데이터 민주화를 실현하는 3가지 핵심

대부분 임원에게 데이터 민주화는 그림의 떡이다. 전체 팀과 부서가 모든 비즈니스 의사결정을 개선하는 데 충분히 데이터를 사용할 수 있는 상태가 되어 ROI 개선, 지속적인 성장, 전반적인 성과 향상으로 이어진다는 개념은 현실과 멀게 느껴진다.
 

현재 기업이 사용할 수 있는 데이터 중에서 32%만 활용되고 나머지 68%는 미활용 상태다. 또한 임원 가운데 54%는 최근 데이터에 대한 민첩성 및 경쟁력 부족이 그들이 직면한 가장 심각한 위협이라고 전했다. 이런 통계 결과는 데이터를 사실상 민주화한 기업을 반영하지 않은 결과다.

데이터 민주화는 수요가 변하는 속도를 고려하면 특히 중대한 문제다. 새로운 수요를 충족하지 못한 기업은 경쟁자를 능가할 인사이트와 민첩함이 부족해진다. 그렇다면 기업은 어떻게 데이터 공유의 장애물을 극복하고 민첩성과 대응성을 높일 수 있을까?

필자는 데이터 민주화 전략을 개발하는 과정에서 비즈니스에 미치는 영향을 극대화할 다음 3가지 핵심 우선순위에 노력을 집중할 것을 권한다. 우수하고 실행 가능한 제품을 개발하는 것, 데이터에 대한 신뢰를 증진하는 것, 직원 전체가 데이터를 사용할 수 있도록 노코드 선택지를 제공하는 것이다.

접근하기 쉬운 데이터 제품 개발

데이터 민주화는 모든 사용자가 쉽게 데이터를 찾고 그 데이터가 해당 용도에 맞는 데이터임을 확인할 수 있고 정확하다는 것을 아는 달렸다. 따라서 필자는 접근하기 쉽고 사용자 친화적인 고품질 데이터 제품을 도입하는 것이 가장 기본적인 데이터 민주화 달성 전략이라고 주장한다. 데이터 민주화의 주요 장애물은 사용자가 데이터를 찾아 접근하지 못한다는 것이다. 앞서 확인한 바와 같이 기업의 가용 데이터 중에서 68%는 사용되고 있지도 않다. 이는 사용자에게 필요한 데이터가 기업에 있더라도 찾지 못한다는 의미다. 

이런 일이 발생하는 이유는 다양하다. 다양한 데이터 풀에 걸쳐 데이터를 찾을 수 있는 검색 기능이 없기 때문일 수도 있고, 사용자가 사용하는 도구에 데이터 검색에 필요한 메타데이터가 부족하기 때문일 수도 있다. 메타데이터 부족은 사용자가 찾아낸 데이터가 실제로 해당 애플리케이션에 맞는 데이터인지 확인하기 어렵게 만들 수도 있으며, 그 결과 민주화가 한층 더 제한된다.

접근하기 쉬운 데이터 제품은 사용자에게 더 큰 가치를 제공하기 위해 메타데이터를 활용하는 보다 포괄적인 매개변수 집합이다. 강력한 데이터 제품은 수집된 데이터에 대한 직원 전체의 이해력과 활용도를 높인다. 따라서 고객 행동, 시장 동향, 비즈니스 성과에 대해 보다 심도 깊은 인사이트를 얻는 데 도움이 된다. 사용자가 보다 가치 있는 인사이트를 획득하기 시작하면 성공은 전염성을 띠게 된다. 결국 조직 내 많은 사용자가 데이터를 꾸준하게 사용하게 되고, 전체적으로 더 나은 의사결정을 위해 더 광범하게 데이터가 사용되는 결과로 이어진다.

비즈니스 정의와 메타데이터를 갖춘 분석 가능한 데이터를 생성하는 데이터 제품을 만드는 작업은 복잡하지만 시간과 노력을 투자할 가치가 충분하다. 적합한 데이터 제품으로 무장한 조직은 전체적으로 보다 많은 정보에 기반한 의사결정을 내릴 수 있고 운영 효율성을 개선할 수 있으며 성장을 주도할 수 있다.

