공공 부문 리더가 데이터에 대해 물어야 하는 5가지 질문

전 세계의 정부 기관과 교육 기관은 클라우드, SaaS 및 고객 우선 디지털 경험을 향한 움직임을 가속화하고 있습니다. 이 모든 이니셔티브의 공통 분모는 무엇일까요? 데이터입니다. 구체적으로, 데이터의 품질과 양, 저장 위치, 액세스 방법, 필요한 항목을 얼마나 빨리 찾을 수 있는지 등입니다. 즉, 데이터는 공공 부문의 가장 전략적인 자산 중 하나입니다.

특히 팀, 부서, 심지어 조직의 데이터 사일로를 연결할 때 흩어져 존재하는 데이터의 편재성 때문에 전체적으로 파악하기 어려울 수 있습니다. 공공 부문 조직에 가장 큰 영향을 미칠 데이터 우선 순위에 집중할 수 있도록, 다음 다섯 가지 질문을 고려해 보세요.

1. 데이터 공유를 어떻게 촉진할 수 있는가?

맥킨지에 따르면, 공공 부문은 고객 만족도 10개 업종 중 최하위를 기록하고 있습니다. 공공 부문 조직은 빠르고 효율적이며 보안이 유지되는 디지털 서비스 제공을 통해 이해 관계자에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있는 기회를 갖습니다.

좋은 최종 사용자 경험을 만드는 것은 이면의 데이터에 달려 있습니다. 그리고 데이터 상호 운용성이 핵심입니다. 데이터 공유를 통한 관리 효율성 향상은 공중 보건 및 안전 필요를 위한 다중 관할권 협력과 전투 지원을 위한 교차 도메인 조정을 포함하여 여러 형태로 나타납니다.

미국에서, 바이든 대통령은 연방 기관들이 시민들에게 빠르고 질 높은 경험을 제공하는 데 도움이 되는 데이터를 공유하도록 지시하는 정부에 대한 신뢰 재구축을 위한 연방 고객 경험 및 서비스 제공의 전환에 관한 행정 명령을 내렸습니다.

"고객은 종종 비즈니스를 위한 자금 조달을 모색하거나 식량 불안을 겪고 있는 경우와 같이 필요한 특정 순간에 여러 기관에서 서비스를 탐색합니다. 이러한 상황에서, 관련 기관은 적절한 개인 정보 보호 기능을 갖춘 데이터 교환을 통해 고객의 필요를 충족하는 통합된 경험을 달성할 수 있도록 서비스 제공을 조정해야 합니다."

학생들과 시민들은 빠르고 효율적이며 최소한의 노력만 있으면 되는 소비자 기반 웹사이트와 앱에 익숙해졌습니다. 그들은 복잡한 양식을 온라인으로 작성하든, 여권이나 정부 발행 신분증 갱신을 신청하든, 대학 웹사이트에서 필요한 정보를 검색하든, 공공 부문에서도 똑같은 것을 기대할 것입니다.

이상적으로 클라우드에 기반한 데이터 플랫폼은 여러 조직 간에 단일 정보원 역할을 수행할 수 있습니다. 플랫폼은 데이터에 액세스하고 있는 사용자에 대한 가시성을 제공할 뿐만 아니라 증가하는 데이터 양에 따라 확장할 수 있는 유연성을 제공해야 합니다.

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2. 데이터가 인프라 복원력을 강화하고 있는가?

데이터 침해로 인한 전 세계 평균 비용은 2022년에 435만 달러로 사상 최고치를 기록했습니다. 그리고 조직의 83%가 사이버 공격의 피해자였던 적이 있다고 말합니다.

데이터가 디지털 전환 전략의 기반인 것처럼, 데이터는 최신 사이버 공격의 대상이기도 합니다. 다시 말해, 데이터는 해커의 무기입니다. 나쁜 행위자가 중요한 데이터에 액세스하는 것을 방지하려면, 데이터를 분석하고 데이터를 가지고 작업하며 이를 위협 인텔리전스로 공유할 수 있도록 가능한 한 많은 데이터를 자체적으로 수집해야 합니다. 

