데이터 기반 인사이트로 비즈니스 성장 촉진: IT 리더로부터 배우는 5가지 교훈

여러분의 비즈니스는 방대한 양의 데이터를 기반으로 운영됩니다. 운영 환경 전반의 모든 요소는 애플리케이션, 시스템, 서비스, 인프라 등 다양한 출처에서 지속적으로 데이터를 생성하고 소비합니다. 데이터 기반 접근 방식은 주요 비즈니스 과제를 해결하고 혁신을 추진하는 데 필수적입니다. 고객이 무엇을 기대하고 원하는지 이해하지 않고서는 탁월한 고객 경험을 창출할 수 없습니다. 

경쟁자를 능가하고 비즈니스 혁신을 진정으로 가속화하려면 현재 운영 상태와 유망한 성장 기회를 이해해야 합니다. 이를 위해서는 관련 데이터를 수집하고 분석할 뿐만 아니라 이로부터 데이터 기반 인사이트를 도출해야 합니다. 이러한 실행 가능한 인사이트는 복원력을 개선하고 생산성을 높이며 궁극적으로 혁신을 가속화하는 데 도움이 됩니다. 

예를 들어, 특정 제품을 추가한 고객이 결제를 마치지 않고 이탈하는 현상에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이를 조사하시면 제품 목록에 버그가 있어 결제가 불가능했다는 사실을 발견하실 수 있습니다. 

이를 분석하지 않으면 이 모든 유용한 정보는 저장 공간에서 방치되어, 종종 수익 기회를 잃거나 운영 비용이 증가하는 결과로 이어질 수 있습니다. 데이터 중심의 전략적 의사 결정 문화를 조직 전체에 걸쳐 모든 프로세스 단계에서 조성하여 기존 비즈니스 과제를 발견하고 해결하며, 새로운 수익원을 창출하고 경쟁 우위를 강화하며 비즈니스 성장을 촉진하는 가치 창출 기회를 발견해야 합니다. 한 기술 의사결정권자는 "확장 가능한 실시간 데이터 활용이 원활하지 않으면 비즈니스 효율성에 영향을 미칩니다."라고 설명하기도 합니다. 

조직 전반에 걸쳐 데이터 기반 인사이트를 사용하는 문화를 우선시하는 전략을 채택하면 혁신의 토대가 마련됩니다. 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환하는 것은 데이터 사일로를 줄이고 데이터 접근성을 높이는 것에서 시작되며, 이를 통해 더 빠른 의사 결정, 생산성 향상, 경쟁자를 능가할 수 있는 우위를 확보할 수 있습니다.

현재 데이터를 통해 인사이트를 얻고 있다 해도, 그 인사이트에 만족하시나요? 최고 경영진과 의사 결정권자 다섯 명 중 세 명이 자신에게 제공되는 데이터 인사이트에 불만족을 표하고 있습니다. 의미 있고 실행 가능한 데이터 분석을 제공하려면 명확한 목표를 설정하고 데이터 볼륨을 관리해야 합니다. 데이터가 너무 많으면 노이즈가 발생하고, 여러 사일로에 걸쳐 데이터가 충분하지 않으면 연결점을 찾기가 매우 어렵습니다. 

뼈아픈 사실은 최고 경영진과 IT 의사 결정권자의 78%가 자사 조직이 동종업계보다 데이터 분석 및 인텔리전스에서 더 앞서 있다고 믿는다는 점입니다. 실제로는 많은 조직이 생각하는 데이터 성숙도 수준과 실제 수준 사이에 상당한 괴리가 있습니다. 데이터 성숙도, 즉 조직이 데이터를 비즈니스에 얼마나 잘 활용하는지는 캡처, 분석, 자동화, 변혁의 네 단계로 나눌 수 있습니다. 데이터 성숙도 프레임워크에서 조직이 어디에 위치하는지를 파악하면 데이터와 기술을 사용하여 비즈니스 목표를 달성하는 최선의 방법을 발견할 수 있습니다.

생성형 AI는 새로운 자동화 기능을 발휘하고, 검색 애플리케이션을 강화하며, 고객 경험을 향상시키고, 직원들이 전략적 활동에 더 많은 시간을 할애하도록 도울 잠재력을 지니고 있습니다. 그 파급력이 매우 커서 무시하기 어렵기 때문에, 이사회나 경영진으로부터 가능한 한 빨리 새로운 생성형 AI 애플리케이션을 도입하라는 압력이 들어오고 있을지도 모릅니다. 

그러나 생성형 AI에서 가치를 창출하려면 우선 양질의 데이터 관행을 갖춰야 합니다. 입력되는 데이터가 곧 생성형 AI 결과물의 품질을 좌우하기 때문입니다. 입력값이 우수해야 출력값도 우수합니다. 적절한 데이터와 강력한 데이터 활용 체계가 없으면 생성형 AI로 큰 효과를 기대하기 어려우며, 혜택을 누릴 수 없습니다. 그 반대도 마찬가지입니다. 풍부한 데이터 입력과 간소화된 조직 프로세스를 갖추고 있다면 그만큼 풍부한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

양질의 데이터 확보는 데이터의 유형(정형, 비정형, 반정형)에 상관없이 환경 전반에서 데이터를 활용하는 것에서 시작됩니다. 탄탄한 데이터 관행의 토대를 갖춘 뒤에는, 분산 아키텍처 곳곳에 있는 모든 유형의 데이터를 처리할 수 있는 솔루션을 모색해야 합니다. 잊지 마세요, 데이터가 우수해야 AI 출력도 우수해집니다.

"AI는 미래입니다. AI가 없다면 우리는 공룡이나 다름없죠. 생성형 AI를 통해 저희 회사는 어떤 것도 포기할 필요 없이 더 현명하고 효율적인 결정을 내릴 수 있습니다. 생성형 AI는 똑똑하고, 끊임없이 학습하고 진화하며, 우리가 놓치고 있는 것이 무엇인지, 어디를 살펴봐야 하는지, 무엇을 해야 하는지 알려줄 수 있습니다."라고 제조 업계의 한 기술 의사 결정권자는 말합니다. 최근 생성형 AI의 발전은 놀라울 정도로 다양한 가능성을 새롭게 열어 주었고, 이를 수용할 수 있는 이들은 다양한 이점을 누릴 수 있습니다.

전 세계의 조직이 이를 실감하고 있습니다. 최고 경영진 임원의 93%가 생산성, 운영 복원력, 고객 경험 등을 개선하기 위해 생성형 AI에 투자했거나 투자할 계획을 가지고 있습니다.  

생성형 AI를 (상대적으로) 조기에 도입하면 새로운 기회를 창출하고 혁신을 주도하여 경쟁사보다 한발 앞서나갈 수 있습니다. 수용 모델에서 앞서가려면 먼저 좋은 데이터를 준비해야 합니다. 그런 다음, 대규모 언어 모델(LLM)을 활용해 높은 가치를 창출할 수 있는 사용 사례를 찾아야 합니다. 

안전하게 최적의 결과를 얻으려면 검색 증강 생성(RAG)을 사용하여 독점 데이터를 생성형 AI 알고리즘에 공급해야 합니다. 이 기술은 조직의 결과물에 특화된 맥락을 더해 더욱 정확하고 관련성 높은 결과를 도출해 줍니다.

경쟁력 확보, 성장, 혁신을 위해서 조직은 생성형 AI 기술의 도입을 가속화할 수 있는 견고한 데이터 기반이 필요합니다. 데이터 및 생성형 AI 전략은 고객과 직원이 정보에 기반한 데이터 기반 의사 결정을 자신 있게 내릴 수 있도록 지원해야 합니다.

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