데이터를 신뢰할 수 있도록 조치

최신 데이터 스택은 복잡하다. 따라서 사용자가 데이터 집합을 제대로 활용하지 못하고 데이터에 대한 신뢰를 저해할 여지가 너무 많다. 회사에서 사용되는 다양한 데이터 도구는 그 개수가 계속 늘어나고 있고 그 결과 데이터가 거치는 변환의 횟수도 늘어난다. 다수의 변환을 거친 데이터에 접근하는 사용자는 그 데이터가 정확하고 소스 시스템에서 처음에 포착된 데이터와 일치한다는 사실을 믿을 수 있어야 한다.

이런 신뢰의 부족이 앞서 확인한 데이터 활용률 32%를 더 갉아먹는다는 점을 고려하면, 이는 반드시 해결해야 하는 문제임이 분명하다. 현실에서 비즈니스 사용자가 가용 데이터를 신뢰할 수 없다고 느낀다면 데이터 활용률은 더 낮다.

사용자가 데이터를 신뢰할 수 있게 하려면 자동 데이터 품질 소프트웨어 구현, 강력한 데이터 계보 제공, 데이터 거버넌스 정책 확립 등 다각적인 접근 방식이 필요하다. 기업이 데이터 민주화 노력을 경주하는 과정에서 투명성과 감사 기능, 그리고 강력한 데이터 거버넌스를 제공한다면, 분석 중인 데이터와 그 데이터에서 도출되는 인사이트에 대한 사용자의 신뢰가 커지면서 더 광범위한 데이터 활용으로 이어질 수 있다.

셀프 서비스 감사 기능을 내장하는 것은 어느 기업이나 사용하는 데이터 도구에 관계없이 취할 수 있는 또 다른 필수 조치다. 일반적으로 감사는 일반 비즈니스 사용자가 아닌 보다 전문적인 팀이 수행해 왔다. 그러나 이 경우에 먼저 다른 팀에게 인증 요청이 제출되어 처리되어야 하므로 일반 사용자와 데이터 간에 추가적인 장벽이 생긴다.

이런 추가 단계로 인해 사용자의 데이터 활용이 더 어려워지고 시간도 많이 걸리게 된다. 그 결과, 데이터 민주화 노력이 저해되고 사용자의 의욕도 저하된다. 이런 추가 단계 대신 셀프 서비스 감사를 도입하면 모두가 데이터의 정확성을 검증하고 업무를 진행할 수 있어 가장 효과적으로 데이터 민주화를 강화할 수 있다.

노코드 데이터 도구 통합

통계학 박사나 엄청난 고액 연봉의 수요 높은 데이터 과학자를 채용하는 것이 유일한 선택지이던 시절은 지났다. 오늘날에는 노코드 및 로우코드 선택지가 존재한다. 이를 데이터 민주화 전략의 일환으로 삼을 수 있고, 또 그래야 한다.

노코드 및 로우코드 데이터 도구는 모든 사람이 즉각적으로 데이터와 더 쉽게 상호작용하게 해주므로 데이터 민주화에 분명하고 직접적인 영향을 미친다. 이런 도구는 데이터를 일반인의 손에 닿는 범위 내에 배치할 뿐 아니라 전문가가 단순히 데이터와 조직 내 타 구성원 간의 중개자 역할을 하기보다 더 가치 있는 작업에 집중할 여유를 제공한다. 노코드 및 로우코드 선택지는 모든 사람이 비즈니스 결정을 내리기 위해 쓸 수 있는 데이터와 시간을 더욱 효과적으로 사용할 수 있게 해 준다.

노코드 및 로우코드 선택지는 데이터 민주화 중에서 사용 편의성 측면을 해결하는 차원을 넘어, 변화하는 수요에 대한 기업의 대응 속도에 박차를 가함으로써 경쟁자를 능가할 수 있는 더욱 민첩한 조직을 만드는 데 도움을 준다.

고품질 데이터를 손 닿는 곳에

데이터 민주화라는 환상을 현실로 만드는 것은 가능한 일이다. 모든 사용자가 데이터를 편안하고 성공적으로 활용하여 개선된 의사결정을 내릴 수 있다. 탄탄한 데이터 민주화 전략은 접근하기 쉬운 데이터 제품을 통해 데이터에 대한 신뢰를 확립하고 사용자에게 로우코드 또는 노코드 선택지를 제공하는 것으로 시작한다.

3가지 우선순위에 집중하면 비즈니스 리더는 자신감 있는 데이터 사용자 조직을 구축할 수 있으며, 궁극적으로는 더 나은 고객 경험을 제공할 수 있는, 대응력 높은 기업으로 나아갈 수 있다.
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