데이터 준비도는 더 이상 기술적인 목표에 그치지 않고, 실제 운영을 위해 반드시 갖춰야 하는 요소가 되었습니다. 그러나 산업 전반에서 데이터 준비도를 실제 운영 환경에 구현하는 속도는 여전히 더딥니다. 기존 데이터 기반은 AI 시대의 요구 사항을 고려해 설계되지 않았고, 그로 인한 문제는 업계마다 다양한 형태로 나타나고 있습니다. 하지만 기업이 취해야 할 방향은 동일합니다. 데이터가 어디에 있든 그 위치에서 AI를 활용할 수 있도록, 데이터를 통합하고 거버넌스를 적용하며 액세스하는 방식을 근본적으로 재설계해야 합니다.
Cloudera가 최근 제시한 데이터 준비도 지수 *는 AI를 대규모로 활용할 수 있는 견고한 기반을 구축하기 위해 기업에 필요한 요소를 분석합니다. 조사 결과에 따르면, 기업들은 여전히 구조적, 조직 문화적, 거버넌스 측면의 제약에 직면해 있으며, 이러한 문제는 산업별로 다양한 양상으로 나타납니다. 이러한 인사이트는 리더들이 목표와 실행 간의 격차를 해소하기 위해 어떤 전략적 변화가 필요한지 미리 파악하는 데 도움을 줍니다.
기술 산업: AI 확장과 파편화된 데이터의 충돌
기술 기업들은 오랫동안 AI 도입에 가장 적극적인 모습을 보여 왔습니다. 그러나 이번 조사에 따르면, 고도화된 환경에서도 확장이 진행될수록 구조적인 한계가 드러나고 있습니다. 기술 기업의 절반 이상(56%)이 클라우드와 최신 데이터 플랫폼에 상당한 투자를 했음에도 불구하고, 여전히 전체 데이터에 완전히 액세스하지 못하고 있다고 응답했습니다.
AI를 실제 운영 규모로 확장하기 위해 기술 기업은 인프라를 다시 설계해야 합니다. AI를 제품과 팀 전반에 걸쳐 실제 운영에 적용하기가 어렵다 보니, 데이터 시스템이 단편화되고 신뢰하기 어려운 상태로 남아 있으며 이는 AI 확장을 가로막는 걸림돌로 작용합니다. 실제로 응답자의 30%는 데이터 품질을 AI 프로젝트가 기대한 만큼의 ROI를 내지 못하는 주요 원인으로 꼽았고, 39%는 인프라 문제가 항상 운영을 저해한다고 답했습니다.
기술 산업에서 데이터 준비도 격차를 해소하기 위해서는 많은 비용을 들여 데이터를 이동시키는 대신 데이터가 이미 존재하는 위치에서 AI가 실행될 수 있도록 해야 합니다. 그 출발점은 클라우드, 데이터 센터, 엣지 환경 전반에 통합되고 거버넌스가 적용된 데이터 및 AI 기반을 구축하는 것입니다. 이를 통해 분산된 데이터를 완전히 통제하면서도 일관된 사용 경험을 제공할 수 있습니다.
제조 산업: 레거시 시스템과 실시간 요구의 충돌
제조 기업들은 제품 수명 주기 전반에 걸쳐 운영 효율을 높이기 위해 지속적으로 노력하고 있습니다. 하지만 파편화된 데이터로 인해 이러한 시도를 완전히 최적화하는 데에는 한계가 있습니다. 실제로 제조 기업의 42%는 데이터 사일로로 인해 팀이 데이터를 효과적으로 활용하지 못한다고 답했으며, 절반이 넘는 52%는 여전히 전체 데이터에 완전히 액세스하지 못하고 있습니다. 이는 데이터 준비도를 확보하는 데 있어 데이터 액세스가 핵심적인 장애 요인임을 보여줍니다. 또한 데이터가 분리되어 있거나 접근하기 어려운 상태일수록 운영 복잡성은 더욱 커집니다. 데이터 활용 목표와 실제 실행 간의 격차를 줄이려면, 팀이 일부 데이터 집합에 접근하는 데 그치지 않고 다양한 환경에 분산된 모든 데이터에 액세스할 수 있어야 합니다.
제조 산업에서 설비 가동률 유지, 예측 정비, 공급망 연속성 확보를 위해서는 시의적절하고 신뢰할 수 있는 데이터가 뒷받침되어야 합니다. 데이터 통합 및 표준화 계층에 대한 투자도 중요합니다. 실제로 제조 기업의 20%는 워크플로 통합이 미흡한 점을 데이터 이니셔티브가 ROI를 달성하지 못하는 주요 원인으로 꼽고 있습니다. 확장 가능한 데이터 파이프라인과 여러 공장을 아우르는 산업용 플랫폼을 중심으로, 데이터를 핵심 워크플로에 자연스럽게 통합한 실시간 인프라를 구축할 수 있습니다.
