새로운 기술은 우리의 삶을 더 새롭고 효율적으로 만들어 주어야 하지만, 이미 가득 찬 접시에 더 많은 음식을 추가할 뿐인 경우도 종종 있다. 

데이터 환경이 진화함에 따라 증가하는 데이터양과 새로운 데이터 도구 구현에 있어서 나타나는 문제를 따라잡기 위해 고군분투하고 있는 상황도 이와 비슷하다. 

이러한 변화하는 환경을 성공적으로 탐색하려면 도전 과제를 이해하고, 비즈니스 목표에 부합하기 위해 문제를 해결하고, 효과적인 전략을 세우고 이를 구현하기 위한 3단계 로드맵을 따르는 것이 중요하다. 

생성형 AI를 활용하여 생산성 향상이라는 목표를 훨씬 더 쉽게 달성할 수 있는 지름길을 소개한다.

현재의 데이터 환경에서 데이터 팀이 직면하고 있는 과제는 다음과 같다. 

데이터 다양성 및 볼륨: 

데이터양의 폭발로 인해 정형, 반정형 및 비정형 데이터를 포함한 다양한 형식의 데이터가 제공되고 있다. 

예를 들어, 소매 회사는 판매 거래 데이터, 고객 리뷰 및 소셜 미디어 데이터, 감정 분석 데이터를 처리해야 하는데, 이러한 데이터의 형식과 크기는 아주 다양하다.

데이터 사일로화와 통합: 

기업의 데이터는 격리된 채 사일로화 되어있는 경우가 많다. 

환자 기록이 재무 데이터와 별도로 저장되어 있다면 환자 치료 및 운영에 있어서 전체 최적의 효율적인 의료 시스템이라 하기 어렵다.

데이터 품질 및 거버넌스: 

데이터 품질을 유지하려면 지속적인 개선이 필요하다. 

금융 부문에서는 재무 데이터의 사소한 오류가 재무 보고에서 규정 준수 문제에 이르기까지 심각한 결과를 초래할 수 있다.

스킬 부족: 

데이터 전문가에 대한 수요가 공급을 계속 초과하고 있다. 

숙련된 데이터 사이언티스트에 대한 수요가 전자 상거래에서 의료에 이르기까지 산업 전반에 걸쳐 증가 추세에 있어 인력 확보의 경쟁이 심해지고 있다.

기술적 복잡성: 

클라우드 플랫폼을 비롯해 머신런닝 툴 같은 데이터 기술이 빠르게 발전함에 따라 데이터 팀은 관련 기술을 지속적으로 업데이트해야 한다.

생성형 AI는 복잡한 데이터 패턴과 이상 징후를 이해하는 데 도움을 줄 수 있다. 

방대한 데이터 세트를 처리하고 텍스트 요약 생성 등 데이터 탐색을 지원한다. 

예를 들어, 금융 서비스에서 생성형 AI는 재무 보고서를 신속하게 분석하고 간결한 요약을 생성하여 추세와 이상치를 보다 효율적으로 식별할 수 있도록 지원한다.

 비즈니스 목표에 맞게 데이터 작업을 조정하면 생산성에 큰 영향을 줄 수 있다. 

 매출 성장: 

 리테일 회사의 판매 수익을 높이기 위해 고객 세분화 및 개인화된 마케팅 전략에 중점을 두고 매출 성장 등 가장 중요한 비즈니스 목표에 맞게 노력을 집중할 수 있다.

 비용 절감: 

 제조 부문에서 운영 데이터를 분석하여 비효율과 낭비를 찾아 개선하면 생산 비용을 절감할 수 있다.

 고객 만족도: 

 한 통신 회사는 서비스 품질 향상으로 고객만족도를 높이기 위해 고객 피드백과 네트워크 성능 데이터를 분석하여 데이터 이니셔티브를 조정하였다. 

 컴플라이언스: 

 금융 산업에서 직원의 업무가 자금 세탁 방지(AML) 규정 또는 KYC(Know Your Customer) 요구사항 같은 규정 준수 목표에 부합하는지 확인할 수 있다.

생성형 AI의 지원으로 데이터 팀과 비기술적 이해 관계자 간의 커뮤니케이션 갭을 해소할 수 있다. 

데이터 결과를 명확하고 쉬운 언어로 생성하므로 비즈니스 리더는 데이터 기반 권장 사항을 더 쉽게 이해하고 조정할 수 있다.

예를 들어, 예측 모델의 거동 방식에 대하여 데이터 비전문가들도 알기 쉬운 용어로 설명을 생성할 수 있으므로 비즈니스 리더가 판매 성장에 대한 잠재적 영향을 이해하는 데 도움이 된다.

