오는 2025년까지 디지털 비즈니스를 확장하려는 기업의 80%가, 데이터 및 분석 거버넌스에 대한 현대적인 접근 방식을 취하지 않는다면 ‘디지털 비즈니스’ 자체가 실패할 것이라는 전망이 나왔다. 

즉, ‘디지털 비즈니스’를 아무리 떠들어봐야, 데이터 및 분석 거버넌스에 현대적 방법, 예컨대 데이터 최고책임자 선임, 비즈니스+데이터가 완전체가 되는 노력을 하지 않는 단편적인 ‘데이터 손대기’로는 그 효과를 거둘 수 없다는 지적이다.

최근 금융권 마이데이터 움직임이나, 향후 데이터 경제 실현에 목마른 산업 전반에 시사하는 바가 적지 않아 보인다.

‘앤드류 화이트(Andrew White)’ 가트너 최고 권위 애널리스트(Distinguished VP Analyst)는 지난 1월 12일 가트너 공식 블로그(https://blogs.gartner.com/andrew_white/2021/01/12/our-top-data-and-analytics-predicts-for-2021/)에 2021년 데이터 및 분석·예측을 전망한 글(Our Top Data and Analytics Predicts for 2021)에서 이같이 밝혔다.

▲ (출처: 가트너 홈페이지 앤드류화이트 소개 글)

다음은 가트너 공식 블로그에 오른 앤드류 화이트의 전망 요약.

◆2021년 예측…“잘 준비된 데이터 및 분석 리더는 성공할 것이지만, 불확실한 미래라는 위험 요소”

2023년까지 최고 데이터 책임자(CDO)가 없는 기업의 50%가 성공하기 위해서는 최고 디지털 책임자(Chief Digital Officer)가 사실상의 CDO(최고 데이터 책임자) 역할을 수행해야 한다.

2024년까지 클라우드를 광범위하게 채택하면서 워크로드와 비용에 대한 관련성이 명확해짐에 따라, CDO(Chief Data Officer)의 결정에 대한 CFO의 영향력이 높아질 것이다.

2024년까지 기업의 75%는 연합 데이터 및 분석(D&A) 이니셔티브를 지원하고, 엔터프라이즈 규모의 실패를 방지하기 위해 ‘중앙 집중형 데이터 및 분석 전문가 센터(COE)’를 구축할 것이다.

2023년까지 기업간 데이터 공유를 가능케 하는 ‘공유된 체계론(Ontology)’, ‘의미론(Semantics)’, 거버넌스 및 관리 프로세스를 갖춘 기업은 그렇지 못한 기업을 능가할 것이다.

이어 2023년까지 CDO(Chief Data Officer) 임명자가 넘침에 따라, 이중 50%는 전략적 비즈니스 담당이 아닌 내부 서비스에 집중하게 될 것이다.

◆2021년 예측…“디지털 비즈니스를 관리, 확장 및 전환하기위한 데이터 및 분석 전략”

2024년까지 기업의 30%는 데이터 및 분석 거버넌스 플랫폼에 투자해 신뢰할 수 있는 통찰력과 새로운 효율성의 비즈니스 영향을 증가시킬 것이다.

2024년까지 대부분의 기업은 신뢰 기반 데이터 공유 프로그램을 시도하지만, 이중 15%만이 성공하고 동료기업들을 능가할 것이다.

2024년까지 AI 및 분석 솔루션 개발에 사용되는 데이터의 60%가 인위적인 합성에 의해 생성된다.

2025년까지 단순 데이터 표준화가 아닌 비즈니스 성과에 초점을 맞춘 데이터 및 분석 거버넌스 이니셔티브의 80%가 필수 비즈니스 역량으로 간주될 것이다.

2025년까지 디지털 비즈니스를 확장하려는 기업의 80%는 데이터 및 분석 거버넌스에 대한 현대적인 접근 방식을 취하지 않기 때문에 실패할 것이다.

◆2021년 예측…“엔터프라이즈 애플리케이션 영역에서의 인공 지능”

2024년까지 고급 계약분석 솔루션을 채택하는 기업의 계약검토 프로세스에 필요한 수작업의 정도가 절반으로 줄어들 것이다.

2023년까지 ‘HR 서비스 관리 문의’ 3/4이 대화형 플랫폼을 통해 시작될 것이다.

2024년까지 디지털 상거래 주문의 10%가 AI에 의해 예측되고 시작될 것이다.

2023년까지 ERP 데이터는 AI가 생성 한 예측 분석 및 예측을 위한 30 %의 기반이 될 것이다.

