기업이 디지털 경쟁력을 강화하려면 다양한 데이터에서 지식과 인사이트를 추출하는 '데이터 과학'에 기반한 혁신 전략을 추진해야 한다는 주장이 제기됐다.
삼정KPMG(회장 김교태)는 12일 '기업 운영 혁신을 위한 데이터 과학:기업의 활용 방안' 보고서를 발간했다. 국내 기업이 데이터를 활용해 실질적 비즈니스 성과를 창출하기 위해서는 기술 혁신 기반의 데이터 품질 확보 전략을 설계하고 이행해 나가야 한다고 조언했다.
보고서는 데이터 업무 수행 흐름을 5단계인 데이터 수집→저장→처리→분석→활용으로 구분했다. 각 단계별 기업이 직면한 이슈와 활용 가능한 기술을 제시했다.
데이터를 본격 수집하기 전 기업은 데이터에서 얻고자 하는 목표를 명확히 설정해야 한다고 삼정KPMG는 조언했다. 수집 단계에서는 비용과 효용을 고려해 수집할 데이터와 수집 주기를 설정해야 한다. 데이터 보안과 품질 관리에도 유의해야 한다고 설명했다.
데이터 수집 과정에서는 △자율형 사물인터넷(IoT)을 이용한 데이터 센싱 △웹상의 정보를 수집하는 크롤링과 오픈API 등 데이터 수집 기술 활용 등을 주요 비즈니스 전략으로 제시했다.
저장 단계에서는 각 기업별 총소유비용(TCO)을 고려한 클라우드 마이그레이션 전략 마련이 필요하다고 분석했다. 기업은 데이터 생명 주기를 판단하고 계층화해 클라우드 환경에서 소모되는 비용을 줄이고 기업 성격에 맞는 저장 플랫폼을 선정해야 한다.
데이터 처리 단계에서는 데이터 결측치나 이상치가 있을 경우 왜곡된 분석 결과를 야기할 수 있어 보유한 데이터 상태를 확인하고 설계한 분석 요건에 맞도록 정제해야 한다고 강조했다.
분석 과정에서는 데이터를 '사후적 분석(Ex-post Analysis)'했던 이전과 달리 '사전적 분석(Ex-ante Analysis)'으로 전환하는데 집중해야 한다고 조언했다. 국내 다수 기업이 데이터 활용 시 기술 분석, 진단 분석 등 사후 분석에 머물고 있어 데이터 자원이 낭비되고 투자 대비 효용이 저하되고 있다고 분석했다.
마지막 활용 단계에서는 조직의 비즈니스 목표를 명확히 이해하고 고객 수요, 데이터 활용 전략 실행 환경을 종합적으로 고려해야 한다고 강조했다. 최근에는 클라우드 환경이 보편화하면서 데이터 수집, 저장, 처리, 분석 등 데이터 과학의 모든 영역을 동시에 다룰 수 있는 '데이터 애널리틱스 플랫폼 서비스'가 확산되는 추세라고 설명했다.
양현석 삼정KPMG 라이트하우스 리더(전무)는 “데이터 과학은 데이터 관련 기술의 집합이라기보다 기업의 운영 철학이자 생존 전략”이라고 강조했다.
또 “액션플랜을 간과한 채 신기술 도입에만 집중하면 데이터가 가진 숨겨진 가치를 발굴할 수 없다”며 “기업 내부에서 데이터 언어로 소통하는 문화를 만들고 작은 실험부터 시작해 경험을 축적하고 성공 사례를 전사적으로 확산시키는 노력이 필요하다”고 말했다.
배옥진기자 withok@etnews.com