 데이터 팀의 역량을 강화하기 위해 기업은 각각 특정 과제에 맞게 조정된 다양한 전략을 구현할 수 있다.

 비즈니스 방향에 부합하도록 데이터 프로젝트를 조정해 가면서 명확하고 구체적인 목표를 설정할 수 있다. 

 예를 들어, 의료 서비스 제공자는 예측 분석을 활용하여 환자 재입원율을 특정 비율로 줄이려는 목표를 설정할 수 있다.

 비즈니스 목표와의 연계: 

 비즈니스 리더와 이해 관계자의 정기적인 커뮤니케이션을 통하여 진화하는 비즈니스 요구 사항에 맞도록 조정하는 일에 데이터 이니셔티브가 도움이 된다. 

 부동산 회사는 시장 데이터 및 추세를 분석하여 신시장으로 확장하려는 목표에 맞게 데이터 전략을 조정할 수 있다.

 지속적인 평가: 

 추진 상황을 지속적으로 추적하기 위해 메트릭스를 설정해야 한다. 

 전자 상거래 부문에서 구매 전환율과 포기율을 모니터링하여 데이터 기반의 권장 사항의 효과를 측정할 수 있다.

 팀 교육: 

 지속적인 교육 및 개발 프로그램을 통해 데이터 관리팀 구성원의 최신 기술과 지식을 향상시킬 수 있다. 

 데이터 분석 팀은 데이터 가시화 기술에 대한 최신 정보를 얻기 위해 정기적으로 교육과 워크숍에 참여하여야 한다.

 피드백 루프: 

 비즈니스 이해 관계자와의 피드백 루프 구축은 필수적이다. 

 에너지 관련 부문에서 유틸리티 회사는 데이터 기반 에너지 소비 권장 사항을 개선하기 위해 고객 피드백 루프를 구축하고 있다.

GenAI 통합으로 데이터 팀의 생산성을 향상할 수 있는 몇 가지 방법을 아래에 소개한다.

생성형 AI의 중요한 장점 중 하나는 반복적인 업무를 자동화할 수 있는 점이다. 

데이터 팀의 업무 중 데이터 정리 및 보고서 생성에 상당한 시간을 소비하는 경우가 많다.

생성형 AI로 이러한 업무를 자동화하여 데이터 전문가들이 더 가치가 높은 일에 집중할 수 있도록 한다.

예를 들어, 정기적으로 데이터 품질 보고서를 자동 생성하여 주의가 필요한 영역을 강조하여 표시할 수 있다.

생성형 AI는 머신러닝 모델을 훈련하고 배포하는 프로세스를 간소화할 수 있다. 

모델 코드, 하이퍼 매개 변수 튜닝 스크립트 및 배포 파이프라인을 생성하는 데 도움이 될 수 있다. 

이를 통해 데이터 기반 솔루션의 개발 및 배포를 가속화하여 고급 분석의 이점을 더 빠르게 활용할 수 있다.

데이터 문서화 및 카탈로그 작성 관리는 시간이 많이 소요된다. 

생성형 AI는 데이터 사전, 메타데이터 및 데이터 계보 문서를 자동으로 생성할 수 있다. 

또한 데이터 세트에 대한 자연어 설명을 생성할 수 있어 사용 가능한 데이터 자산을 보다 쉽게 이해하고 활용할 수 있다.

데이터 팀은 생성형 AI를 활용하여 업무를 간소화하고 커뮤니케이션을 개선하며 통찰력 생성을 가속화할 수 있다. 

그러나 생성형 AI를 신중하게 활용하여 팀원의 전문 지식을 보완하고 조직의 목표에 부합하도록 하는 것이 중요하다.

데이터 환경이 계속 진화함에 따라 데이터 팀과 생성형 AI 간의 시너지 효과는 강력한 힘이 될 것이다. 

이를 통해 새로운 차원의 생산성과 혁신으로 점점 더 데이터 중심이 되어가는 경제환경에서 발전할 수 있을 것이다.

단지 기술적 숙련도를 높이는 것이 아니라, 데이터 이니셔티브, 비즈니스 목표, 조직을 발전시키는 생성형 AI와 같은 신기술 간의 공생 관계를 형성하는 것이다. 

이러한 전략에 집중하여 더 광범위한 목표에 부합하는 기업은 데이터 주도 통찰력을 기반으로 데이터가 범람하는 세상에서 혁신을 주도하는 기업이 될 것이다.

참고 | https://www.clouddatainsights.com/a-roadmap-to-boost-data-team-productivity-in-the-era-of-generative-ai/​