국가 사이버 보안 개선에 관한 행정 명령과 같은 현행 정책은 기관이 조사 및 교정을 위해 네트워크 및 시스템 로그를 수집하고 보관하도록 요구합니다. 또한 이 데이터의 인사이트를 엔드포인트 위협 탐지 및 대응 기능과 결합해야 합니다. 사용자, 기기 및 도구 통합 활동에 대한 상황별 타임스탬프가 있는 데이터는 사이버 위협에 대한 예방, 탐지 및 대응의 형태로 복원력을 구축하는 데 필수적입니다.

3. 데이터 기반 문화를 갖추고 있는가?

데이터와 디지털 전환에는 기술보다 더 많은 것이 있습니다. 팀이 클라우드와 디지털로 이동함에 따라, 내부적으로 문화적 변화가 필요하게 됩니다. 한 가지 측면은 필요에 따라 팀의 구조와 기술 및 업스킬을 고려하는 것입니다.

공공 부문 리더는 데이터를 전략적 자산으로, 데이터 관련성을 운영상 이점으로 우선 순위에 두는 체험 학습에 투자해 데이터 기반 문화를 구축해야 합니다.

이 투자는 직원의 생산성과 고용 이니셔티브를 지원할 뿐만 아니라, 세계 경제 포럼의 연구는 업스킬링에 대한 투자가 2030년까지 세계 GDP를 6조 5천억 달러 증가시킬 것이라는 것을 보여줍니다. 

4. AI와 머신 러닝에 대해 생각하고 있는가?

공공 부문 기관이 시민과 학생 서비스를 더 효율적으로 만들기 위해 노력함에 따라, 인공 지능(AI)과 머신 러닝은 더욱 빠르게 작업을 진전시키는 데 도움이 될 수 있습니다.

머신 러닝에 의해 구동되는 AI는 작업을 경감, 분할, 대체 또는 증강합니다. 미국의 경우, 공공 부문 조직이 2025년까지 AI에 17억 달러를 지출할 것으로 예상됩니다. 정부와 교육 리더들은 모두 AI를 받아들이지만, AI의 사용이 신중하게 계획되고, 실행되고, 감사되어야 한다는 것을 인정합니다.

AI와 특히 머신 러닝이 용도에 맞게 가장 잘 적용되는 분야 중 하나는 이상 탐지입니다. 보안 운영 센터(SOC)에서 비정상적인 보안 정보 및 이벤트 관리(SIEM) 동작을 감지하든, 학군의 IT 인프라에서 애플리케이션 성능 저하를 감지하든, 머신 러닝을 드래그 앤 드롭 시각화와 결합하면 사람의 눈으로 볼 수 없는 데이터 핫스팟을 발견할 수 있습니다. 접근 가능한 머신 러닝과 탐지 기술을 적용할 때, 데이터는 그 어느 때보다 강력합니다.

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5. 데이터 플랫폼에 더 많은 작업을 하도록 요청할 수 있는가?

공공 부문 기관들은 지속적으로 더 적은 것으로 더 많은 일을 하도록 요청받습니다. 리더와 팀은 무엇이 효과가 있는지, 무엇이 효과가 없는지, 무엇이 너무 비싼지 분석하는 데 시간을 보내고 있습니다. 그 과정에서, 데이터 도구를 통합하고 기술 부채를 줄일 수 있는 방법을 찾고 있습니다.

이미 데이터에 대한 신뢰할 수 있는 플랫폼을 보유하고 있다면, 해당 플랫폼을 통해 더 많은 작업을 수행할 수 있도록 하는 것은 어떨까요? 데이터는 이미 거기에 있습니다. 많은 조직이 통합, 관리 및 비용 지불을 위해 공급업체를 추가하지 않고도, 제공할 수 있는 속도와 확장성을 활용하여 하나의 데이터 플랫폼을 여러 사용 사례에 사용하고 있습니다.

예를 들어, 데이터 플랫폼은 기술 생태계에 대한 가시성을 제공할 수 있으며, 데이터에 대한 빠르고 안정적인 액세스는 특히 소프트웨어 팩토리 모델에서 DevSecOps가 앱을 빌드하고 테스트하는 기반이 됩니다. 특히 규모에 맞게 신속하게 운영되는 동일한 데이터 기반을 통해 사이버 보안 전략을 지원하고, 데이터 로그를 활용하여 위협을 신속하게 탐지하고 대응할 수 있습니다. 

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