게시 날짜: 2025년 1월 6일 / 업데이트 날짜: 2025년 1월 6일 - 작성자: Konrad Wolfenstein
기업의 아직 발견되지 않은 데이터 보물창고: 생성 AI가 숨겨진 가치를 찾아내는 방법 - 이미지: Xpert.Digital
활용되지 않은 데이터 보물: 전체 회사 데이터의 80%가 사용되지 않은 채로 남아 있는 이유
대부분의 기업에서 거의 손대지 않은 채로 남아 있는 엄청난 양의 데이터 보물인 디지털 정보 아카이브에는 헤아릴 수 없을 만큼 많은 자산이 있습니다. 기업이 저장하는 데이터 5비트 중 약 4비트는 인공 지능 애플리케이션에 엄청난 잠재력을 갖고 있음에도 불구하고 분석 세계에서 빛을 보지 못하는 것으로 추정됩니다. 이러한 미사용 데이터는 유혹적인 기회를 나타낼 뿐만 아니라 잠재적인 위험을 내포하고 있습니다. 왜냐하면 민감한 정보는 누구도 알지 못하는 그 존재와 폭발력의 깊이에 있을 수 있기 때문입니다.
비정형 데이터의 숨겨진 잠재력
이렇게 활용되지 않은 데이터 자산의 상당 부분은 구조화되지 않은 데이터의 형태로 나타납니다. 이는 데이터베이스 테이블의 기존 분류를 무시하는 다양한 정보 모음입니다. 디지털 아카이브에 휴면 상태로 놓여 있는 셀 수 없이 많은 고객 계약을 상상해 보십시오. 각 계약은 계약, 의무 및 고객 선호도의 모자이크로 이루어져 있습니다. 집중적인 개발 작업의 결과인 상세한 제품 사양에 대해 생각해 보고 설계 결정 및 기술적 복잡성에 대한 귀중한 통찰력을 제공하십시오. 회사의 통합된 지식과 모범 사례가 포함된 직원 핸드북을 잊지 마십시오.
그러나 구조화되지 않은 데이터의 세계는 이러한 예를 훨씬 뛰어넘습니다. 여기에는 일상 커뮤니케이션을 특징짓는 끊임없는 이메일 흐름, 내부 보고서에서 마케팅 자료에 이르기까지 모든 종류의 문서, 순간을 포착하고 프로세스를 문서화하고 지식을 전달하는 점점 늘어나는 이미지, 오디오 및 비디오 파일의 홍수가 포함됩니다. 이러한 비정형 데이터는 전 세계 데이터 볼륨의 최대 80%를 차지하는 것으로 추정됩니다. 여기에는 기존 데이터베이스의 질서정연한 구조에서는 도저히 찾을 수 없는 풍부한 세부정보와 복잡성이 포함되어 있는 경우가 많습니다. 여기에는 인간 상호 작용의 뉘앙스, 기술적 설명의 미묘함, 현실의 시각적 및 청각적 증거가 포함되어 있습니다.
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유용성의 과제
이러한 엄청난 잠재력에도 불구하고 많은 기업은 구조화되지 않은 데이터의 가치를 최대한 활용하는 데 상당한 어려움을 겪고 있습니다. 가장 큰 장애물은 전문적인 노하우가 부족하고 적절한 도구가 부족하다는 것입니다. 복잡한 알고리즘과 기계 학습 기술을 적용하여 이러한 홍수 데이터에서 패턴과 통찰력을 추출할 수 있는 전문가가 부족한 경우가 많습니다. 동시에, 분석 프로세스를 촉진하고 가속화할 수 있는 사용자 친화적이고 강력한 소프트웨어 솔루션이 부족합니다.
