Gartner: 데이터 분석은 비즈니스 가치에 대한 새로운 방정식을 구축하는 데 도움이 됩니다.

데이터 분석 역량이 점차 비즈니스 역량으로 자리잡고 있어 2022년 Gartner는 데이터 분석 트렌드에 대응하여 '비즈니스 가치의 새로운 방정식 구축'이라는 개념을 제안했습니다.

"새로운 방정식"이란 무엇인가요? Gartner의 수석 연구 책임자인 Sun Xin은 더 많은 기업 부서에서 더 많은 가치를 실현하고, 비즈니스 모델에 대해 더 많은 생각을 가져오고, 기업이 디지털 혁신을 달성하도록 더 효과적으로 지원하기 위해 데이터 분석이 필요하다고 말했습니다.

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Gartner 수석 연구 이사 Sun Xin

이 개념에 따라 올해 Gartner는 2022년 기업에서 활용할 데이터 및 분석(D&A) 리더를 위한 주요 데이터 및 분석 동향을 발표했습니다. 기업의 활력과 다양성 제고, 인사역량 및 의사결정 강화, 신뢰 제도화 등 3가지 주요 주제로 구성됩니다.

기업 활력과 다양성 촉진

적응형 인공 지능 시스템: Gartner는 2026년까지 기업이 AI 엔지니어링 방법을 사용하여 적응형 인공 지능 시스템을 구현할 것으로 예상합니다. 기업이 이 이니셔티브가 없는 기업보다 25% 더 많은 AI 모델을 더 효과적으로 운영할 수 있도록 지원하세요.

데이터 중심 인공 지능: 데이터 중심 인공 지능은 계속 발전하고 점점 더 많은 분야로 확장될 것이므로 기업은 AI 운영 능력을 완성하기 위해 더욱 강력한 데이터 관리 모델이 필요합니다.

메타데이터 기반 데이터 위빙: 기업이 메타데이터로 데이터 위빙을 더 잘 활용하여 데이터 소스를 관리할 수 있다면 과거의 지루한 데이터 관리 작업을 효과적으로 줄일 수 있습니다.

항상 데이터 공유: 점점 더 많은 기업이 통제 가능한 방식으로 데이터 공유를 고려하고, 자동화된 수단을 통해 더 관련성 높은 데이터를 검색하는 방법에 집중하고, 개방형 OpenData 방식을 사용하여 자체 데이터의 가능성을 탐색할 것입니다. 더 자세히 알아보세요.

사람과 의사결정 능력 강화

상황에 맞는 분석: 의사결정자와 관련된 통찰력을 제공하려면 데이터 및 분석 리더는 비즈니스 모듈 구성 요소를 사용하여 상황에 맞는 풍부한 분석을 제공해야 합니다.

비즈니스 모듈 조립 데이터 및 분석: 과거 기술은 견고한 단일 소프트웨어 형태일 수 있지만 미래 기술은 더 많은 조립 기술을 사용하여 애플리케이션 구축을 완료할 것입니다.

의사결정 중심의 데이터 및 분석: 기업에는 더 높은 수준의 기업 의사결정을 위해 데이터 분석을 기반으로 제안과 계획을 제시할 수 있는 인력이 점점 더 많이 필요합니다. Gartner는 기업이 최상위 설계 관점에서 의사결정 체인을 관리하는 데 도움이 되는 의사결정 인텔리전스 모델을 제안했습니다.

부적절한 인력 기술 및 지식: 기업은 더 많은 사람들에게 영향을 미치기 위해 사용자가 데이터 분석을 사용한 후 비즈니스 결과를 말할 수 있도록 허용해야 합니다.

신뢰의 제도화

연결된 거버넌스: 조직, 비즈니스 기능, 심지어 지역 전반에 걸쳐 가상 데이터 및 분석 거버넌스 계층을 구축하여 전사적 거버넌스 결과를 달성합니다. 중국의 많은 기업은 "최고 데이터 책임자" 사무실 설립을 고려할 것입니다. 이 사무실에는 데이터 거버넌스 위원회가 있으며, 거버넌스 위원회는 일부 법무 부서와 협력하여 상위 수준의 가상 계층에서 "인터넷 거버넌스"를 구현하게 됩니다.

AI 위험 관리: 많은 기업이 감독 및 규정 준수에 더 중점을 두고 일부 모델 거버넌스를 수행하므로 AI 모델을 만들 때 완전히 수동적입니다. Gartner는 기업이 AI 거버넌스에 대한 신뢰 위험과 보안 관리에 주의를 기울일 것을 기대합니다.

제조업체 및 지역 생태계: 기업이 자체 데이터 분석 생태계를 구축할 때 제조업체 간 호환성에 더 많은 관심을 기울여야 합니다.

엣지까지 확장: 데이터 센터 또는 퍼블릭 클라우드 인프라 외부의 분산 장치 서버 및 게이트웨이에서 데이터 및 분석 활동이 점점 더 많이 수행되고 있습니다.

요즘 기업에는 수많은 데이터가 있지만 이러한 데이터가 활성화되지 않은 경우가 많습니다. 기업에서는 데이터 분석 프로젝트와 행동을 수동적으로 구현하고, 데이터의 잠재적 가치를 이끌어내는 데 앞장서지 않는 경우가 많습니다. Sun Xin은 현 단계에서 점점 더 많은 사용자가 데이터를 기반으로 의사 결정을 내릴 수 있도록 하는 것이 기업의 과제가 되었다고 믿습니다. 동시에 기업도 일부를 사용하기를 희망합니다. 셀프 서비스' 도구를 사용하면 비즈니스 사용자가 더 빠르게 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

가트너도 올해 전망에서 비교적 과감한 예측을 내놨습니다. 점점 더 많은 데이터 분석 활동이 디지털 오피스 소프트웨어에서 시작될 것입니다. 비즈니스 요구가 높아지면 데이터 분석이 디지털 오피스 소프트웨어에서 완성되고 이를 기반으로 할 수 있습니다. 디지털 오피스 소프트웨어에서 일부 비즈니스 작업을 완료하고 데이터 분석의 폐쇄 루프를 완료합니다.

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