경영진은 3 가지 전략을 사용하여 AI 통합을위한 강력한 데이터 기초를 구축합니다.

비즈니스 리더들은 인공지능(AI)의 힘을 활용하는 데 있어 견고한 기반이 중요하다는 것을 잘 알고 있습니다. 견고한 데이터 전략 없이 AI 프로젝트에 뛰어드는 것은 재앙을 초래하는 지름길입니다. 오래된 속담처럼 "쓰레기가 들어가면 쓰레기가 나온다"는 말은 AI에 있어서 이보다 더 적절할 수 없습니다.

그렇다면 전문가들은 어떻게 조직이 AI를 안전하고 효과적으로 사용할 수 있도록 기반을 마련할 수 있을까요? 여기 세 명의 비즈니스 리더가 신흥 기술을 활용하기 위한 성공적인 전략을 수립하는 데 있어 최고의 팁을 공유합니다.

1. 사람을 최우선으로

보험 대기업 L&G의 그룹 최고 데이터 및 분석 책임자인 클레어 톰슨(Claire Thompson)은 정보에 대한 전략적 접근이 혁신을 원하는 모든 기업에 필수적이라고 강조합니다. "나는 항상 데이터 기반이 다음 단계에서 무엇을 하든 중요하다고 말합니다,"라고 그녀는 ZDNET에 전했습니다. 톰슨은 규칙과 규정을 구체적인 재무적 성과와 연결할 필요성을 강조합니다.

"데이터 전략이 어떻게 구체적인 가치를 창출할지 명확히 하세요. 예를 들어, 이메일 주소가 최신이고 정확해야 타겟팅된 디지털 커뮤니케이션을 할 수 있는 이유는 무엇인가요?"라고 그녀는 묻습니다. 톰슨은 모든 사람이 정보 자산을 관리하기 위해 필요한 기술, 프로세스, 사람, 규칙을 명시한 장기 전략 계획에 뛰어드는 것에 열광하지 않는다는 것을 이해합니다. 하지만 그녀는 계획 단계가 AI와 같은 기술의 이점을 누리는 데 결정적이라고 주장합니다.

"나는 사람들이 거버넌스가 따분하다고 말할 수 있는 이유를 이해합니다,"라고 그녀는 인정합니다. "하지만 오늘날의 디지털 조직에서는 사람들이 직접 처리를 원하기 때문에 데이터 품질이 더욱 중요해집니다. 그래서 모든 길은 거버넌스로 이어집니다."

L&G에서 톰슨의 전략의 핵심 부분은 그녀의 데이터 팀과 IT 부서 간의 긴밀한 협력 관계를 육성하는 것입니다. 효과적인 협업은 각 당사자가 가져오는 기술에 대한 명확성에 달려 있습니다. "손에 장갑을 낀 것 같은 파트너십이 필요합니다. 기술은 우리가 데이터 공간에서 하는 일에 매우 중요하며, 클라우드 환경, 데이터 웨어하우징, 도구 없이는 우리의 작업을 할 수 없습니다. 데이터는 IT 팀이 유지 관리하는 모든 애플리케이션에 저장되어 있습니다,"라고 그녀는 설명합니다.

톰슨은 또한 핵심 시스템에 설계 단계부터 데이터 품질을 포함시키는 것의 중요성을 강조합니다. "그 작업을 많이 할수록, 데이터 품질이 낮아지는 파급 효과를 막고 이후의 수정 노력을 방지할 수 있습니다,"라고 그녀는 말합니다. 이 접근법은 AI가 지원하는 개인화된 모바일 애플리케이션과 자동화된 거래와 같은 향상된 고객 경험을 위한 길을 열 것입니다.

2. 거래 데이터의 마스터

법률 회사 DWF의 CTO인 존 그레인저(Jon Grainger)는 지금이 데이터 전략을 개발하기에 완벽한 시기라고 믿습니다. 그는 현명한 비즈니스 리더들은 AI와 머신 러닝을 활용하는 방법을 고려하기 훨씬 전에 데이터 사용의 기본 요소에 집중해야 한다고 강조합니다. "나는 항상 데이터 전략을 세우는 최적의 시기는 4년 전이라고 말합니다,"라고 그는 농담합니다. "그것은 초대형 유조선 같은 작업입니다. 궁극적으로 지름길은 많지 않습니다. '그렇게 오래 걸린다면 왜 하겠나?'라는 시각이 있고, 그래서 많은 사람들이 데이터를 제대로 다루지 못했다고 생각합니다."

그레인저의 목표는 디지털 전환을 통해 훌륭한 경험을 제공하는 명성을 쌓는 데 도움을 주는 것입니다. 데이터 전략은 이 접근법의 중요한 구성 요소입니다. 2022년 말 DWF에 합류한 이후, 그는 클라우드 기반 소프트웨어-as-a-service(SaaS) 제품과 오픈 애플리케이션 프로그래밍(API) 인터페이스에 초점을 맞춘 새로운 전략을 구현했습니다.

