데이터 활용 능력은 오늘날의 기술 중심 세계에서 중요한 기술이 되었다. 2024년이 시작되면서 데이터 활용 능력 동향의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않는다. 조직은 데이터가 더 이상 운영의 부산물이 아니라 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있는 귀중한 자산이라는 것을 인식하고 있다.

데이터 초보자는 데이터를 효과적으로 사용하기 위한 기술과 지식이 부족한 개인이다. 복잡한 데이터 세트를 이해하고, 패턴을 해석하고, 의미 있는 통찰력을 도출하는 데 어려움을 겪다.

그러나 조직이 데이터 활용 능력 이니셔티브를 우선시함에 따라 개인은 데이터 마스터로 변모하고 있다. 데이터 마스터는 방대한 양의 정보를 효율적으로 분석하고 그로부터 정확한 결론을 도출하는 능력을 보유하고 있다. 복잡한 데이터 세트를 탐색하고, 데이터 시각화 도구를 효과적으로 사용하고, 통계 분석을 해석하는 방법을 이해한다.

데이터 활용 능력은 개인과 기업이 데이터 분석에서 얻은 통찰력을 바탕으로 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있게 다. 이를 통해 전문가는 복잡한 데이터 세트에서 의미 있는 패턴, 추세 및 상관 관계를 추출할 수 있다. 이러한 지식을 활용해 조직은 운영을 최적화하고 새로운 시장 기회를 식별하며 고객 경험을 향상시킬 수 있다.

데이터 활용 능력 9대 트렌드

2023년에는 조직과 개인이 데이터를 인식하고 활용하는 방식의 혁명적인 변화를 가리키는 새로운 트렌드가 등장하면서 데이터 활용 능력의 중요성이 커졌다. 데이터의 양과 복잡성이 계속해서 기하급수적으로 증가함에 따라 2024년에도 계속해서 중요해질 몇 가지 데이터 활용 능력 트렌드는 다음과 같다.

① 데이터 활동의 민주화

현재 눈에 띄는 추세 중 하나는 조직 전반에 걸쳐 데이터 관련 활동의 민주화이다. 과거에는 데이터 분석이 조직 내 특정 전문가 그룹에게만 국한되었다. 그러나 이제 모든 직급의 직원에게 데이터를 이해하고 해석할 수 있는 능력을 부여하려는 노력이 진행되고 있다. 이러한 변화는 모든 수준에서 더 나은 의사 결정을 가능하게 하고 조직 전체에서 데이터 중심 의사 결정 문화를 조성한다.

② 훈련 프로그램의 공식화

조직은 성공적인 결과를 보장하기 위해 공식화된 데이터 활용 능력 프로그램을 향해 꾸준히 나아가고 있다. 이러한 노력에는 해당 프로그램이 번창할 수 있도록 적절한 자원을 지출하고 할당하는 데 있어 최고 리더십의 전폭적인 지원이 필요하다. 저자인 미셀 나이트(Michelle Knight)에 따르면, "이러한 이니셔티브는 직관에 대한 의존도를 줄이고 향상된 데이터 활용 능력을 적용하여 AI 결과를 해석하고 빅 데이터 통찰력을 향상시킬 것을 약속한다."고 했다.

③ 데이터 활용 문화에 AI 통합

인공지능(AI) 기술이 일상 업무에 통합되면서 데이터 활용 능력의 필요성이 가속화되었다. AI 알고리듬이 다양한 산업에서 더욱 보편화됨에 따라 개인은 이러한 알고리듬의 결과를 비판적으로 평가하는 데 필요한 기술을 보유해야 한다. 데이터에 능숙한 전문가는 AI 시스템과 관련된 편견, 한계 및 잠재적인 윤리적 문제를 효과적으로 식별할 수 있다.

④ 데이터 유창성, 컴퓨팅 사고력과 연구 기술의 부상

2024년에도 데이터 활용 능력의 중요성은 계속 커질 것이다. 데이터 활용 능력 분야를 지배하는 한 가지 두드러진 추세는 컴퓨팅 사고력과 연구 기술의 향상을 통해 데이터 유창성을 향상시키는 데 중점을 두는 것이다.

컴퓨팅 사고력은 복잡한 문제를 더 작고 관리하기 쉬운 부분으로 나누고, 논리적 추론을 적용하고, 컴퓨팅 도구를 활용하는 문제 해결 접근 방식을 의미한다. 데이터 활용 능력의 맥락에서 이는 데이터를 효과적으로 분석하고 해석하기 위해 알고리듬과 프로그래밍 개념을 사용하는 것을 수반한다. 2024년에는 강력한 컴퓨팅 사고력을 갖춘 개인이 끊임없이 증가하는 정보의 바다를 탐색하는 데 유리할 것이다.

