데이터 과학자를 꿈꾸는 예비 데이터 과학자 여러분에게, 2023년 데이터 및 분석(Data and Analytics)의 세계에서 주목해야 할 핵심 트렌드를 소개하려고 합니다. 오늘날의 기업 환경에서 데이터와 분석은 중심 역할을 하고 있으며, 이 분야에 대한 전문 지식은 더욱 중요해지고 있습니다. 데이터과학자로서성장하려면 이러한 트렌드를 깊이 이해하고, 기술 및 전략을 효과적으로 활용하는 능력이 필수입니다.
가트너는 뭄바이에서 개최된 가트너 데이터 및 분석 서밋에서 비즈니스 및 IT 리더들에게 반드시 활용하고 데이터 및 분석 전략에 적용시켜야 할 10가지 트렌드를 발표했습니다. 이를 통해 우리는 데이터와 분석을 어떻게 조직에 통합하고 가치를 창출해낼 수 있는지에 대한 통찰을 얻을 수 있습니다.
1. 가치 최적화
데이터 및 분석 리더는 자신이 조직에 제공하는 가치를 명확히 표현하는데 어려움을 겪을 수 있습니다. 그러나 가치 스토리텔링, 가치 흐름 분석, 투자 순위 및 우선순위 지정, 비즈니스 성과 측정 등을 통해 가치를 최적화 할 수 있습니다. 예를 들어, 조직의 데이터를 분석하여 명확한 비즈니스 목표와 연결 시키면 의사 결정 과정을 지원하고 성공을 측정하는데 도움이 될 수 있습니다.
2. AI 리스크 관리
AI 사용이 확대되면서, 윤리적 위험, 학습 데이터 오염 등과 같은 새로운 위험들이 생겼습니다. 이를 완화하기 위해 AI 거버넌스와 책임감 있는 AI 관행을 적용하여 신뢰를 구축하고 AI 채택을 촉진해야 합니다. 이는 규정 준수 뿐만 아니라 기업 문화와 가치와 일치하는 투명하고 책임감 있는 방식으로 AI를 사용하는 것을 의미합니다.
3. 옵저버빌리티(Obsevability)
옵저버빌리티(Obsevability)는 데이터 및 분석 시스템의 동작을 이해하는 특성으로, 문제의 근본적인 원인을 빠르게 파악하고 비즈니스 결정을 내릴 수 있게 합니다. 이를 위해 데이터 옵저버빌리티 도구를 평가하고 주 사용자의 요구 사항을 파악하며 조직 전체에 적용해야 합니다.
4. 데이터 공유 필수
데이터 공유는 부서나 계열사 간의 내부 공유 뿐만 아니라 외부 공유에도 중요합니다. 이를 위해 데이터 패브릭 설계를 채택하여 데이터 소스 전반에서 데이터 공유를 가능하게 해야 합니다. 제품형 데이터의 개념은 데이터 자산을 추가 가치를 창출하는 제품으로 전환하는 아이디어입니다.
5. 데이터및 분석 지속가능성
기업의 지속 가능성 목표를 지원하는 것을 넘어, 데이터 및 분석을 활용해 지속 가능한 결과를 창출하는 전략을 구축해야 합니다. 이를 위해서는 지속 가능한 솔루션에 대한 연구와 투자가 필요합니다.
6. 실용적인데이터 패브릭
데이터 패브릭은 데이터의 통합, 액세스, 신뢰성을 위한 아키텍처 및 플랫폼입니다. 이는 데이터 소스와 애플리케이션 간의 연결을 단순화하며 데이터 품질과 거버넌스를 향상시킵니다.
7. 떠오르는 AI 기술에 대한 대비
텍스트, 이미지 및 비디오 생성을 포함한 다양한 분야에서 사용되는 생성형 AI와 같은 최신 기술은 데이터 및 분석 분야의 미래를 주도하게 될 것입니다. 이러한 기술을 효과적으로 활용하기 위해 계속 연구하고 투자해야 합니다.
8. 통합 및 컴포저블 에코 시스템
기업들은 빠르게 변하는 비즈니스 환경에 대응하기 위해 유연하고 확장 가능한 데이터 및 분석 솔루션을 필요로 합니다. 이를 위해 컴포저블 D&A 플랫폼과 서비스의 적용을 고려해야 합니다.
9. 크리에이터가된 소비자
사용자는 데이터를 단순히 소비하는 것을 넘어 생성하고 관리하는 역할을 수행하게 됩니다. 따라서 사용자 중심의 설계와 도구가 필요하며, 이를 지원하기 위한 인프라가 필요합니다.
10. '사람'은 핵심의사 결정권자
AI와 기계 학습의 발전에도 불구하고, 최종적인 의사 결정은 '인간'에게 달려있습니다. 기술이 제공하는 정보와 분석 결과를 바탕으로 인간의 직관과 판단력을 결합해 의사 결정을 내려야 합니다.
데이터및 분석의 세계는 끊임없이 발전하고 있습니다. 이러한 트렌드와 전략을 적극적으로 통합하고 활용함으로써, 여러분은 데이터과학자로서미래에 준비되고, 시장에서 핵심적인 위치를 차지할 수 있습니다. 여러분의 무한한 가능성을 위해 항상 도전하고 연구하는 정신을 잃지 마십시오! Good Luck and Keep Learning!