데이터 제품으로 신뢰를 구축하는 방법

조직이 효율적으로 운영되려면 의사 결정권자가 데이터 중심의 좋은 의사 결정을 내릴 수 있어야 합니다. 오늘날의 데이터 중심 조직에서 데이터에 대한 신뢰가 가장 중요하다고 말하는 것은 타당합니다. AI 애플리케이션이 주류가 되면서 데이터 품질이 더욱 중요해졌습니다. 잘못된 데이터로 AI 모델을 실수로 훈련하면 필연적으로 나쁜 결과가 초래됩니다. 고객과 상호 작용하는 AI 모델이 성과가 좋지 않으면 비즈니스와 장기적인 브랜드 자산에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 직원을 신뢰하는 것만큼 데이터를 신뢰할 수 있어야 합니다.

데이터에 대한 신뢰는 필수적이지만 놀랍게도 낮습니다. 2020년 KPMG는 의사결정권자의 35%만이 기업 데이터를 신뢰한다는 것을 발견했습니다. Precisely와 LeBow School of Business가 실시한 2023년의 또 다른 연구에서는 약간의 개선이 나타났습니다. 그럼에도 불구하고 응답자의 46%만이 데이터에 대한 신뢰도가 높거나 매우 높았습니다.

조직은 데이터 품질이 저하되고 신뢰가 무너지는 결과를 초래하는 여러 가지 실수를 저지릅니다.

• 오래된 데이터 게시
• 부정확한 데이터 게시
• 불완전한 데이터 게시
• 데이터를 잘 이해할 수 있도록 맥락을 제공하지 않음

이러한 실수는 나쁜 결정과 열악한 사업 성과로 이어진다. 예를 들어, 직원이 결함이 있는 데이터를 기반으로 고객에게 약속을 하고 그 약속을 이행하지 못하면 회사는 고객뿐만 아니라 평판도 잃을 위험이 있다.

신뢰를 잃는 것은 쉽지만, 일단 신뢰를 잃으면 다시 회복하는 것은 매우 어렵습니다. 임원들이 나쁜 데이터를 소비하거나 오류가 있는 보고서를 검토하면 미래 데이터에 대한 확신이 흔들립니다.

데이터 파이프라인보다 데이터 제품이 더 신뢰할 수 있는 이유

데이터 신뢰도를 개선하려면 데이터에 액세스하고 사용하는 방식을 근본적으로 바꿔야 합니다. 개별 프로젝트를 시작하고 ETL 파이프라인을 구축함으로써 데이터에 액세스하는 기존 프로세스가 가능해졌습니다. 이러한 프로젝트의 성공은 얼마나 많은 코드가 개발되고 얼마나 많은 데이터가 제공되는지에 따라 측정됩니다. 데이터 품질은 중요하지만 방정식의 일부일 뿐입니다. 프로젝트 기반 사고방식에서 출력량은 성공의 척도입니다.

그러나 목표를 비즈니스 성과로 전환하면 데이터 품질이 성공의 핵심 척도가 됩니다. 데이터 실무자의 목표와 동기가 데이터 사용자의 목표와 동기와 일치할 때 신뢰가 형성됩니다. 성공적인 데이터 제품은 제공하는 데이터 양이 아니라 사용자의 요구를 얼마나 잘 충족하는지로 측정됩니다. 모든 데이터 제품의 기원은 원하는 비즈니스 성과에서 비롯됩니다. 데이터 제품이 방대한 양의 데이터에 매우 빠르게 액세스할 수 있도록 제공하더라도 사용자의 요구를 충족하지 못하면 사용되지 않아 긍정적인 비즈니스 성과를 제공하는 능력이 제한됩니다. 데이터 제품이 성공하려면 사용자는 해당 제품의 출력을 기반으로 의사 결정을 내릴 만큼 신뢰해야 합니다.

더 큰 가시성과 협업은 오류를 줄이고 신뢰를 구축합니다.

데이터 제품의 성공은 우수한 비즈니스 성과를 제공하기 위해 함께 일하는 다양한 기능을 가진 팀에 의해 주도됩니다. 이 프로세스는 동료 간의 신뢰, 투명성, 가시성 및 협업을 기반으로 구축되어야 합니다. 데이터 제품 팀 간의 신뢰는 사용자가 신뢰할 수 있는 데이터로 변환됩니다.