⑤ 데이터 개인정보보호 권리에 대한 명확한 인식

데이터 활용 능력은 개인에게 자신의 데이터가 어떻게 생성되는지에 대한 지식을 제공하고 개인 정보를 효과적으로 보호할 수 있는 도구를 제공한다.

⑥ 향상된 데이터 시각화

데이터 활용 능력은 기존 스프레드시트와 차트를 뛰어넘어 색상, 모양, 크기 등의 시각적 요소를 사용하여 호기심 많은 청중에게 데이터 스토리를 전달하고 더 나은 의사 결정을 촉진할 수 있는 비즈니스 사용자의 능력을 향상시켰다. 인포그래픽, 대화형 대시보드, 애니메이션 비디오는 데이터 활용 능력이 어떻게 사용자의 데이터 중심 정신에 침투했는지 보여주는 몇 가지 예이다.

또한 증강 현실(AR) 및 가상 현실(VR)과 같은 기술 및 도구의 발전으로 데이터 시각화는 2024년에 새로운 차원에 도달할 준비가 되어 있다. 이러한 몰입형 경험을 통해 사용자는 3차원 공간에서 복잡한 데이터 세트를 탐색하고 이해력을 높일 수 있다. 더 깊은 분석을 가능하게 한다.

⑦ 데이터 활용 능력 이후의 예측 및 처방 분석

데이터 분석 영역은 전례 없는 속도로 발전하고 있다. 오늘날 조직은 시장에서 경쟁 우위를 확보하기 위해 예측 및 처방 분석에 초점을 맞추고 있다. 비즈니스 사용자는 더 이상 기술(IT 및 데이터 과학) 팀에만 의존하여 일상 업무에 대한 데이터 기반 통찰력과 결정을 제공하지 않는다. 데이터 활용 교육을 마친 후 일반 비즈니스 사용자들은 데이터를 이해하고 해석하는 데 적극적인 관심을 갖고 있으며, 기술 전문가와 협력하여 비즈니스 문제를 데이터로 해결하고 있다.

고급 머신러닝 알고리듬을 탑재하면 모든 유형의 기업 직원이 곧 효과적인 의사 결정을 위해 데이터에서 통찰력을 추출할 수 있게 될 것이다.

⑧ 클라우드·기계 간 통신에 대한 의존도 증가

데이터 숙달에서 클라우드 컴퓨팅과 M2M(Machine-to-Machine) 통신의 역할은 2024년에 조직이 데이터에 접근하고 활용하는 방식에 혁명을 일으킬 것이다. 클라우드 컴퓨팅은 데이터 저장, 처리, 분석, 확장성, 유연성, 비용 효율성. 또한 M2M 통신은 데이터 숙달을 향상시키는 데 중요한 역할을 한다. M2M 통신을 통해 IoT 장치는 서로 자율적으로 상호 작용하여 귀중한 실시간 정보를 수집하고 전송할 수 있다. 클라우드 컴퓨팅과 M2M 통신을 결합하면 데이터 과학 팀 없이도 고급 분석 및 의사 결정 기능을 사용할 수 있는 새로운 가능성이 열린다.

조직이 데이터 숙달에 대한 이러한 기술 중심 접근 방식을 채택함에 따라 민감한 정보를 클라우드에 저장하거나 상호 연결된 장치를 통해 전송하는 것과 관련된 보안, 개인 정보 보호 및 윤리적 고려 사항과 관련된 문제도 해결해야 한다.

⑨ 데이터 보안·데이터 거버넌스·데이터 윤리에 대한 관심 증가

세계가 점점 더 데이터 중심으로 변해감에 따라 2024년에는 데이터 윤리, 거버넌스, 보안의 복잡한 환경을 탐색하는 것이 조직과 개인 모두에게 중요할 것이다.

데이터 윤리에는 책임 있고 윤리적인 방식으로 데이터를 수집, 저장 및 사용하는 것이 포함된다. 조직은 고객과의 신뢰를 구축하기 위해 개인정보 보호, 동의 관리, 투명성에 대한 명확한 지침을 수립해야 한다. 또한 차별적인 결과를 초래할 수 있는 알고리듬이나 데이터 세트의 잠재적인 편향을 고려해야 한다.

데이터 거버넌스 측면에서 조직은 데이터 품질 관리, 액세스 제어, GDPR 또는 CCPA와 같은 규정 준수를 포괄하는 강력한 거버넌스 전략이 필요한다.

보안 측면에서는 중요한 정보를 무단 액세스나 침해로부터 보호하는 것이 최우선 과제이다. 조직은 위험을 완화하기 위해 암호화 기술, 위협 모니터링 시스템, 직원 교육과 같은 고급 사이버 보안 조치에 투자해야 한다.

데이터 윤리, 거버넌스 관행, 보안 조치 등 2024년 데이터 활용 능력 동향의 이러한 측면에 우선순위를 부여해 조직은 데이터의 혁신과 성장 잠재력을 활용하는 동시에 책임 있는 데이터 처리를 보장할 수 있다.

