데이터 민주화를 통한 AI 리터러시 강화: 데이터 중심 문화 구축

데이터는 모든 것의 핵심입니다. 지난 10년 동안 빅데이터와 조직이 어떻게 엄청난 양의 데이터를 수집하고 저장하는지에 대한 지겹도록 많은 이야기가 있었습니다. 하지만 놀랍게도 데이터 리터러시가 부족하여 상당 부분의 데이터가 활용되지 않은 채로 남아 있습니다.

Data Camp가 2023년에 발표한 보고서 에 따르면, 미국 리더의 78%, 영국 리더의 89%가 데이터 활용 능력이 팀의 일상 업무에 중요하다고 믿고 있습니다.

소스 데이터 캠프

데이터 리터러시는 데이터를 탐색하고 이해하여 의미 있는 통찰력을 추출하는 능력입니다. 데이터를 이해하고, 의문을 제기하고, 논쟁하고, 일반적으로 고립적으로 보는 것보다는 맥락에 관심을 갖는 직원은 데이터 리터러시로 간주됩니다. 직감 대신 데이터 리터러시가 있는 직원은 데이터를 중시하고, 의사 결정과 경험, 비판적 사고, 그리고 가장 중요한 데이터 간의 균형을 유지합니다.

설문 조사에 참여한 리더들은 또한 데이터 리터러시가 있는 직원이 정확한 의사 결정(63%), 혁신 능력(48%), 더 나은 고객 경험 창출 능력(41%), 그리고 팀에 더 가치 있는 자질로 이어졌다고 밝혔습니다. 조직에서 이러한 자질은 성공을 이끌고 기업 가치를 높이는 데 필수적입니다. 또한 양질의 데이터, 도구 및 리소스에 대한 제한된 액세스는 조직의 데이터 리터러시를 제한하는 데 중요한 역할을 합니다.

데이터 민주화 - 데이터 리터러시를 강화하는 효과적인 방법

데이터 민주화는 조직 전체에서 데이터 리터러시를 개선하는 데 필수적인 원동력이 될 수 있습니다. 기술적 장벽을 낮추면 비기술 인력도 데이터에 액세스하여 데이터 IQ를 향상시킬 수 있습니다. 도서관이 독서를 더 쉽게 만드는 것처럼, 데이터에 대한 액세스는 직원이 데이터를 더 잘 이해하고 사용하는 데 도움이 됩니다.

완전히 민주화되지 않은 데이터는 엄격하고 광범위한 액세스 제한이 있는 복잡한 기술 데이터 저장소에 잠겨 있습니다. 이 데이터에 액세스하려면 데이터 엔지니어가 데이터 파이프라인을 구축하고 거버넌스 정책을 탐색해야 하며, 여기에는 시간, 노력 및 리소스가 필요합니다. 데이터 탐색에 관심이 있는 직원도 액세스 권한을 얻어야 하므로 프로세스가 더욱 복잡하고 번거로워집니다. 결과적으로 추세를 탐색하고 아이디어를 검증하기 위해 여러 데이터 세트에 액세스하고 결합하는 것은 데이터에 액세스하고 스크러빙하는 데 필요한 리소스만큼의 가치가 없습니다.

데이터 민주화 전략은 데이터 소비자에게 관련 데이터 세트에 액세스할 수 있는 도구와 권한을 제공하여 부서와 데이터 사일로 간 데이터 공유를 촉진합니다. 이를 통해 직원은 새로운 데이터를 탐색하고 이해를 확장하여 도메인 간 토론을 장려할 수 있습니다.

데이터 민주화가 데이터 리터러시에 긍정적인 영향을 미칠 수 있지만, 효과적인 교육 없이는 시스템이 무너질 수 있습니다. 교육받은 유권자가 모든 차이를 만들어낼 수 있는 민주주의에서 통찰력을 얻어보겠습니다. 마찬가지로, 데이터를 민주화하려면 직원들이 잘 훈련되고 교육받아야 합니다. 평균, 중간값, 표준 편차와 같은 통계에 대한 기본 지식과 상관관계와 인과관계, 신호 대 잡음의 차이를 아는 것이 필수적입니다.