프로젝트 기반 ETL 프로세스에서는 협업, 가시성, 투명성이 과제입니다. 일반적으로 이러한 프로젝트는 사용자의 데이터 요청에서 시작되지만 파이프라인이 구축되고 데이터가 전달되면 사용자는 데이터가 수집된 방법이나 시기를 전혀 알 수 없습니다.

마찬가지로, 데이터 엔지니어는 자신이 제공하는 데이터가 다운스트림에서 어떻게 사용되는지 항상 알지 못합니다. 그들은 자신의 행동이 AI 모델의 다운스트림 분석에 어떤 영향을 미칠지 알지 못할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터 엔지니어가 데이터 세트의 스키마를 변경하면 해당 데이터 세트에 의존하는 일부 분석이나 대시보드가 손상될 수 있습니다.

또한 피드백을 제공하기 위한 프로세스가 부족합니다. 이러한 프로세스는 하드코딩되어 있기 때문에 사용에 대한 가시성이 더 높더라도 피드백을 변경하고 통합하기 어렵습니다.

데이터 제품을 통한 신뢰 구축

성공적인 데이터 제품 전략은 보다 나은 협업, 가시성, 투명성을 가능하게 하는 표준 데이터 스택이나 플랫폼을 기반으로 구축됩니다.

협동

향상된 커뮤니케이션과 협업은 언제나 더 많은 신뢰를 구축하므로 데이터 제품 전략의 필수적인 측면이 되어야 합니다.

데이터 접근을 중심으로 협업하고 데이터를 보호하기 위한 책임을 공유하면 데이터 팀 간에 공통된 이해가 형성됩니다. 중앙 IT 팀과 도메인 관리자가 데이터 거버넌스에 대한 책임을 공유하는 페더레이션 거버넌스 전략은 제품을 기반으로 하는 데이터 전략의 핵심 기능입니다. 이 접근 방식의 이점은 데이터에 가장 익숙한 사람인 도메인 관리자가 데이터 거버넌스에 더 많이 참여한다는 것입니다. 이는 데이터 거버넌스에 대한 보다 미묘하고 실용적인 접근 방식을 지원합니다. 데이터 거버넌스 책임을 공유하면 모든 거버넌스 정책을 IT 부서에서 실행할 필요가 없으므로 확장성과 민첩성이 향상됩니다.

이 전략이 효과를 발휘하려면 도메인과 IT 기관이 서로 협력하고 신뢰해야 합니다. 다양한 도메인과 IT 부서가 협력하여 누가 어떤 데이터 세트의 거버넌스를 담당하고, IT 제어가 어디에서 끝나고, 도메인이 어디에서 시작되는지 정의해야 합니다. 명확한 이해와 소통은 혼란을 피합니다. 이를 통해 사용자가 신뢰할 수 있는 높은 데이터 품질을 갖춘 유연하고 적응력 있는 데이터 제품이 탄생합니다.

데이터 생산자와 소비자는 협업을 통해 신뢰를 구축할 수도 있습니다. 데이터를 잠언적인 "울타리" 너머로 던지는 프로젝트 기반 접근 방식 대신, 데이터 제품은 끊임없이 진화합니다. 데이터 제품 생성자는 정기적으로 사용자의 피드백을 통합할 수 있습니다. 이러한 피드백 교환은 생성자와 사용자 간의 신뢰를 구축하여 생성자가 개발 프로세스의 중심에 사용자의 비즈니스 결과를 두도록 보장합니다.

사용자는 또한 타당성을 구축하기 위해 다른 사용자와 협력합니다. 일반적으로 데이터 제품 마켓플레이스는 사용자가 데이터 제품을 평가하여 데이터 제품의 품질과 유용성에 대한 검증을 제공할 수 있도록 합니다.

참여자들의 의견을 모으고, 프로세스 전반에 걸쳐 협업과 피드백을 가능하게 하는 플랫폼을 제공하면 팀 간에 더 큰 확신이 생기고 사용자는 결과물에 대한 신뢰를 갖게 됩니다.