에너지 및 유틸리티: 확장 가능성을 결정짓는 거버넌스
에너지 및 유틸리티 산업의 IT 리더들이 직면한 규제가 매우 엄격한 환경에서는 혁신과 통제 사이의 균형을 신중하게 유지해야 합니다. 이들 조직은 데이터의 정확성과 보안은 물론 광범위하게 분산된 환경 전반에서 일관된 거버넌스가 적용되도록 해야 하며, 이는 규정 준수와 전력망 안정성에 직접적인 영향을 미칩니다. 실제로 에너지 및 유틸리티 기업은 비교적 높은 수준의 거버넌스 성숙도를 보이고 있으며, 65%가 모든 데이터 또는 거의 모든 데이터에 거버넌스가 적용되어 있다고 응답했습니다.
한편 25%는 데이터 이니셔티브가 기대한 ROI를 달성하지 못하는 주요 원인으로 비용 초과를 꼽았습니다. 이는 규제가 엄격하고 환경이 분산된 상황에서 데이터 인프라를 현대화하기 위한 재무적·운영적 부담이 크다는 점을 보여줍니다. 엄격한 규제 요건은 데이터에 대한 완전한 가시성과 통제를 요구하는 반면, 실시간 전력망 운영에서는 수요와 공급의 균형을 유지하고 장애를 예방하며 돌발 상황에 대응하기 위해 시의적절하고 신뢰할 수 있는 데이터가 필요합니다. 이러한 환경에서 데이터 접근성에 공백이 발생하면 보안 및 규정 준수 측면에서 큰 위험으로 이어질 수 있습니다.
에너지 및 유틸리티 산업은 모든 의사결정이 규제, 재무, 공공 안전과 직결되는 환경에서 운영됩니다. 따라서 데이터는 이를 사용하는 모든 시스템 전반에서 액세스 가능하고, 감사가 가능하며, 안전하게 관리되어야 합니다.
통신 산업: 대규모 환경에서의 복잡성
광범위하게 분산된 통신 환경에서는 데이터가 매우 복잡하게 얽혀 있으며, 사소한 문제도 심각한 운영 리스크로 이어질 수 있습니다. 그중에서도 성능 유지는 특히 중요한 과제입니다. 이를 위해서는 실시간 모니터링과 신속한 조정이 필요하며, 이러한 대응은 고객 경험에 직접적인 영향을 미칩니다. 통화 끊김, 느린 데이터 속도, 서비스 중단과 같은 문제는 곧바로 고객 불만과 이탈로 이어집니다. 통신 환경에서는 방대한 양의 스트리밍 데이터가 생성되기 때문에, 이를 실시간으로 처리하고 대응하지 못하면 네트워크 성능과 고객 경험 모두에 문제가 발생합니다.
통신 기업들은 데이터 준비도 측면에서 여러 분야에서 앞서 있습니다. 54%는 데이터에 대한 완전한 가시성을 확보하고 있다고 답했으며, 51%는 다양한 환경 전반에서 데이터에 액세스할 수 있다고 응답했습니다. 또한 응답자의 33%가 완전히 거버넌스가 적용된 데이터 환경을 갖추고 있다고 답해, 해당 항목에서도 가장 앞선 성숙도를 보였습니다. 그러나 이러한 성숙도에도 불구하고 60%는 인프라 성능이 지속적으로 운영을 저해한다고 답했으며, 이는 조사 대상 산업 전체에서 가장 높은 비율입니다. 이제 문제의 핵심은 데이터 액세스가 아니라 규모와 복잡성입니다. 데이터 지연은 곧 운영 리스크로 이어집니다.
통신 기업이 데이터 준비도와 실제 운영 성과 사이의 격차를 해소하기 위해서는 속도, 확장성, 그리고 지속적인 처리를 전제로 한 인프라에 투자해야 합니다. 지연 시간이 서비스 품질에 직접적인 영향을 미치는 환경에서는 통신 사업자가 네트워크 운영을 자동화할 수 있는 기반을 마련해 전문가들이 일관된 고품질 고객 경험을 제공할 수 있도록 해야 합니다.
핵심 정리
다양한 산업에서 공통적으로 드러나는 점은 데이터를 효과적으로, 그리고 대규모로 활용할 수 있어야 한다는 것입니다. 데이터 준비도를 갖추면 데이터가 어디에 있든 해당 위치에서 AI를 활용할 수 있으며, 클라우드, 데이터 센터, 엣지 환경 전반에 있는 모든 데이터를 기반으로 가치를 최대한 끌어낼 수 있습니다. Cloudera의 데이터 준비도 지수는 지금 데이터 준비도에 투자하는 것이 중요한 이유를 보여줍니다. 이를 통해 기업은 AI가 중심이 되는 미래에서 경쟁력을 확보할 수 있습니다.
현재 데이터 준비도 수준에 대해 얼마나 확신하고 계십니까? 보고서 전문을 읽고 글로벌 기업들이 AI를 대규모로 활용하기 위한 데이터 기반을 어떻게 구축하고 있는지 더 자세히 살펴보시기 바랍니다.
