| 기관명 |
NDSL |
| 작성자 |
KISTI 정보서비스 동향지식 포털 |
| 작성일자 |
2022-03-29 00:00:00.000 |
| 내용 |
<p>미국의 데이터 시각화 소프트웨어 기업인 Tableau는 2022년 데이터 동향 보고서(Data Trends 2022)'를 발표함. 다양한 비즈니스 환경에서 리더, 조직, 팀워크, 개인의 업무역량 등에 크게 영향을 줄 것으로 예상되는 인공지능(AI), 윤리, 인력 개발, 유연한 거버넌스, 데이터 형평성 등 5개 데이터 관련 이슈를 선정함. </p> <p> </p> <p>데이터 관련 5개 이슈와 관련한 현황과 문제점을 살펴보고, 이슈에 대처하기 위해 다음과 같은 권고사항을 제시함.</p> <p> </p> <p>① (인공지능) AI는 인간의 전문성을 증가시키고 더욱 강화할 것으로 전망</p> <p> - 데이터 기반 AI 기술의 진보로 인해 단순하고 반복적인 작업이 자동화되어 사람들이 더 정교하고 창의적인 업무에 집중할 기회가 확대</p> <p> - AI 기술에 대한 투자와 채택이 빠르게 증가하고 있으나, AI 솔루션의 장기적 성공과 지속가능성을 위해서 데이터양의 증가와 기술을 유지하는 비용, 고도로 전문화된 인력 충원의 어려움과 AI 활용 사례의 확장 등의 문제 해결</p> <p> - 위에 언급한 자동화, AI 솔루션 등과 관련된 문제의 해결을 위해 다음과 같은 사항을 권고함. </p> <p> • 주어진 과업에서 최대의 가치를 창출할 수 있도록 AI와 사람의 역할을 구분</p> <p> • AI 적용이 개념 검증 단계에서 활용 단계로 성공적인 확대가 가능하도록 비즈니스 활용 사례와 성공 요인 도출에 집중</p> <p> • 데이터 품질 확보를 위해 임직원의 데이터 활용 능력 개발 및 기술 향상에 투자</p> <p> </p> <p>② (데이터와 AI 윤리) 윤리적 데이터와 AI의 사용은 선택이 아닌 필수 요소로 부상</p> <p> - 편향된 안면인식, 대출 차별 등 데이터의 비윤리적 사용의 사례들로 인해, 기업들이 데이터를 안전하고 책임감 있게 개발하고 활용해야 한다는 사회적 기대를 고조시킴</p> <p> - 공정하고 정확한 AI 솔루션의 구축은 모든 비즈니스가 가지는 시민적 책임으로, 현재 전 세계 입법자들이 중점 사안으로 구체화하고 있음</p> <p> • 데이터와 AI 기술 활용의 신뢰와 투명성 확보는 혁신과 성장, 고객 관계(customer relationships) 강화를 위한 기본사항으로 간주해야 함</p> <p> - 윤리적 데이터와 AI 사용을 확고히 하기 위해 아래의 사항들을 권고함</p> <p> • 윤리적 데이터 및 AI를 위한 지침을 포함한 데이터·위험관리 정책 개발</p> <p> • 정책을 검토하고 감시할 수 있도록 내부 윤리 위원회 개설 또는 외부 전문가 고용</p> <p> • 프로세스 전 과정에 인간이 개입과 검토를 할 수 있도록 투명성 확보를 위한 기술과 설명 가능한 AI 구축</p> <p> • 데이터 기술 교육을 포함하는 건전한 데이터 문화 육성</p> <p> </p> <p>③ (인력 개발) 조직의 경쟁력 확보를 위해 데이터 활용 능력의 중요성이 강조</p> <p> - 기본적인 데이터 기술은 분야·역할에 관계없이 모든 인력이 갖추어야 할 필수적 역량으로 간주</p> <p> - 자동화로 인해 기존 역할을 계속 수행할 인력 중 절반은 향후 5년 이내에 기술 재교육이 필요할 것으로 전망</p> <p> - 조직의 데이터 활용 능력 화보를 위해 다음과 같은 사항을 권고함</p> <p> • 데이터 문화와 데이터 활용 능력*을 동시 육성을 위해 투자</p> <p> * Data Culture and Data Literacy: 데이터를 탐색 및 이해하고 데이터로 소통하는 능력</p> <p> • 미래를 대비한(데이터 활용 능력을 고려한) 채용과 교육의 시행</p> <p> • 지속적인 성장, 개발, 협업을 장려할 수 있는 조직 