2023 데이터 과학 및 분석 트렌드 TOP 5

모든 기업이 감과 느낌에'만' 의존하는 의사결정보다 데이터를 기반으로 한 의사결정을 지향하는 것 같아요. 해당 트렌드는 오래 지속됐지만 시스템을 구축하고 툴을 개발 및 사용하고 노하우를 축적하는 데는 시간이 걸립니다. 지금의 데이터 과학 및 분석 트렌드도 그런 시각에서 보면 좋을 것 같은데요. 영국 정부 및 기업의 전략적 비즈니스 및 기술 고문인 데이터 버나드 마(Bernard Marr)가 관련해서 2023년에 주목해볼만한 트렌드를 5가지로 정리했어요. 단어들은 들어봄직하실텐데요, 내용을 눈여겨보시면 좋을 것 같습니다. 1.데이터 민주화 -데이터 엔지니어와 데이터 과학자 외 전체 팀에 데이터와 관련 툴, 앱을 공유하는 것이 중요해질 것입니다. -양질의 데이터를 의사결정에 반영하면 신규 고객을 유입시킬 가능성이 23배, 기존 고객을 유지할 가능성은 6배 높아진다고 해요. -나아가 맥킨지에 따르면 회사가 구성원에게 툴, 데이터 인사이트 등을 공유했을 때 '데이터 분석이 조직 전반에 긍정적인 영향을 준다'고 답변한 직원이 40%에 달했습니다. -예를 들어 영업 단에서, 어떤 고객이 무엇을 샀다는 데이터를 가지고 있으면 업셀링과 크로스셀링을 할 구석을 쉽게 발견할 수 있을 것입니다. 2.인공지능 -더나은 예측, 반복 작업(데이터 수집, 클리닝 등)을 줄여서 능률 상승, 데이터 분석 및 인사이트 도출을 자동화 및 효율화 해서 데이터 민주화 달성 가속화 -샘 알트만 오픈AI CEO는 AI가 보편화하면 인텔리전스 비용이 빠르게 0으로 수렴할 것이라고 말했습니다. 다만 이를 달성하기 위한 비용 지출은 더 늘어날 것이라고 말했고요. 여기에는 데이터를 향한 투자도 포함됩니다. -특히 최근 제너레이티브 AI 관련해서는 필연적으로 트레이닝 데이터의 저작권 관련 이슈가 발생할 것으로 보입니다. 3.클라우드와 Data-as-a-service(DaaS, 데이터 서비스화) -클라우드는 데이터 서비스화의 기본이 되는 기술이자 플랫폼입니다. -DaaS 기업이 인프라 시스템을 따로 구축할 필요 없이 클라우드 서드파티의 솔루션을 쓰는 것이죠. 다만 해당 플랫폼에서 만든 DaaS에 분석 솔루션을 보강해서 판매합니다. -2023년 DaaS 시장 규모가 107억 달러(약 13조 8,500억 원)이 될 것으로 추산합니다. 4.실시간 데이터 -어느 산업에서든 가치가 점점 높아질 파트입니다. 단편적으로 소셜미디어의 경우 페이스북은 가짜 뉴스를 잡아내기 위해 초당 수백 기가바이트의 실시간 데이터를 처리합니다. -다만 여기에는 데이터 정교화와 분석 인프라 제작이 필수일텐데요. 관련 비용이 치솟겠지만 매출 상승과 모니터링(리스크 하락)에 도움이 될 것이므로 기업들에게는 반드시 필요한 요소가 될 것으로 예상합니다. 5.데이터 거버넌스와 규제 -데이터 기반 의사결정에 힘을 싣는 기업이 늘면서, 정부는 개인 데이터, 기타 유형의 데이터를 무분별하게 활용하는 일을 규제하도록 법률을 도입하기 시작했습니다. -기업이 내부 데이터 처리 절차를 문서화하고 있는지, 보유한 정보와 수집 방법, 저장 위치 등은 어떻게 관리하는지 향후 12개월 동안 철저히 감사할 것으로 예상합니다. -사실 관리를 잘 하는 기업은 신뢰할만하다는 이야기일 것이고, 규제에 맞춰 정비하는 김에 효율화를 잘 해서 관련 비용을 낮추고 제품 및 서비스 개발을 최적화하는 데 도움이 되도록 만들면 좋을 거라는 생각이 듭니다. -유럽 GDPR, 캐나다 PIPEDA, 중국 PIPL 등이 규제의 예시일테고요. 가트너에 따르면 2023년까지 세계 인구의 65%가 GDPR과 유사한 규제를 적용받을 것이라고 합니다.