가트너의 애널리스트들은 5월 8일(현지 시간) 뭄바이에서 개최된 가트너 데이터 및 분석 서밋(Gartner Data & Analytics Summit)에서 비즈니스 및 IT 리더들이 반드시 활용하고 D&A 전략에 적용시켜야 할 10가지 트렌드를 발표했다. 상세 내용은 원문을 참고해주세요~^ 🔔 가치 최적화 대부분의 D&A 리더는 그들이 조직에 제공하는 가치를 비즈니스 측면에서 명확하게 표현하는 데 어려움을 겪는다. 조직의 데이터, 분석 및 인공지능(AI) 포트폴리오에서 가치 최적화를 달성하려면 가치 스토리텔링, 가치 흐름 분석, 투자 순위 및 우선순위 지정, 기대 가치 실현을 위한 비즈니스 성과 측정 등 통합된 가치 관리 역량이 필요하다. 🔔 AI 리스크 관리 AI 사용이 증가함에 따라 기업들은 윤리적 위험, 학습 데이터 오염 또는 사기 탐지 우회와 같은 새로운 리스크에 노출되었고 이를 완화할 필요성에 직면했다. AI 리스크관리 는 단순히 규정을 준수하는 것이 아니다. 효과적인 AI 거버넌스 및 책임감 있는 AI 관행으로 이해관계자 간 신뢰를 구축하고 AI 채택 및 사용을 촉진하는 것이 대단히 중요하다. 🔔 옵저버빌리티 옵저버빌리티(Observability)는 조직이 성능에 영향을 주는 문제의 근본적인 원인을 파악하는 데 걸리는 시간을 단축하고, 신뢰할 수 있는 정확한 데이터를 사용하여 적시에 비용 효율적인 비즈니스 결정을 내릴 수 있도록 한다. D&A 리더는 데이터옵저버빌리티 도구를 평가하여 주 사용자의 요구 사항을 파악하고 도구를 기업 전체 에코시스템에 어떻게 적용할지 결정해야 한다. 🔔 데이터 공유 필수 데이터 공유에는 부서 또는 계열사 간의 내부 공유와, 조직의 소유권 및 통제권 밖에 있는 제 3자 간의 외부 공유가 모두 포함한다. 조직은 D&A 자산을 제공 또는 공유 가능한 제품으로 가공한 데이터 메시 관점의 ‘제품형 데이터’를 만들 수도 있다. 🔔 D&A 지속 가능성 D&A 리더들은 기업의 ESG 프로젝트에 대한 분석과 인사이트를 제공하는 것에 그치지 않아야 한다. D&A 리더들은 지속 가능성 개선을 위한 자체 프로세스를 최적화하는 노력을 해야 한다. 여기에는 상당한 잠재적 이점이 따른다. D&A 및 AI 실무자들은 그들의 에너지 발자국(energy footprint)이 점점 커지는 것을 인지하고 있고, 그 결과(클라우드) 데이터센터의 재생 에너지 사용, 보다 에너지 효율이 높은 하드웨어, 스몰 데이터 및 기타 머신러닝 기법 활용 등 다양한 유즈케이스들이 등장하고 있다. 🔔 실용적인 데이터 패브릭 데이터 패브릭은 모든 유형의 메타데이터를 활용해 데이터 관리 솔루션을 관찰, 분석 및 추천하는 데이터 관리 설계 패턴이다. 이는 기존 데이터의 의미(semantics)를 조합 및 보강하고 메타데이터에 지속적인 분석을 적용해 사람과 시스템에 모두 조치를 취할 수 있는 알림 및 권장 사항을 생성한다. 이를 통해 비즈니스 사용자는 안심하고 데이터를 사용할 수 있으며, 숙련도가 낮은 일반인 개발자도 통합 및 모델링 프로세스에서 더욱 다양한 기능을 수행할 수 있다. 🔔 떠오르는 AI 챗GPT와 생성형 AI는 떠오르는 AI 트렌드의 선두주자다. 이는 확장성, 다기능성, 적응성 측면에서 대부분의 기업 운영 방식을 변화시킬 것이다. 이처럼 차세대 AI는 현재는 불가능한 상황에서도 조직이 AI를 적용할 수 있도록 지원하여 AI를 더욱 널리 보급하며 그 가치를 높일 것이다. 🔔 통합 및 컴포저블 에코시스템 통합된 D&A 에코시스템은 원활한 통합, 거버넌스 및 기술적 상호 운용성을 통해 D&A 플랫폼이 일관되게 작동하고 기능하도록 설계 및 배포한다. 에코시스템의 컴포저빌리티는 설정 및 변경 가능한(configurable) 애플리케이션과 서비스를 설계, 조립 및 배포함으로써 제공된다. 🔔 크리에이터가 된 소비자 사용자가 사전 정의된 대시보드에 보내는 시간의 비중은 특정 콘텐츠 소비자의 특정 시점 요구 사항을 해결하는 동적이며 내장된 대화형 사용자 경험으로 대체될 것이다. 조직은 콘텐츠 소비자가 콘텐츠 제작자가 되는 데 필요한 자동화된 내장 인사이트와 대화형 환경을 쉽게 사용할 수 있도록 함으로써 분석의 채택과 영향력을 확대할 수 있다. 🔔 여전히 주요 의사 결정권자인 ‘사람’ 모든 의사결정을 자동화할 수는 없으며, 해서도 안 된다. D&A 부서는 의사 결정 지원과 자동화된 의사 결정 및 증강 의사 결정에서 인간의 역할을 명시적으로 다루고 있다.