이러한 과제는 해당 기술의 주저한 수용에 반영됩니다. 대다수의 기업은 아직 구조화되지 않은 데이터에서 귀중한 정보를 추출할 수 있는 도구에 상당한 투자를 하지 않았습니다. 실제로 약 16%의 기업만이 이 작업을 수행하기 위해 특정 도구를 구입했습니다. 이는 구조화되지 않은 데이터를 활용하려는 대부분의 노력이 여전히 매우 초기 단계에 있으며, 종종 파일럿 프로젝트나 보다 포괄적인 데이터 전략을 향한 첫 번째 잠정 단계에 불과하다는 것을 의미합니다. 많은 기업은 아직 구조화되지 않은 데이터의 진정한 잠재력을 실현하고 활용하기 위한 여정의 시작 단계에 있습니다. 데이터의 복잡성, 전문 기술의 필요성 및 초기 투자 비용은 진입에 대한 상당한 장벽을 나타냅니다.
데이터 가치를 실현하는 열쇠인 생성적 AI
이러한 과제 속에서 생성 AI는 구조화되지 않은 데이터의 숨겨진 가치를 실현하는 유망한 열쇠로 부상하고 있습니다. 인공지능과 머신러닝의 발전은 대량의 비정형 정보를 자동으로 처리하고 구조화할 수 있는 새로운 가능성을 열어주고 있습니다. 스캔한 문서나 손으로 쓴 메모에서 관련 정보를 추출하고 이를 구조화된 데이터로 변환할 수 있는 지능형 양식을 상상해 보십시오. 또는 이미지에서 자세한 제품 정보를 자동으로 추출하여 수동 작업을 크게 줄일 수 있습니다.
AI 지원 도구는 구조화에 도움이 될 뿐만 아니라 데이터 품질의 이상을 지적하는 주의 깊은 관찰자 역할을 하거나 다양한 작업에서 데이터 책임자를 지원하는 디지털 보조자 역할도 할 수 있습니다. 그러나 생성 AI는 한 단계 더 나아갑니다. 그녀는 데이터를 분석하고 구조화할 수 있을 뿐만 아니라, 구조화되지 않은 데이터에서 발견한 패턴과 통찰력을 기반으로 새로운 콘텐츠를 만들고, 텍스트를 요약하고, 아이디어를 개발하고, 혁신적인 솔루션을 제안할 수도 있습니다. 예를 들어 마케팅 팀은 생성 AI를 사용하여 이메일과 고객 피드백에 포함된 선호 사항을 기반으로 개인화된 광고 캠페인을 만들 수 있습니다. 제품 개발자는 AI를 사용하여 제품 사양 및 고객 의견에 포함된 정보를 분석하여 새로운 디자인 아이디어를 생성할 수 있습니다.
복잡한 관계를 인식하고 그로부터 창의적인 솔루션을 도출하는 생성 AI의 능력은 비정형 데이터의 가치를 극대화하려는 기업에 강력한 도구가 됩니다. 숨겨진 패턴을 발견하고, 새로운 통찰력을 얻고, 혁신적인 제품과 서비스를 개발하는 데 도움이 될 수 있습니다. AI를 통해 데이터 처리 및 분석 작업을 자동화하면 기업은 시간과 리소스를 절약하고 전략적 이니셔티브에 집중할 수 있습니다.
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성공적인 데이터 사용을 위해 필요한 단계
생성 AI 및 기타 애플리케이션을 위해 아직 활용되지 않은 데이터의 엄청난 잠재력을 활용하려면 기업은 사전 조치를 취하고 데이터 관리 전략을 근본적으로 재고해야 합니다.
1. 현대적이고 강력한 데이터 관리 시스템에 대한 투자
최신 데이터 관리 시스템에 대한 투자는 데이터 사용을 위한 견고한 기반을 형성합니다. 여기에는 강력한 데이터베이스 및 데이터 웨어하우스의 구현뿐만 아니라 대량의 데이터를 효율적으로 수집, 저장, 처리 및 분석할 수 있는 기술의 도입도 포함됩니다. 클라우드 기반 솔루션은 증가하는 요구 사항을 충족하는 유연하고 확장 가능한 인프라를 제공하는 경우가 많습니다. 올바른 기술의 선택은 회사의 특정 요구 사항에 맞게 조정되어야 하며 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 모두 고려해야 합니다.