데이터 민주화가 데이터 리터러시에 긍정적인 영향을 미칠 수 있지만 효과적인 교육 없이는 시스템이 무너질 수 있습니다. 정부 형태로서의 민주주의가 교육받지 못한 유권자에게는 잘 맞지 않는 것처럼, 데이터를 민주화하는 데도 교육과 훈련이 필요합니다. 데이터 리터러시가 있는 근로자는 통계의 기본을 이해해야 합니다. 그들은 평균, 중간값, 표준 편차의 개념을 이해해야 합니다. 그들은 상관관계와 인과관계의 차이와 신호 대 잡음이 필수적이라는 것을 이해해야 합니다.

적절한 교육과 접근을 통해 직원은 통찰력을 효과적으로 전달하고 데이터를 기반으로 내러티브 중심의 결정을 내릴 수 있습니다. 데이터 리터러시와 비즈니스 경험의 이러한 조합은 직원이 통찰력 중심의 의사 결정을 위해 데이터를 활용하여 상당한 비즈니스 가치를 창출하고 기업 성과를 촉진할 수 있도록 합니다.

도구를 제공하고 사고방식을 바꾸면 직원 성과가 향상되어 직무 만족도가 높아지고 회사에 더 오래 근무할 가능성이 높아집니다. Tableau에 따르면 직원의 80%가 데이터 스킬링 프로그램을 제공하는 회사에 머무를 가능성이 더 높습니다.

더 큰 접근성을 통해 직원들은 지식을 확장하고 더 많은 탐색과 이해를 추진하도록 영감을 받을 수 있습니다. 이 피드백 루프는 지식, 문해력, 더 나은 의사 결정, 혁신 및 더 높은 기업 가치로 이어집니다.

데이터 리터러시는 AI 리터러시 구축에 도움이 됩니다.

생성적 AI는 기술 산업에서 붐을 일으키고 있습니다. ChatGPT의 등장과 사용으로 우리는 이 엄청난 변화를 목격할 수 있습니다. 조직이 AI를 통합하기 시작하면서, 그 혜택을 극대화하고 위험을 최소화하는 방법을 배우는 것이 중요해졌습니다. 그리고 바로 여기서 AI 리터러시가 등장합니다.

간단히 말해서, “AI 리터러시는 데이터 리터러시의 확장입니다.”

데이터 리터러시와 마찬가지로 AI 리터러시는 AI 기술을 효과적으로 사용하는 데 필요한 기술과 역량을 포함합니다. AI 리터러시에는 추가적인 전문 역량이 포함되지만 데이터 리터러시와 같은 곳에서 비판적 사고로 시작합니다. 업계에서 비교적 새로운 분야이기 때문에 기능과 역량에 대한 혼란은 분명합니다. AI 리터러시는 AI가 작동하는 방식에 대한 기본적인 이해가 필요합니다. 알고리즘의 이면에 있는 정교한 수학과 통계를 알 필요는 없지만 기본 개념을 파악해야 합니다.

이해해야 할 핵심 개념에는 신경망, 의사결정 트리, 선형 회귀가 있습니다. 이러한 모델의 기능을 이해하는 것이 중요합니다. 특히 선형 회귀 모델을 직접 만들 필요가 없더라도 무엇을 할 수 있고 무엇을 할 수 없는지 이해하는 것이 중요합니다.

데이터 리터러시와 유사한 AI 리터러시는 생성된 AI 출력에 미치는 영향을 이해하면서 데이터를 수집 및 처리하는 것을 포함합니다. 또한 합성 데이터의 역할을 인정하는 것도 간과해서는 안 됩니다.

