데이터 준비 지수 보고서 발표...대다수 기업, 데이터 접근 환경 미비
클라우데라(한국지사장 최승철)가 글로벌 설문조사 보고서인 ‘데이터 준비 지수: 성공적인 AI를 위한 기반’를 발표했다.
전 세계 IT 리더 약 1,300명을 대상으로 실시한 해당 설문조사 보고서는 각 기업의 대규모 AI 도입 준비도를 조사했다. 보고서에 따르면 AI 도입은 증가하고 있지만 대부분의 기업은 여전히 데이터 기반이 탄탄하지 않은 것으로 나타났다.
해당 보고서는 역설적인 결과를 보여준다. 전 세계 응답 기업의 96%는 AI를 핵심 비즈니스에 통합했다고 답했고, 85%는 명확한 데이터 전략을 가지고 있다고 밝혔다. 하지만 이와 동시에 응답 기업의 약 80%는 AI 및 데이터 이니셔티브가 제한적인 데이터 접근 환경에 놓여 있다고 답했다.
클라우데라는 이러한 역설적인 결과가 기업이 데이터 문제를 해결하지 못한 채, AI 확장에만 몰두하면서 AI를 잘 활용하고 있다는 착각을 갖고 있기 때문이라고 분석했다.
세르지오 가고(Sergio Gago) 클라우데라 최고기술책임자(CTO)는 “기업들은 AI 도입에 어려움을 겪고 있지 않다. 문제는 실험 단계를 넘어 AI를 대규모로 구현하는 것”이라며, “AI는 온전한 데이터가 있어야 효과를 발휘할 수 있다. 모든 데이터에 대한 접근 없이 AI에 정확성, 신뢰성, 비즈니스 가치를 바랄 수 없다는 것을 기억해야 한다”고 전했다.
AI 도입률은 높지만, 여전히 어려운 투자수익률(ROI) 달성
AI 이니셔티브가 기대에 미치지 못하는 원인에 대해 전 세계 응답자들은 △데이터 품질(22%) △비용 초과(16%) △기존 워크플로우와의 미흡한 통합(15%) 등을 문제점으로 꼽았다. 이러한 장벽들은 AI 투자를 측정 가능한 비즈니스 성과로 전환하는 것이 복잡한 과제임을 보여준다. 이에 인프라 제약이 더해지면 문제를 악화시킨다. 응답자의 73%가 성능 제약으로 인해 AI 도입이 지연되고 있다고 응답했는데, 이는 분산된 환경에서 AI를 확장하는 것이 어렵다는 것을 방증한다고 업체 측은 밝혔다.
국내 응답자는 AI 이니셔티브의 ROI 달성 실패의 주요 원인으로 △데이터 품질(32%) △통합 부족(22%) △데이터 접근 및 관리 문제(20%)를 꼽았다. 또한 협업 및 데이터 기반 의사결정을 지속적으로 저해하는 요소는 △데이터 공유에 대한 거부감(49%) △불충분한 데이터 리터러시(49%) △불완전한 가시성(27%)으로 나타났다.
데이터 격차: 접근성, 거버넌스, 가시성
글로벌 응답자의 84%는 기업 데이터의 정확성, 완전성, 일관성에 자신감을 드러냈으나, 클라우데라는 고질적인 데이터 사일로, 비일관적인 데이터 품질, 제한된 접근성과 같은 근본적인 문제를 경계해야 한다고 조언했다. 또한, 신뢰할 수 있어 보이는 개별적인 데이터가 팀, 시스템, AI 애플리케이션 간에 사용될 때는 제대로 작동되지 않아 기업 전체의 거버넌스 및 일관성 부족 문제가 드러난다고 전했다.
설문조사에 따르면 전 세계 응답자의 18%만이 데이터가 완벽하게 거버넌스되고 있다고 응답해 보여지는 자신감과 현실 사이의 격차가 존재하는 것으로 나타났다. 국내의 경우에도 응답자의 80%는 데이터가 시스템 간에 부분적으로만 연결돼 있으며, 20%는 여전히 효과적인 통합에 어려움을 겪고 있다고 답했다. 클라우데라는 데이터를 통합하고 명확한 표준을 강제하는 포괄적인 거버넌스가 없다면 기업은 기회를 놓치고 잘못된 의사결정을 내려 잠재력을 온전히 발휘하지 못하는 결과를 초래할 위험이 있다고 전했다.
산업별 데이터 준비 상태 비교
데이터 준비도 수준은 산업별로 큰 차이를 보였다. 통신 부문에서는 데이터 저장 위치를 완벽하게 파악하고 있는지 묻는 질문에 글로벌의 54%가 “매우 그렇다”고 답한 반면, 금융 부문에서는 30%, 공공 부문에서는 31%만이 동일하게 답변했다. 데이터 접근성 측면에서는 통신 부문 응답자의 51%가 언제든 모든 데이터에 접근할 수 있다고 답했지만, 금융 부문은 24%, 공공 부문은 16%에 그친 것으로 나타났다.
클라우데라는 높은 데이터 준비 상태가 실제 운영 성공으로 완전히 이어지지는 않았다고 밝혔다. 데이터 준비도가 높은 통신 부문 글로벌 응답자의 60%가 인프라 성능이 운영 이니셔티브를 지속적으로 저해한다고 답했고, 이는 조사 대상 산업 중 가장 높은 수치이기 때문이다. 국내에서는 다양한 산업 분야에 걸쳐 절반 이상(56%)이 인프라 제약으로 인해 기업의 데이터 기반 이니셔티브가 저해돼 AI 가치 실현에 불필요한 장애물이 되고 있다는 설명이다.
산업별로 AI 투자수익률을 가장 저해하는 요인으로 데이터 품질을 꼽았지만, 에너지 및 유틸리티 부문에서는 비용 초과(25%)를 가장 두드러진 문제로 지적했으며, 의료, 제조, 금융 분야에서는 미흡한 워크플로우와의 통합(20%)을 꼽았다.
최승철 클라우데라코리아 지사장은 “기업용 AI가 대규모 도입, 실행 단계로 접어들면서 데이터 준비는 선두 기업과 그 외의 기업을 가르는 요소가 됐다”며, “한국은 AI를 가장 빠르게 도입하는 국가라 그 격차는 더욱 클 것”고 밝혔다.
이어, “국내 IT 리더의 85%가 데이터 준비 수준을 높이기 위해 새로운 거버넌스 체계를 도입할 의향을 밝혔고, 클라우데라는 고객이 데이터 준비를 선제적으로 달성해 신뢰할 수 있고 확장 가능한 AI를 제공할 수 있도록 지원하고 있다”며, “이를 달성한 기업만이 차세대 지능형 비즈니스를 선도하게 될 것”이라고 전했다.
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