, 데이터를 분석하여 AI 통찰력을 얻을 수 있도록 준비해야 합니다. 회사는 몇 가지 중요한 질문을 고려해야 합니다:

• 우리의 데이터는 특정 비즈니스 결과에 어떻게 맞춰져 있나요? AI 모델은 효과적으로 작동하기 위해 큐레이션된, 관련된, 컨텍스트화된 데이터가 필요합니다. 초기 단계에서, 회사는 데이터를 획득하고 저장하는 방식에서, 특정 기능 내에서 AI 주도 의사 결정에 사용할 데이터로 전환해야 합니다. 회사가 특정 사용 사례를 설계하고 데이터를 저장 및 조직화할 때, AI, GenAI 또는 agentic AI와 같은 새로운 프로세스를 개발할 때 더 쉽게 접근할 수 있습니다.
• 우리의 길을 방해하는 장애물은 무엇인가요? McKinsey가 100명의 C-Suite 리더를 조사한 결과, 거의 50%가 디지털 및 분석 변환으로 인한 위험을 이해하는 데 어려움을 겪고 있음을 발견했습니다. 결과적으로, 회사는 전략을 희생하여 속도를 내는 경우가 많습니다. 대신, 리더는 모든 각도에서 신중하게 연구하고, 미래를 생각하며, 위험을 최소화해야 합니다.
• 우리는 데이터를 효율성을 높이기 위해 어떻게 최적화할 수 있나요? 데이터의 필요성이 증가함에 따라, 관리자는 종종 자신의 부서에만 집중하고 데이터의 중복과 느린 데이터 검색 속도를 초래할 수 있습니다. 따라서, 회사는 초기에 교차 기능적인 의사소통과 협력을 우선시해야 합니다.

강력한 데이터 기반을 개발하기 위한 4가지 모범 사례

오늘 데이터 계층에 투자하는 회사는 미래의 AI 성공을 위한 기반을 마련하고 있습니다. 강력한 데이터 전략을 보장하기 위한 4가지 모범 사례는 다음과 같습니다:

1. 데이터 품질 및 거버넌스를 보장합니다

• 데이터 계보, 메타데이터 관리, 자동화된 품질 확인을 설정합니다
• 데이터 카탈로그를 사용하여 더 나은 검색 가능성과 분류를 제공합니다
• 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터, 기계 학습 모델, 노트북, 대시보드, 파일의 데이터 관리를 간소화하여 무결성을 보장합니다

데이터 품질 및 거버넌스를 적극적으로 사용하는 회사의 좋은 예는 SAP입니다. SAP는 데이터 관리 제품군 내에서 기계 학습 기능을 통합하여 데이터 불일치를 식별하고 수정하여 전체 데이터 품질을 향상시키고, 플랫폼 전체에서 강력한 데이터 거버넌스 관행을 유지합니다.

2. 데이터 보안, 개인 정보 보호, 및 규정 준수를 강화합니다

• 데이터를 저장하고 전송할 때 Zero-Trust 보안을 구현합니다
• AI를 사용한 위협 탐지를 사용하여 이상을 식별하고 침해를 방지합니다
• GDPR 및 CCPA와 같은 글로벌 규정 준수를 보장하고, AI를 사용하여 보고서/감사를 자동화합니다

디지털 공급망과 제3자 위험 관리에서 혁신적인 일을 하는 회사는 Black Kite입니다. Black Kite의 지능형 플랫폼은 제3자와 공급망에 대한 지능을 빠르고 비용 효율적으로 제공하여, 위험 관리 팀이 쉽게 소비하고 중요한 보안 격차를 닫을 수 있는 대시보드로 결과를 간소화합니다.

3. 전략적 제휴를 탐색합니다

• 고급 분석 기능을 평가하고 기존 데이터의 성능을 연구합니다
• AI, 데이터 엔지니어링, 분석을 하나의 쉽게 관리할 수 있는 플랫폼으로 통합할 수 있는 파트너를 찾습니다

AI 성공을 위한 데이터를 구조화하는 데 도움이 될 수 있는 클라우드 기반 파트너 솔루션은 다음과 같습니다: (a) Databricks, 기존 도구와 통합하여 비즈니스에서 데이터/AI(包括 GenAI 및 기타 ML 모델)를 구축, 확장 및 거버넌스하는 데 도움이 됩니다. 그리고 (b) Snowflake, 데이터 분석과 데이터 세트에 대한 동시 접근을 허용하는 플랫폼을 운영합니다.

4. 데이터 주도 문화를 육성합니다

• 자연어 쿼리(NLQ)를 사용하는 자체 서비스 AI 도구를 구현하여 데이터 통찰력을 쉽게 접근할 수 있도록 합니다
• 직원을 AI 및 데이터 리터러시로 업스킬링하고, 팀을 AI, GenAI 및 기타 데이터 거버넌스 프로세스에 대한 훈련을 제공합니다
• 데이터 과학자, 엔지니어, 비즈니스 팀 간의 협력을 촉진하여 데이터 공유와 더 포괄적인 통찰력을 생성합니다

데이터 주도 문화를 적극적으로 육성하는 회사의 좋은 예는 Amazon입니다. Amazon은 고객 데이터를 광범위하게 사용하여 제품 추천을 개인화하고, 물류를 최적화하고, 비즈니스 전반에 걸쳐 정보에 기반한 의사 결정을 내립니다. 데이터는 그들의 전략의 핵심柱입니다.

미래를 위한 데이터 기반 구축

최근 KPMG 조사에 따르면, 67%의 비즈니스 리더는 2년 내에 AI가 그들의 비즈니스를 근본적으로 변환할 것으로 예상하며, 85%는 데이터 품질이 진행의 가장 큰 병목 현상이 될 것으로 생각합니다. 이는 데이터 자체에 대한 큰 재고를 의미합니다. 즉, 저장소뿐만 아니라 사용성과 효율성에 초점을 맞춰야 합니다. 회사가 지금 데이터 기반을 정리하면, AI 투자를 미래에 대한 보장으로 만들 수 있고, 지속 가능한 혁신을 위한 위치에 설 수 있습니다.