넘버스
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고객 행동 분석부터 예측 모델링에 이르기까지 모두 데이터가 중요하다. 하지만 클라우드로의 전환을 포함한 클라우드 생태계에서는 이런 자산을 당연한 것으로 여기는 경우가 많다. 과연 당연한 일일까? 데이터는 이들 클라우드 시스템의 유용성에 어떤 영향을 미칠까?
몇 가지 일반적인 문제와 데이터의 비즈니스 가치를 높일 방법을 살펴보자.
부적절한 데이터 거버넌스
데이터 거버넌스는 종종 간과되는 경우가 많으며, 기업 IT 내에서 제대로 파악해야 할 필요가 있다. 필자의 말을 믿지 못하겠다면, 아무나 붙잡고 어떤 데이터 거버넌스 시스템이 마련되어 있는지 물어보라. 얼마나 혼란스러운 표정을 짓는지 확인해 보기 바란다.클라우드 플랫폼은 강력한 인프라와 서비스를 제공하지만 데이터 관리, 개인정보 보호 및 보안을 위한 포괄적인 메커니즘이 필요한 경우가 많다. 해결책은 문제만큼이나 이해하기 쉽다. 기업은 정책과 시스템 모두에서 적절한 데이터 거버넌스 프레임워크를 구현할 책임을 져야 한다. 클라우드 서비스 업체 역시 데이터 보호, 컴플라이언스, 윤리적 처리를 보장하기 위해 이런 기능에 우선순위를 두고 최적화해야 한다.
상호 운용성 부족
데이터는 특정 클라우드 플랫폼이나 서비스에 묶여 있거나 서로 연결된 경우가 많다. 이 때문에 마이그레이션이나 다른 솔루션과의 통합이 어렵다. 실제로 대부분 데이터 문제의 근본 원인은 해체하기 어려운 데이터 사일로이다.데이터는 클라우드 인프라와 독립적으로 취급해야 한다. 그래야 다양한 플랫폼 간에 데이터를 이동하고 통합할 수 있다. 왜 이 말을 듣지 않는지 모르겠다. 필자는 수년 동안 이를 위한 기법과 메커니즘을 가르쳤다. 하지만 여전히 가장 많이 위반하는 원칙이며, 클라우드 기반 플랫폼에서는 더 큰 문제가 되고 있다.
데이터 상호 운용성 문제를 해결하는 유일한 방법은 해법을 시스템에 설계해 넣는 것이다. 상호 운용성은 미봉책으로 해결할 수 있는 문제가 아니다. 미봉책은 일을 더 복잡하게 만들 뿐이다.
불충분한 데이터 액세스 및 제어
상호 운용성 문제와 밀접한 관련이 있는 데이터 액세스 및 제어는 제대로 설계하지 않을 경우, 많은 클라우드 환경에서 제약사항이 되며, 기업이 비즈니스 데이터를 제대로 활용하지 못하게 만들 수 있다. 데이터에 완전히 액세스할 수 있거나 전혀 액세스할 수 없는 중간 지점은 존재하지 않는 것 같다. 대부분 제어 기능이 꺼져 있어 중요한 데이터를 활용하지 못하고 시스템도 최적화되지 않은 상태이다.이런 제약이 시스템의 가치에 어떤 영향을 미치는지 이해하려면 생성형 AI 시스템의 부상만 봐도 알 수 있다. 데이터에 액세스할 수 없으면 지식 엔진을 적절하게 학습시킬 수 없고, 멍청한 AI가 만들어질 것이다.
이런 제어 부족은 불투명한 데이터 소유권 모델과 제한적인 데이터 처리 및 저장 제어로 인해 발생한다. 해결책은 데이터에 대한 투명성과 통제력을 강화하는 것이다. 여기에는 액세스 권한 정의, 암호화 관리, 데이터 저장 방법 및 위치 결정이 포함된다. 이를 통해 데이터 소유자가 주권을 유지하고 정보를 계속 사용할 수 있도록 보장할 수 있다.
현재 구축되고 있는 클라우드 시스템에서 데이터는 1등 시민 대접을 못 받고 있다. 데이터 거버넌스, 상호 운용성 및 액세스를 위한 툴은 이미 잘 알려져 있으며, 이를 적절히 활용하는 프로세스도 마찬가지다. 하지만 어떤 이유에서인지 기업들은 이를 성가시다고 생각한다.
데이터 문제를 그냥 지나치고 아무도 눈치채지 않기를 바랄 수도 있지만, 실제로는 시스템에서 얻을 수 있는 가치의 극히 일부만 얻게 된다. 대부분 기업에 AI가 도입되면서 데이터의 가치는 더 이상 개념이 아니라 피할 수 없는 현실이라는 점을 잊지 말아야 한다.
editor@itworld.co.kr
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