내·외부 데이터 커뮤니티를 구축</p> <p> </p> <p>④ (유연한 거버넌스) 조직은 유연성, 권한 부여와 함께 조율된 통제권이 공존하는 새로운 데이터 거버넌스 접근법 필요</p> <p> - 중앙에서 정의된 거버넌스 표준과 로컬 도메인 권한이 공존하는 접근법으로 비즈니스 전체의 더 많은 다양한 사용자를 포함하여 다양한 전문 영역 활용이 가능함</p> <p> - 디지털 혁신과 전환 과정에서 폭발적으로 증가한 데이터를 성공적인 전략자산으로 활용하려면 강력한 거버넌스 계획 수립이 중요</p> <p> - 유연하고 융합적인 거버넌스 확보를 위해서 다음 사항을 권고함</p> <p> • 어떤 데이터를 사용하고 있는지에 대한 이해를 통해 현재 위치를 확인하고, 이를 기반으로 가고자 하는 목표를 설정</p> <p> • IT 부서를 포함한 전 조직이 데이터 활용에 있어 상호 파트너십을 가질 수 있도록 인력과 프로세스에 대한 신뢰를 구축</p> <p> </p> <p>⑤ (데이터 형평성) 조직의 모든 구성원이 데이터의 힘을 공평하게 누리도록 해야 함</p> <p> - 데이터는 조직 변화를 위한 강력한 자원이면서 자산으로 성장할 전망</p> <p> - 데이터는 사람과 조직이 문제를 이해하고, 서비스를 제공할 기관과 협력할 수 있는 언어가 되어야 함</p> <p> - 데이터의 형평성을 보장하기 위해 다음 상항을 권고함</p> <p> • 해결하고자 하는 문제와 관련된 공동체와 긴밀히 협의·협력</p> <p> • 서비스를 제공하는 개인과 공동체를 대변하고 그들과 관련성 있도록 데이터를 관리</p> <p> • 데이터 생태계 전반의 데이터 공유 및 피드백을 통한 선순환을 확대하여 신뢰 구축</p> <p> • 개인과 공동체가 효과적인 데이터 사용에 필요한 기술가 지식을 갖추도록 지원 </p> |
| 출처 |
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| 원문URL |
<p>미국의 데이터 시각화 소프트웨어 기업인 Tableau는 2022년 데이터 동향 보고서(Data Trends 2022)'를 발표함. 다양한 비즈니스 환경에서 리더, 조직, 팀워크, 개인의 업무역량 등에 크게 영향을 줄 것으로 예상되는 인공지능(AI), 윤리, 인력 개발, 유연한 거버넌스, 데이터 형평성 등 5개 데이터 관련 이슈를 선정함. </p> <p> </p> <p>데이터 관련 5개 이슈와 관련한 현황과 문제점을 살펴보고, 이슈에 대처하기 위해 다음과 같은 권고사항을 제시함.</p> <p> </p> <p>① (인공지능) AI는 인간의 전문성을 증가시키고 더욱 강화할 것으로 전망</p> <p> - 데이터 기반 AI 기술의 진보로 인해 단순하고 반복적인 작업이 자동화되어 사람들이 더 정교하고 창의적인 업무에 집중할 기회가 확대</p> <p> - AI 기술에 대한 투자와 채택이 빠르게 증가하고 있으나, AI 솔루션의 장기적 성공과 지속가능성을 위해서 데이터양의 증가와 기술을 유지하는 비용, 고도로 전문화된 인력 충원의 어려움과 AI 활용 사례의 확장 등의 문제 해결</p> <p> - 위에 언급한 자동화, AI 솔루션 등과 관련된 문제의 해결을 위해 다음과 같은 사항을 권고함. </p> <p> • 주어진 과업에서 최대의 가치를 창출할 수 있도록 AI와 사람의 역할을 구분</p> <p> • AI 적용이 개념 검증 단계에서 활용 단계로 성공적인 확대가 가능하도록 비즈니스 활용 사례와 성공 요인 도출에 집중</p> <p> • 데이터 품질 확보를 위해 임직원의 데이터 활용 능력 개발 및 기술 향상에 투자</p> <p> </p> <p>② (데이터와 AI 윤리) 윤리적 데이터와 AI의 사용은 선택이 아닌 필수 요소로 부상</p> <p> - 편향된 안면인식, 대출 차별 등 데이터의 비윤리적 사용의 사례들로 인해, 기업들이 데이터를 안전하고 책임감 있게 개발하고 활용해야 한다는 사회적 기대를 