2. 데이터 메시와 같은 아키텍처 고려
데이터 환경이 점점 더 복잡해짐에 따라 기업은 Data Mesh와 같은 아키텍처 채택을 고려해야 합니다. 데이터 메시는 부서가 자체 데이터 제품에 대해 책임을 지는 데이터 관리에 대한 분산형 접근 방식입니다. 이를 통해 데이터 사용의 민첩성과 유연성이 향상되고 조직 전체에서 데이터 중심 문화가 촉진됩니다. 데이터 책임을 분산하면 사일로를 허물고 여러 팀 간의 협업을 향상할 수 있습니다.
3. 교육을 통한 데이터 활용 능력 증진
데이터는 직원이 데이터를 효과적으로 사용하는 데 필요한 기술을 갖춘 경우에만 가치가 있습니다. 따라서 기업은 직원들이 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있도록 포괄적인 데이터 활용 능력 교육을 제공해야 합니다. 이러한 교육 과정은 데이터 분석가 및 IT 전문가를 대상으로 할 뿐만 아니라 관리자부터 운영 비즈니스 직원에 이르기까지 회사의 모든 영역을 포괄해야 합니다. 데이터 분석, 시각화, 해석에 대한 기본 지식을 가르치는 것은 데이터 중심 문화를 구축하는 데 중요합니다.
4. 확장 가능한 비정형 콘텐츠 플랫폼 구현
비정형 데이터를 처리하고 분석하려면 특별한 도구와 기술이 필요합니다. 기업은 다양한 소스의 비정형 콘텐츠를 통합, 처리 및 분석할 수 있는 확장 가능한 플랫폼에 투자해야 합니다. 이 플랫폼은 텍스트 분석, 이미지 인식, 오디오 및 비디오 분석, 관련 정보 추출 기능을 제공해야 합니다. 플랫폼 확장성은 증가하는 비정형 데이터 볼륨을 따라잡는 데 매우 중요합니다.
5. AI 및 데이터 처리에 대한 명확한 지침 수립
AI의 사용과 데이터의 사용은 중요한 윤리적, 법적 문제를 제기합니다. 기업은 AI 및 데이터 처리에 대한 명확한 정책을 수립하여 이러한 기술이 해당 법률 및 규정에 따라 책임감 있게 사용되도록 해야 합니다. 여기에는 데이터 보호, 데이터 보안, 투명성 및 공정성과 같은 측면이 포함됩니다. 지침은 모든 직원에게 구속력을 가져야 하며 기술 발전과 변화하는 사회적 기대를 반영하도록 정기적으로 검토하고 조정해야 합니다.
데이터 혼란에서 경쟁 우위까지: 기업이 데이터 보물을 활용하는 방법
AI 시스템의 특정 요구 사항에 맞게 데이터 관리 전략을 사전에 조정함으로써 기업은 미래를 위한 결정적인 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 이전에 사용하지 않은 데이터의 숨겨진 가치를 발굴하고, 혁신적인 제품과 서비스를 개발하고, 비즈니스 프로세스를 최적화하고, 더 많은 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 데이터의 보물창고에 있는 기업에서 이 보물을 적극적으로 활용하는 기업으로 변화하려면 전략적 비전과 기술 및 역량에 대한 투자, 그리고 데이터를 귀중한 자산으로 인식하고 홍보하는 기업 문화가 필요합니다. 생성적 AI 시대는 구조화되지 않은 데이터의 잠재력을 상상할 수 없는 방식으로 활용하고 새로운 가치 창출 잠재력을 열어줄 수 있는 독특한 기회를 제공합니다. 이 기회를 포착하는 기업은 점점 더 데이터 중심의 경쟁 환경에서 지속 가능한 우위를 확보할 수 있을 것입니다. 숨겨진 데이터 보물을 찾기 위한 여정이 이제 막 시작되었습니다.
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