2023년까지 AI 트레이닝 데이터의 최대 10%가 선의 또는 악의적인 행위자에 의해 감염될 것이다.

◆2021년 예측…“분석, BI 및 데이터 사이언스 솔루션 — 광범위하고 민주화되고 구성 가능”

2023년까지 기업의 30%는 다양한 분석 커뮤니티의 집단 지능을 활용, 중앙집중형 분석 또는 셀프 서비스에만 의존하는 경쟁업체보다 우수한 성과를 거둘 것이다.

2023년까지 기업의 60%는 3개 이상의 분석 솔루션에서 구성요소를 결합, 인사이트와 행동을 연결하는 분석이 포함된 비즈니스 애플리케이션을 구축할 것이다.

2023년까지 전반적인 애널리틱스의 도입은 산업별 및 도메인별로 특화된 분석 솔루션에 힘입어 35%에서 50%로 증가할 것이다.

2023년까지 클라우드 설계자는 분석 및 BI 도구를 도입할 때 주요 이해 관계자가 될 것이다.

즉, 확장성 및 유기적으로 연결된 클라우드 에코시스템이 구매시 고려할 주요 3가지 요소로 자리잡기 때문이다.

◆2021년 예측…“인공 지능과 인공 지능이 사람과 사회에 미치는 영향”

2025년까지 AI 벤더의 1%가 사전 훈련된 AI 모델에 집중하면서, 책임감 있는 AI가 사회적 관심사가 될 것이다.

2023년에 성공적인 계정 탈취 공격의 20%는 딥 페이크를 사용, 사용자가 민감한 데이터를 넘기거나 돈을 범죄 계정으로 송금하도록 유도할 것이다.

2024년까지 AI 제공 업체의 60%는 가능한 피해를 완화하는 수단을 기술의 일부분으로 포함할 것이다.

2025년까지 정부의 10%는 현실적인 행동패턴을 가진 가공의 인구를 사용, 개인정보보호 및 보안문제를 피하면서 AI를 교육할 것이다.

2025년까지 직장 내 대화의 75%가 기록되고 분석돼 추가된 기업 가치요소나 위험을 발견할 수 있다.

◆2021년 예측…“데이터 관리 솔루션 — 운영 효율성이 최고 수준으로 상승”

2025년까지 독자적인 DBMS 공급업체의 50%가 사업을 중단, 고객이 전략을 조정하고 전략적 DBMS 공급 업체로 다시 마이그레이션하게 될 것이다.

2024년까지 메타데이터를 적극적으로 활용, 동적 데이터 패브릭을 강화하고 제공하는 기업은 통합 데이터 제공에 걸리는 시간을 50% 단축하고 데이터 팀의 생산성을 20% 향상시킬 것이다.

2024년까지 기업의 75%는 미션 크리티컬 데이터와 분석 공유 및 거버넌스를 추진하기 위해 여러 데이터 허브를 구축할 것이다.

2024년까지 기업의 50%는 디지털 비즈니스 이니셔티브를 더 잘 지원하기 위해 최신 데이터 품질 솔루션을 채택할 것이다.

◆2021년 예측…“운영 AI 인프라 및 AI 오케스트레이션 플랫폼 활성화”

2020년 10% 미만에서 2025년까지 50%의 기업이 AI를 운영하기 위해 인공지능(AI) 오케스트레이션 플랫폼을 고안할 것이다.

2025년까지 AI는 인프라 결정을 주도하는 최고의 카테고리가 될 것이다. 이같은 AI 시장의 성숙으로 인해 컴퓨팅 요구 사항이 10배 증가하게 된다.

2025년까지 AI 오케스트레이션 플랫폼을 구현하는 기업의 50%는 독점 공급업체 제품과 함께 오픈 소스 기술을 사용하여 최첨단 AI 기능을 제공 할 것이다.

◆2021년 예측…“인공 지능 핵심 기술”

2023년까지 그래프 기술을 확장하는 기업은 그렇지 않은 기업보다 여러 사용 사례에 대해 5배 더 많은 AI 모델을 프로덕션에 제공할 것이다.

2024년까지 기업의 70%는 클라우드 및 클라우드 기반 AI 인프라를 사용하여 AI를 운영, 통합 및 확장에 대한 우려를 크게 완화할 것이다.

2024년까지 가공 데이터와 전이 학습을 사용하면 기계 학습에 필요한 실제 데이터의 양이 절반으로 줄어들 것이다.

<글=가트너 ‘앤드류 화이트 최고 권위 가트너 애널리스트’, 정리=김동기 기자>kdk@bikorea.net