AI 리터러시의 중요한 부분은 AI 모델이 어디에서 잘못될 수 있는지 파악하는 것입니다. 모델의 편향을 파악하여 윤리적이고 효과적으로 사용하도록 하는 것이 필수적입니다. AI 모델은 끊임없이 진화하고 있으며 새로운 데이터로 인해 모델이 표류하여 성능 문제가 발생할 수 있습니다. 데이터 리터러시가 있는 직원은 이러한 위험을 알고 있어야 합니다.

데이터 리터러시가 있는 직원은 일반적인 AI 사용 사례를 넘어 혁신할 잠재력이 있습니다. 그들은 AI 리터러시가 되어 기여하는 가치를 확장하고 생산성을 높이는 법을 배울 수 있습니다. 데이터 품질에 대한 건전한 회의주의를 유지하는 것은 AI 모델이 중대한 실수를 저지르거나 편향을 증폭하는 것을 방지하는 데 필수적입니다.

데이터에 능숙한 직원은 데이터 모델을 훈련하는 데 사용된 데이터의 품질과 미묘한 차이를 파악하고 데이터 모델의 행동과 결과를 해석할 수 있습니다.

조직에서 데이터 민주화 및 AI 리터러시 구현

AI가 점차 보편화됨에 따라 사람들이 기능을 모니터링하고 조절할 수 있는 것이 중요해질 것입니다. 조직에 데이터와 AI에 대한 지식이 있는 직원이 있으면 주요 AI 실수의 위험이 줄어듭니다. 직원 대부분이 AI가 작동하는 방식을 이해하고 도구와 데이터를 사용 가능한 상태에서 테스트하고 워크플로에 통합한 조직은 경쟁 우위를 점할 것입니다. 모든 직원이 비정상적인 출력을 발견할 때마다 모델을 테스트할 수 있다면 특정 AI 오류의 가능성이 감소합니다.

인간과 기계가 데이터와 상호작용하는 방식은 조직 성과에 상당한 영향을 미칠 것입니다. 장벽과 마찰을 줄여 사람과 기계 간의 협업을 개선하면 데이터를 중심으로 협업할 수 있는 기회가 늘어나고 조직 성과가 향상될 것입니다.

데이터 민주화는 일반 직원의 생산성을 높일 뿐만 아니라 고도로 숙련된 데이터 과학자에게도 도움이 됩니다. 데이터 민주화를 통해 데이터 과학자는 조직 전반에 걸쳐 존재할 수 있는 개별 데이터 세트에 액세스하여 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 데이터 민주화 및 데이터 발견 전략이 없다면 데이터 과학자는 모델을 개선할 수 있는 데이터 세트의 존재조차 알지 못할 수 있습니다. 또한 모든 관련 데이터에 액세스할 수 없다면 데이터 과학자는 AI 전략을 손상시킬 수 있는 오류나 편향이 있는 열악한 데이터 세트를 사용하게 될 수 있습니다.

조직 내 데이터 리터러시 및 AI 육성

데이터 민주화, 리터러시, 교육을 문화에 통합하면 더 나은 성과를 낼 수 있습니다. 교육에 쉽게 접근할 수 있으면 데이터와 AI 리터러시를 촉진하는 간단한 방법입니다. 데이터 민주화 전략을 구축하려면 약간 더 많은 투자가 필요할 수 있습니다. 원활한 데이터 접근을 용이하게 하면 팀이 기술을 활용하고 향상된 성과에 기여할 수 있습니다. 조직은 조직 전체에서 더 큰 리터러시를 촉진하기 위해 리더십 역할을 수행할 수 있는 숙련된 데이터 과학자를 찾을 수 있습니다.

직원들이 데이터 문화와 AI에 대해 자신감을 갖고 힘을 얻을 수 있는 효과적인 방법 중 하나는 데이터 채팅에 참여하고 데이터 스토리텔링 연습에 참여하는 것입니다. 그 결과, 조직은 직원들에게 데이터 중심 사고방식을 제공하여 데이터 통찰력을 기반으로 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.