10가지 데이터 분석 도전 과제 및 솔루션

오늘날 기업의 경영진들은 데이터 활용의 중요성을 인지하고 있지만, 데이터를 효과적으로 활용해 의사결정을 개선하고 비즈니스 성과를 향상시키는 데에는 여전히 어려움을 겪고 있는 기업들이 많습니다. 데이터 소스는 분석보다는 저장에 최적화되어 있기 때문입니다. 이는 기업인들의 데이터 활용을 더욱 어렵게 만드는 요인입니다. 한편 기업들은 데이터 과학자를 여럿 고용하지 않으면서도 인공지능, 머신러닝, 자연어 처리 등의 기술을 가장 효과적으로 적용할 수 있는 방법을 찾고 있습니다. 이는 가치 있는 노력입니다. 데이터 분석은 어떤 제품에 투자할지, 어떤 마케팅 캠페인을 실행할지, 어떤 고객을 타기팅할지와 같은 다양한 전략적 의사결정에 필요한 패턴, 트렌드, 기회를 식별하는 데 도움을 주기 때문입니다.

그러나 관련 데이터를 수집하고 분석하기 위한 체계적인 전략과 맞춤형 기술을 갖추지 못한 기업은 직관 또는 가정에 기반한 의사결정을 내릴 위험이 있고, 재무 성과, 직원 및 고객 경험 등을 개선할 기회를 놓칠 수도 있습니다.

기업이 직면한 10가지 데이터 분석 도전 과제

데이터는 그 자체만로는 그다지 유용하지 않습니다. 직원들이 데이터를 활용해 더 나은 의사 결정을 내리고 변화하는 비즈니스 환경에 효과적으로 대응할 수 있도록 지원하기 위해서는 데이터 분석을 거쳐야 합니다. 데이터 분석 프로세스는 기업이 진정한 데이터 중심 기업으로 거듭나기 위한 핵심 요소입니다. 그러나 데이터 분석 전략을 수립, 구현, 운영하기 위해서는 시간과 노력이 필요하고, 데이터 분석 과정에는 잘 알려져 있지만 극복하기 어려운 도전 과제들이 뒤따릅니다.

1. 데이터 품질

대부분의 기업이 직면하는 가장 큰 도전 과제 중 하나는 수집한 데이터의 신뢰성을 확보하는 것입니다. 부정확성, 불완전성, 불일치, 중복 등의 문제가 있는 데이터를 사용하는 경우 잘못된 인사이트, 부실한 의사결정 등으로 이어질 수 있습니다. 데이터 준비, 중복 제거, 보강을 위한 다양한 도구가 존재하며 관련 기능 중 일부가 분석 플랫폼에 내장되어 있는 편이 좋습니다.

단위, 통화, 날짜 형식이 서로 다른 경우와 같이 비표준화된 데이터도 문제가 될 수 있습니다. 데이터를 가능한 한 조기에 최대한 표준화하면 데이터 정제 노력이 최소화되고 분석 결과가 향상됩니다.

기업은 데이터 검증, 데이터 정제, 적절한 데이터 거버넌스 등의 솔루션을 구현함으로써 데이터의 정확성, 일관성, 완전성, 액세스, 보안을 보장할 수 있습니다. 이러한 고품질 데이터는 효과적인 데이터 분석의 원동력이 되고, 더 나은 의사 결정으로 이어질 수 있습니다.

2. 데이터 액세스

기업의 데이터는 여러 시스템과 부서에 흩어져 있으며 정형, 비정형, 반정형 등의 다양한 형식으로 존재하는 경우가 많습니다. 따라서 데이터를 통합하고 분석하기 어려워지고 무단 사용에도 취약해집니다. 정돈되지 않은 데이터는 가능한 한 많은 데이터를 활용할수록 성과가 좋아지는 데이터 분석, 머신러닝, 인공지능 프로젝트의 발목을 잡게 됩니다.

많은 기업은 부서와 상관없이 모든 구성원들에게 전사적인 데이터 액세스를 부여하는 '데이터 민주화'를 목표로 삼고 있습니다. 기업은 데이터 민주화라는 목표를 달성하고 무단 액세스를 방지하기 위해 데이터 레이크와 같은 중앙 저장소에 데이터를 모으거나 API 및 기타 통합 도구를 사용해 데이터를 분석 애플리케이션과 직접 연결해야 합니다. IT 부서는 자동화와 인증이 내장된 간소한 데이터 워크플로를 구축해 데이터 이동을 최소화하고, 데이터 호환성 또는 형식 관련 문제를 줄이고, 어떤 사용자와 시스템이 어떤 정보에 접근하는지 지속적으로 관리해야 합니다.