데이터 활용 능력 산업 활용 사례

① 의사결정 프로세스 개선한 금융 산업

주목할 만한 사례 중 하나는 직원을 위한 포괄적인 데이터 활용 능력 프로그램을 구현한 다국적 은행이다. 금융 데이터 해석 및 분석에 대한 교육을 제공해 은행은 의사결정 프로세스가 크게 개선되는 것을 확인했다. 직원들은 복잡한 데이터 세트 내에서 패턴, 추세 및 상관 관계를 식별하는 데 더욱 능숙해 졌으며 신뢰할 수 있는 통찰력을 바탕으로 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있게 되었다.

다른 사례 연구에는 데이터 활용 능력을 포트폴리오 관리 관행에 통합한 투자 회사가 포함되었다. 강력한 데이터 활용 능력을 갖춘 숙련된 분석가 팀을 통해 투자 전략에 도움이 되는 귀중한 통찰력을 발견할 수 있었다. 이를 통해 위험 관리가 개선되고 고객의 수익이 높아졌다.

② 예측 분석으로 환자치료 개선한 의료 분야

의료 분야에서 데이터 활용 능력의 주요 혁신 효과 중 하나는 예측 분석에 대한 영향이다. 예측 모델은 방대한 양의 의료 기록, 환자 인구통계, 치료 이력 분석을 통해 의료 전문가가 잠재적인 건강 위험을 예측하거나 질병 진행을 예측할 수 있는 패턴과 추세를 식별할 수 있다. 이러한 사전 예방적 접근 방식을 통해 각 환자의 고유한 요구에 맞는 조기 개입 및 맞춤형 치료 계획이 가능해 졌다.

또한 데이터 활용 능력을 통해 의료 기관은 운영 내에서 비효율성이나 개선이 필요한 영역을 식별하여 리소스 할당을 최적화할 수 있다. 환자 흐름, 직원 생산성 또는 장비 활용률에 대한 데이터를 분석함으로써 병원은 고품질 진료를 유지하면서 더 나은 비용 효율성을 위해 프로세스를 간소화할 수 있다.

③ 데이터 수익화 향상시킨 소매업

데이터 수익화는 소매 업체의 판도를 바꾸는 요소로 등장했다. 데이터에 능숙한 소매 업체는 고객 행동 패턴에서 파생된 고급 분석 및 통찰력을 통해 가격 책정 전략을 최적화하고 마케팅 캠페인을 개인화 하며 제품 제공을 강화할 수 있다. 예를 들어, 한 선도적인 글로벌 소매업체는 데이터 수익화 기술을 활용하여 구매 행동을 기반으로 가장 수익성이 높은 고객 세그먼트를 식별했다. 이를 통해 특정 그룹에 맞게 프로모션을 효과적으로 조정할 수 있었다.

데이터 시각화는 쉽게 이해할 수 있는 형식으로 실행 가능한 통찰력을 제공해 소매 운영을 혁신하는 데 중추적인 역할을 한다. 소매업체는 대화형 대시보드와 시각적 데이터 표현을 활용하여 판매 추세를 파악하고 재고 수준을 실시간으로 모니터링하며 공급망 관리를 최적화하고 있다.

④ 생산 프로세스와 공급망 개선 한 제조 및 전자상거래 산업

기계 학습 알고리듬은 예측 유지 관리, 품질 관리 및 최적화된 생산 프로세스를 지원하여 제조에 혁명을 일으켰다. 대규모 데이터 세트를 실시간으로 분석함으로써 기계는 이상 현상을 조기에 감지하고 비용이 많이 드는 고장을 방지할 수 있다. 또한 ML 모델은 패턴을 식별하여 제품 품질을 향상시키는 동시에 낭비를 최소화할 수 있다.

블록체인 기술은 투명성과 추적성을 보장해 공급망 관리를 재편하고 있다. 제조업체에서 공급업체, 고객에 이르기까지 프로세스에 관련된 여러 당사자 간의 거래에 대한 불변의 원장 시스템을 생성해 블록체인은 정보 비대칭성을 제거하는 동시에 신뢰를 강화한다.

⑤ 공공서비스 개선한 정부 부문

정부 기관은 정책 결정을 알리고 공공 서비스를 개선하는 데 있어 데이터 활용 능력의 가치를 인식하고 있다. 방대한 양의 데이터에 대한 액세스를 통해 정부는 이제 시민의 삶에 직접적인 영향을 미치는 증거 기반 결정을 내릴 수 있다. 예를 들어 정부는 의료 데이터를 분석하여 추세와 패턴을 파악하여 공중 보건 프로그램을 개선하거나 자원을 보다 효율적으로 할당할 수 있다.