얼레이션, 기업의 데이터 인식과 활용 설문조사
46%는 데이터 품질에 매우 우려한다고 응답
기업들은 매일 구매자 행동과 재고관리,판매, 고객 서비스 데이터를 모으고 있습니다. 하지만 이 데이터의 대부분은 그다지 쓸모가 없다는 인식이 강합니다. 데이터가 있지만 접근하기가 힘들고 각종 데이터에 대한 표준화도 제대로 이뤄지지 않았다고 평가합니다.

기업 AI 최강 난적은 '데이터 품질'

미국 시장조사업체 얼레이션은 미국과 영국 독일 등 6개 국에서 직원 2500명 이상인 300개 기업의 경영자와 데이터 담당자들을 대상으로 데이터에 대한 인식과 활용 등을 살펴보는 설문조사를 했습니다. 그 결과 응답자의 87%가 데이터 품질이 기업에서 AI를 성공적으로 구현하는데 가장 큰 장요인이라고 답했습니다. 46%는 데이터 품질을 매우 걱정한다는 응답을 했습니다. 이런 우려가 나오는 이유로는 데이터 수집 전반에 걸쳐 일관된 표준이 마련돼 있지 않다(50%)는 응답이 가장 많았습니다. 이어 개인 정보 보호(48%), 데이터의 접근 용이성(44%)에 대한 애로를 꼽았습니다.
데이터 품질 우려 이유 "표준화 안 돼 있기 때문"
AI를 구축하는 목표로 가장 많이 꼽은 것은 제품과 서비스를 개선하고 혁신하는 것(43%)이었으며, 이어 기업 경영의 효율성 향상(33%), 고객 경험의 향상(24%) 순으로 나타났습니다. 또한 AI에 대한 자금 조달을 관리하는 경영진의 동의를 얻는 것(55%)이 AI 모델을 만드는 기술이 없는 직원을 설득시키는 것(45%)보다 애로가 더 큰 것으로 나타났습니다.

AI를 구축한 기업에서 AI에 대한 직원들의 편견을 막는 방안으로 더 나은 모델링 기술을 확보하는 것(44%)이 가장 많았으며 데이터 접근을 쉽게 하기 위한 데이터 카탈로그화(38%), 정보를 크라우드소싱하는 능력(38%) 등의 순으로 조사됐습니다. 데이터 분석의 우선 순위로는 기업 경영의 효율성(51%)을 꼽았으며 디지털 전환(50%), 직원 감사(49%) 등의 순이었습니다.

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