대다수의 기업들이 빅데이터, 디지털 혁신 등 데이터가 중심이 되는 혁신 활동과 인프라에 많은 투자를 해오고 있다. 기업들은 투자 이후 3~5년간 엄청난 데이터를 축적했고, 폭발적으로 늘어난 데이터의 양은 활용의 폭과 질 측면에서 많은 기대를 모았으나, 여전히 Self-BI, Dashboard 개발에 어려움을 겪고 있으며 Generative AI, Machine Learning과 같은 이상적인 모습과의 괴리는 심해져 가고 있다. 과도한 시스템 투자로 인한 복잡성 증가, 환경 변화에 따른 데이터 오염도 문제, 통합(Storage)과 기술(Platform 형태의 솔루션)에만 의존한 결과이기도 하다.
41회차 Kearney Virtual Insight Forum에서는 왜 데이터를 활용하는 게 어렵고, 데이터 거버넌스로 무엇을 해결해야 하며, 어떻게 헤쳐 나아가야 하는지 살펴보았다.
- 데이터 활용과 데이터 거버넌스 실행의 한계
- 데이터 거버넌스를 위한 핵심 요소
- 데이터 거버넌스 추진 방안
데이터의 활용과 데이터 거버넌스 실행의 한계, 데이터 거버넌스를 위한 핵심 요소, 데이터 거버넌스 추진 방안을 밀도 있게 다루어 데이터 활용에 대한 근본적인 원인과 질서 있게 실행되는 데이터 거버넌스에 대해 알 수 있는 기회가 되었다는 평이다.
Kearney는 이번 세미나를 통해 고위 경영진의 참여, 사용자를 중심으로 고려되는 유통, 품질, 지원 공급 측면의 데이터 거버넌스 실행과 적절한 기술 솔루션이 지원될 때, “구성원이 데이터를 자유자재로 활용” 하여 가치를 드러낼 수 있을 것이라고 강조했다.