DWF의 데이터는 사건, 파트너, 고객, 그리고 청구 및 재무를 포함한 내부 비즈니스 프로세스와 같은 다양한 엔티티를 다룹니다. "데이터 전략은 거래 데이터—진실의 원천—이 그 섹션들에서 마스터되도록 보장하는 것입니다,"라고 그레인저는 설명합니다. 목표는 품질이나 비용을 타협하지 않고 조직이 빠르게 움직일 수 있도록 돕는 것입니다.

"각 SaaS 제품은 기업 지도에서 명확한 정체성을 가집니다,"라고 그는 데이터 전략의 뉘앙스를 자세히 설명합니다. "그 정체성은 각 영역에서 마스터한 데이터에 의해 주도됩니다." 그레인저는 회사의 목표 아키텍처에 통합하기 위한 "절대 최소 요구사항"은 DWF가 접근하고 사용할 수 있는 잘 개발된 API라고 강조합니다.

그는 SnapLogic 기술이 서비스, API, 사용자 간의 견고하고 신뢰할 수 있는 연결을 보장하는 데 핵심적인 역할을 한다고 지적합니다. "불가피하게 특정 주소의 15가지 다른 철자가 있을 것이고, 기술은 그 패턴을 보고 수정할 수 있습니다,"라고 그는 말합니다. "또한 풍부화라는 것을 할 수 있습니다. 그래서 누군가의 참조를 가져가 API로 이동하고, 돌아와서 '이것이 올바른 정보입니다'라고 말할 수 있습니다."

그레인저는 또한 데이터 전략이 DWF가 핵심 비즈니스 질문에 답하기 위해 만드는 모델에 초점을 맞춘다고 언급합니다. 이를 회사의 SaaS 제품 및 API에 대한 초점과 결합함으로써, DWF는 신흥 기술을 탐구할 수 있는 견고한 기반을 갖추게 되었습니다. "데이터 전략에 이러한 요소들이 모두 포함되어 있다면, 생성형 AI를 꽤 잘 준비하고 있는 셈입니다,"라고 그는 결론짓습니다.

3. 업계 동료들과 협력

북해 전환 기관(NSTA)의 기업 및 CFO 디렉터인 닉 그레인저(Nic Granger)는 훌륭한 데이터 전략이 내부 관행을 넘어 조직 경계를 확장한다고 믿습니다. NSTA는 석유 및 가스 부문에서 데이터를 수집하며, 그레인저의 팀은 산업, 정부, 학계 또는 기타 관심 있는 당사자들이 데이터를 공개적으로 접근할 수 있도록 디지털 플랫폼을 개발했습니다.

이 노력의 일환으로, 그녀는 2022년 말에 석유, 가스, 재생 가능 에너지 분야에서 데이터 수집에 관여하는 영국 공공 기관들 간의 협력을 촉진하기 위해 형성된 전문 기관인 해양 에너지 디지털 전략 그룹(DSG)을 이끌고 있습니다. "해양 에너지 부문 전반에 걸친 통합된 디지털 데이터 전략이 필요하다는 것이 인정받았다,"라고 그녀는 ZDNET에 전했습니다. "산업 전반에 데이터 관리와 디지털 기술에서 우수한 사례들이 있었지만, 그들이 반드시 서로 대화하지는 않았습니다. 그래서 그것이 우리에게 큰 우선순위였습니다."

DSG는 영국 정부 부서, 오픈 데이터 연구소, 기술 리더십 위원회를 포함한 기여자들의 지원을 받고 있습니다. 그레인저는 이 협력적 접근이 성과를 거두었다고 말합니다: "이제 우리는 데이터 전략을 가지고 있으며, 세 가지 주요 작업 스트림에 대해 작업하고 있습니다."

첫 번째 스트림은 데이터, 표준, 원칙에 초점을 맞춥니다: "데이터의 기본 품질이 모두 동일한 기반에서 작업하도록 보장하는 것입니다,"라고 그녀는 설명합니다. 두 번째 스트림은 공통 데이터 툴킷을 만들고 상호 운용성을 보장하는 것을 목표로 합니다. "해양 에너지 회사에서 일하든, 석유 및 가스 회사의 프로젝트에서 일하든, 플랫폼 전반에서 사용할 수 있는 데이터가 있어야 합니다. 그 작업은 '데이터를 A에서 B로 중복 없이 어떻게 가져갈 것인가?'에 관한 것입니다."

세 번째 작업 스트림은 부문 간 디지털화에 초점을 맞춥니다: "산업 전반에 데이터와 디지털 기술이 존재하고, 부문이 사이버 보안 모범 사례를 준수하도록 보장하는 것입니다,"라고 그레인저는 말합니다.

이러한 데이터 기반이 마련되면, 신흥 기술을 최대한 활용하는 방법을 생각하기가 훨씬 쉬워집니다. "우리의 초점은 데이터를 다른 사람들이 AI와 머신 러닝을 사용할 수 있는 올바른 형식으로 접근 가능하게 만드는 데 있습니다,"라고 그레인저는 결론짓습니다.