가시성과 투명성

가시성과 투명성은 신뢰할 수 있는 데이터 제품을 제공하는 데 필수적입니다. 가시성이 부족하면 일반적으로 ETL 파이프라인을 개발하는 데 사용되는 선형 폭포수형 접근 방식에서 오류가 발생하여 데이터 사용자와 프로세스를 개발하는 엔지니어 간에 가시성이 거의 없습니다. 변환 프로세스에서 오류가 발생하면 데이터 사용자는 문제가 있다는 사실을 알지 못하고 분석에 오래되거나 오류가 있는 데이터를 계속 사용할 수 있습니다. 반면, 데이터 엔지니어는 일반적으로 백엔드에 통합한 변경 사항이 분석가의 모델에 어떤 영향을 미치는지 알 수 없습니다.

데이터 제품, 데이터 연합, 중앙 집중형 메타데이터 관리가 데이터 엔지니어와 데이터 사용자 간의 다리 역할을 합니다. 데이터 제품 관리자와 프로듀서는 데이터 엔지니어와 데이터 소비자 간의 요구 사항, 필요 사항 및 우려 사항을 더 잘 이해하도록 돕습니다.

데이터 제품 생산 플랫폼은 협업을 위한 중심 장소 역할을 하며, 데이터 제품의 상태와 사용 사례 또는 다양한 모델에 대한 적용에 대한 정보를 얻습니다. 이러한 투명성의 핵심은 도메인 전반에서 거버넌스 정책을 추적하고 관리하는 연합 거버넌스 플랫폼입니다. 모든 참여자는 데이터 제품과 이를 구성하는 데이터에 대한 입력을 제공하고 데이터를 수집할 수 있습니다. 예:

• 완전성: 불완전하거나 null 데이터 값이 있는 레코드의 수입니다.
• 유효성: 데이터가 현실을 반영하는지 또는 예상한 바를 반영하는지 여부.
• 시의성: 데이터가 얼마나 최신 상태인지.
• 계보: 데이터의 출처와 신뢰성.
• 정확도: 데이터 정확도를 측정합니다.
• 고유성: 값이 반복되는 빈도.

메타데이터 제어 평면은 이 플랫폼의 핵심으로, 기업 전체 메타데이터에 대한 투명성을 제공합니다. 페더레이션 데이터 플랫폼은 조직 전반의 데이터를 통합하여 데이터 품질과 계통에 대한 더 큰 가시성을 제공합니다. 이 중앙 저장소는 또한 소스에서 메타데이터 변경 사항을 추적하여 데이터 분석가가 모델과 분석을 적절히 조정할 수 있도록 합니다. 이 중앙 추적 시스템을 통해 구독한 사용자에게 자동 알림이 전달되어 변경 사항과 데이터 상태를 알려줍니다.

문맥

고품질 데이터는 데이터에 대한 신뢰를 구축하는 데 기본이 되며, 이 데이터 주변에 올바른 맥락을 제공하는 것도 마찬가지입니다. 비즈니스 용어는 도메인 전체에서 항상 균일하지는 않습니다. 데이터 사용자가 용어의 의미나 KPI 계산 방법에 대해 혼란스러워하면 오류가 발생하고 사용자는 신뢰를 잃게 됩니다. 데이터 용어집은 사용자가 작업하는 데이터의 의미를 이해하여 혼란과 실수를 피하는 데 매우 유용합니다.

발견 가능성

분석 프로젝트에 적합한 데이터 세트를 찾는 능력은 데이터 자산에 대한 신뢰를 구축하는 데에도 도움이 됩니다. 단일 창에서 모든 데이터 세트의 상태 및 품질 지표를 평가하면 분석가는 분석에 데이터 세트를 추가하기 전에 여러 변수를 고려할 수 있습니다. 또한 AI를 활용하는 데이터 제품 마켓플레이스는 사용자에게 가장 적합한 데이터 제품을 추천할 수 있습니다. 이 기능은 이러한 플랫폼이 더 나은 데이터뿐만 아니라 더 나은 비즈니스 성과를 제공하도록 설계되었다는 신뢰를 구축합니다.

데이터와 AI 시대에 우리는 수집하고 의사 결정의 기반이 되는 데이터에 점점 더 의존하게 될 것입니다. 이 데이터의 품질을 신뢰할 수 있는 능력은 비즈니스 결과에 큰 영향을 미칠 것입니다. 성공하는 사람들은 데이터 품질과 무결성을 최우선으로 삼을 것입니다.

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