고조시킴</p> <p> - 공정하고 정확한 AI 솔루션의 구축은 모든 비즈니스가 가지는 시민적 책임으로, 현재 전 세계 입법자들이 중점 사안으로 구체화하고 있음</p> <p> • 데이터와 AI 기술 활용의 신뢰와 투명성 확보는 혁신과 성장, 고객 관계(customer relationships) 강화를 위한 기본사항으로 간주해야 함</p> <p> - 윤리적 데이터와 AI 사용을 확고히 하기 위해 아래의 사항들을 권고함</p> <p> • 윤리적 데이터 및 AI를 위한 지침을 포함한 데이터·위험관리 정책 개발</p> <p> • 정책을 검토하고 감시할 수 있도록 내부 윤리 위원회 개설 또는 외부 전문가 고용</p> <p> • 프로세스 전 과정에 인간이 개입과 검토를 할 수 있도록 투명성 확보를 위한 기술과 설명 가능한 AI 구축</p> <p> • 데이터 기술 교육을 포함하는 건전한 데이터 문화 육성</p> <p> </p> <p>③ (인력 개발) 조직의 경쟁력 확보를 위해 데이터 활용 능력의 중요성이 강조</p> <p> - 기본적인 데이터 기술은 분야·역할에 관계없이 모든 인력이 갖추어야 할 필수적 역량으로 간주</p> <p> - 자동화로 인해 기존 역할을 계속 수행할 인력 중 절반은 향후 5년 이내에 기술 재교육이 필요할 것으로 전망</p> <p> - 조직의 데이터 활용 능력 화보를 위해 다음과 같은 사항을 권고함</p> <p> • 데이터 문화와 데이터 활용 능력*을 동시 육성을 위해 투자</p> <p> * Data Culture and Data Literacy: 데이터를 탐색 및 이해하고 데이터로 소통하는 능력</p> <p> • 미래를 대비한(데이터 활용 능력을 고려한) 채용과 교육의 시행</p> <p> • 지속적인 성장, 개발, 협업을 장려할 수 있는 조직 내·외부 데이터 커뮤니티를 구축</p> <p> </p> <p>④ (유연한 거버넌스) 조직은 유연성, 권한 부여와 함께 조율된 통제권이 공존하는 새로운 데이터 거버넌스 접근법 필요</p> <p> - 중앙에서 정의된 거버넌스 표준과 로컬 도메인 권한이 공존하는 접근법으로 비즈니스 전체의 더 많은 다양한 사용자를 포함하여 다양한 전문 영역 활용이 가능함</p> <p> - 디지털 혁신과 전환 과정에서 폭발적으로 증가한 데이터를 성공적인 전략자산으로 활용하려면 강력한 거버넌스 계획 수립이 중요</p> <p> - 유연하고 융합적인 거버넌스 확보를 위해서 다음 사항을 권고함</p> <p> • 어떤 데이터를 사용하고 있는지에 대한 이해를 통해 현재 위치를 확인하고, 이를 기반으로 가고자 하는 목표를 설정</p> <p> • IT 부서를 포함한 전 조직이 데이터 활용에 있어 상호 파트너십을 가질 수 있도록 인력과 프로세스에 대한 신뢰를 구축</p> <p> </p> <p>⑤ (데이터 형평성) 조직의 모든 구성원이 데이터의 힘을 공평하게 누리도록 해야 함</p> <p> - 데이터는 조직 변화를 위한 강력한 자원이면서 자산으로 성장할 전망</p> <p> - 데이터는 사람과 조직이 문제를 이해하고, 서비스를 제공할 기관과 협력할 수 있는 언어가 되어야 함</p> <p> - 데이터의 형평성을 보장하기 위해 다음 상항을 권고함</p> <p> • 해결하고자 하는 문제와 관련된 공동체와 긴밀히 협의·협력</p> <p> • 서비스를 제공하는 개인과 공동체를 대변하고 그들과 관련성 있도록 데이터를 관리</p> <p> • 데이터 생태계 전반의 데이터 공유 및 피드백을 통한 선순환을 확대하여 신뢰 구축</p> <p> • 개인과 공동체가 효과적인 데이터 사용에 필요한 기술가 지식을 갖추도록 지원 </p> |
| 내용 |
http://click.ndsl.kr/servlet/OpenAPIDetailView?keyValue=03553784&target=TREND&cn=IWT202210343 |
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