전 세계 기업들은 데이터 기반 의사결정과 AI 도입 확산으로 인해 데이터 관리와 거버넌스 역량 강화가 필수 요소가 되고 있다. 복잡한 데이터 환경, 증가하는 규제와 보안 이슈는 기업에게 데이터 품질 확보와 관리 체계 구축을 중요한 과제로 제시하고 있다.

최근 산업 전반에서 AI 활용이 급증하며 규제 위반 방지, 신뢰할 수 있는 데이터 확보, 모델 학습 기반의 편향 해소가 중요하게 대두되고 있다. 이에 따라 데이터 거버넌스 성숙도와 준비 상태를 객관적으로 측정하고 개선할 수 있는 도구에 대한 필요성이 부각되고 있다.

데이터 거버넌스 성숙도 과신하는 조직들

데이터 거버넌스 기업 액티안(Actian)은 ‘2025년 데이터 거버넌스 성숙도 연구 보고서’를 발표하고 조직의 과신된 평가가 AI 투자 위험으로 이어질 수 있음을 밝혔다. 이 보고서는 7개국 12개 산업군, 매출 10억 달러 이상의 기업 600명 이상의 데이터 전문가를 대상으로 조사한 결과를 토대로 한다.

보고서에 따르면 83%의 기업이 규정 준수 문제에 직면해 있음에도 평균 성숙도는 5점 만점에 4.13점으로 나타났다. 특히 임원진은 운영 관리자보다 12% 높은 수준으로 자사 성숙도를 평가했다. 이 결과는 규제 위반, 법적 위험, 재정 손실과 잘못된 AI 모델 학습으로 이어질 수 있는 구조적 취약성을 시사한다.

연구는 기업들이 직면한 주요 데이터 관리 과제로 규모와 복잡성(89%), 거버넌스와 규정 준수(83%), 접근과 보안(79%), 품질과 신뢰(76%), 기술과 문화(75%)를 제시했다. 응답 기업의 61%는 데이터 품질 향상을, 58%는 AI 구현을 위해 데이터 거버넌스를 최우선으로 두고 있다. 또한 93%는 거버넌스 개선이 AI 역량을 크게 향상시킬 것이라고 답했다.

기대 효과로는 데이터와 의사결정에 대한 신뢰도 93%, 시장 출시 속도 89%, 가치 실현 시간 단축 88%, 비즈니스 성과 88% 개선 등이 꼽혔다.

실제 역량을 객관적으로 파악해야

액티안은 연구 결과를 기반으로 BARC와 협력해 온라인 평가 도구 ‘컨피데이터 인덱스(Confidata Index)’를 개발했다. 이 도구는 20분 평가를 통해 기업의 데이터 성숙도를 1점부터 5점까지 측정한다.

8개로 세분화되는 평가항목은 ▲데이터 전략은 비즈니스 목표와 AI 이니셔티브의 일치 파악 ▲데이터 거버넌스는 규제 준수, 책임 체계, 위험 관리 프레임워크 ▲데이터 문화와 조직 준비성은 데이터 리터러시 및  AI 도입 역 ▲데이터 관리는 데이터 자산 구조화, 보안 및 관리의 효율성 ▲데이터 아키텍처와 통합은 인프라 확장성, 상호 운용성 ▲데이터 품질과 AI 거버넌스는 데이터 품질이 AI 및 고급 분석을 지원하는 방식 ▲데이터 운영은 민첩성 및 확장성을 위한 데이터 수명 주기 관리의 효율성 ▲가치 실현은 비즈니스 영향 측정 및 극대화의 효과성을 즉정한다.

조직은 점수에 따라 데이터 역량과 AI 준비 상태를 개선하기 위한 개인화된 권장 사항을 받고, 이를 통해 과신에서 벗어나 진정한 준비 상태로 전환할 수 있다.

액티안의 최고기술책임자 마 맥그래턴(Emma McGrattan)은 “이번 조사 결과는 AI가 데이터 거버넌스의 핵심 동인이자 과제임을 보여준다. 컨피데이터 인덱스는 기업이 AI 성공을 위해 필요한 거버넌스 체계의 출발점을 찾도록 돕는다.”라고 말했다. 또한 BARC의 CEO 카스텐 방게(Carsten Bange) 박사는 “정확한 평가 없이 추진되는 AI 전략은 거버넌스 기반이 부족한 위험을 안고 있다.”고 강조했다.

이번 연구는 데이터 거버넌스 강화가 기업의 AI 신뢰성 확보와 성과 달성의 핵심임을 분명히 했다.

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