- 비즈니스 성과 달성 우선시하지 않는 D&A 거버넌스 프로그램은 실패 불가피 … CDAO, 위기 파악과 신속한 D&A 전환으로 비즈니스 성과 지원해야

- 생성형 AI, 2027년까지 D&A 거버넌스 프로그램의 가치 실현 시간 40% 단축 가능 … 생산성 향상 등 비즈니스 과제 해결 기대

 

가트너는 2027년까지 데이터 및 분석(D&A) 거버넌스 이니셔티브의 80%가 실제 위기나 만들어진 위기에 대응하지 못해 실패할 것이라는 전망을 내놓았다.

 

가트너 VP 애널리스트 사울 유다(Saul Judah)는 “비즈니스 성과 달성을 우선시하지 않는 D&A 거버넌스 프로그램은 실패할 수밖에 없다”고 밝히고, “최근 코로나19 및 에너지 가격 상승과 같은 위기 상황 속에서 성공적으로 문제를 해결한 최고 데이터 및 분석 책임자(CDAO)의 사례를 살펴보면, 위기를 파악하고 D&A를 신속하게 전환시켜 비즈니스 리더가 문제를 해결하는 데 도움을 준 것으로 나타났다”고 덧붙였다.

 

또한, 가트너는 전술적 접근, 즉 데이터 거버넌스라는 하나의 자산에만 집중한 사후 대응적 거버넌스 보다, D&A 거버넌스에 대한 전략적인 접근 방식을 택하고 이를 필수적인 비즈니스 중심 모델로 포지셔닝하는 것이 중요하다고 강조했다.

 

유다 VP 애널리스트는 “CDAO는 중앙집중 지휘통제 방식의 D&A 거버넌스에서 벗어나, 실질적인 비즈니스 성과를 목표로 하도록 거버넌스를 재설계 해야 한다”고 설명하고, “기회와 리스크에 민감하게 반응하며, 기업의 발전에 따라 민첩하고 확장 가능한 방식으로 전환해야 한다”고 밝혔다.

 

가트너는 현재 일반적으로 사용되는 범용적인 거버넌스 접근 방식은 대부분의 기업에 더 이상 적합하지 않다고 강조했다.

 

생성형 AI 도입을 통한 구식 D&A 거버넌스 개선

인공지능(AI) 및 생성형 AI 기술 도입이 가속화되면서 CDAO는 구식 D&A 거버넌스를 개선하고, 개선된 관리 프로그램에 AI를 통합할 수 있게 됐다. AI 거버넌스는 기업 내에서 AI를 적용하는 것에 대한 책임, 의사 결정 권한, 리스크, 정책 및 투자 결정을 할당하고 확인하는 프로세스를 의미한다.

 

또한, CDAO는 D&A 거버넌스 프로그램에 AI 및 생성형 AI 활용 기능을 통합해야 한다. 가트너에 따르면, 생성형 AI의 활용은 2027년까지 D&A 거버넌스 및 마스터 데이터 관리 프로그램의 가치 창출 시간을 40% 단축시킬 전망이다.

 

가트너 시니어 수석 애널리스트 아누락 라지(Anurag Raj)는 “CDAO는 생성형 AI를 도입하기 전에 기업의 핵심 유전 정보가 잘 관리되고 있는지 확인해야 한다. 이를 위해 거버넌스 프로그램의 가치 창출 시간을 단축할 수 있는 생성형 AI 기능의 우선순위를 정하고 사용해야 한다”고 설명하고, “생성형 AI 기능은 목록 작성 및 분류와 같은 거버넌스 활동의 생산성 향상, 셀프 서비스 기능 개선을 비롯한 보다 폭넓고 쉬운 도입, 더 나은 타겟팅을 위한 고객 데이터 강화와 같은 특정 비즈니스 과제 등을 해결할 수 있다”고 덧붙였다.

 

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