3. 잘못된 시각화

데이터 시각화 작업을 통해 데이터를 그래프 또는 차트로 변환하면 복잡한 정보를 이해하기 쉬운 구체적이고 정확한 형태로 제시할 수 있습니다. 그러나 부적절한 시각화 방식을 사용하거나 과도한 데이터를 포함시킬 경우 잘못된 시각화, 잘못된 결론으로 이어질 수 있습니다. 입력 오류나 지나치게 단순화된 시각화에 기반한 보고서 역시 실제 상황을 잘못 전달할 수 있습니다.

효율적인 데이터 분석 시스템은 보고서 생성 기능을 제공하고, 시각화에 대한 가이드를 제시하고, 비즈니스 사용자가 쉽게 활용할 수 있을 만큼 직관적이어야 합니다. 그렇지 않은 시스템은 IT 부서에 데이터 준비와 결과물 산출의 부담을 지우고, 시각화의 품질과 정확성도 떨어질 수 있습니다. 이를 피하려면 선택한 시스템이 정형, 비정형, 반정형 데이터를 처리할 수 있는지 여부를 반드시 확인해야 합니다.

그렇다면 효과적인 데이터 시각화는 어떻게 구현할 수 있을까요? 다음 세 가지 핵심 개념부터 시작해 보는 것이 좋습니다.

청중을 이해하기: 보는 이들의 관심사에 맞춰 시각화를 조정하세요. 전문 용어나 복잡한 차트는 피하고, 포함할 데이터를 엄선하세요. CEO와 부서장이 필요로 하는 정보는 크게 다릅니다.

목적을 분명히 하세요: 이 데이터를 통해 전하고 싶은 이야기는 무엇인가요? 보는 이들에게 전하고 싶은 핵심 메시지는 무엇인가요? 명확한 답을 얻고 나면 가장 적절한 차트 유형을 선택할 수 있습니다. 기본적인 원형 차트나 막대 차트만을 고집할 필요는 없습니다. 시각화에는 다양한 선택지가 있으며 목적에 따라 적합한 방식이 다릅니다. 시간에 따른 추세를 보여주는 선형 차트, 변수 간의 관계를 보여주는 산포도와 같이 각 차트의 용도는 다릅니다.

단순성을 유지하세요: 불필요한 요소로 시각화를 복잡하게 만들지 마세요. 가독성을 높이려면 명확한 레이블, 간결한 제목, 제한된 색상 팔레트를 사용하세요. 데이터를 오해하게 만들 수 있는 눈금, 왜곡된 요소, 부적절한 차트 유형 등은 피하세요.

4. 데이터 프라이버시 및 보안

데이터 접근 관리는 보안 기술뿐 아니라 데이터 분류가 필요한 끝나지 않는 도전 과제입니다.

무엇보다도 핵심 운영 시스템의 데이터를 조회할 수 있는 인물들에게 각별히 주의를 기울여야 합니다. 문제가 발생할 경우 비즈니스에 치명타를 가할 수 있는 영역이기 때문입니다. 마찬가지로 각 부서 사용자가 대시보드에 로그인했을 때, 자신에게 허용된 데이터만 볼 수 있도록 해야 합니다. 모든 기업은 반드시 강력한 액세스 제어 체계를 마련해야 하고, 데이터의 수집, 분석, 배포를 위한 모든 단계마다 데이터 저장소 및 분석 시스템의 안전성을 보장하며 개인정보 보호 규제를 준수해야 합니다.

어떤 직무가 어떤 유형 또는 풀의 데이터에 접근할 수 있는지 결정하기에 앞서 먼저 데이터의 내용을 파악해야 합니다. 이를 위해서는 데이터 분류 체계를 구축해야 합니다. 데이터 분류를 시작하기 위한 단계는 다음과 같습니다.

보유 데이터를 파악합니다: 귀사에서 수집, 저장, 처리하는 데이터 유형을 확인한 뒤, 민감도, 유출 시 파급 효과, HIPAA 또는 GDPR 등의 관련 규정에 따라 라벨을 지정합니다.

데이터 분류 매트릭스를 만드세요: 공개, 기밀, 내부 전용 등 범주를 갖춘 스키마를 정의하고, 데이터의 민감도, 법적 요구사항, 사내 정책 등에 따른 분류 기준을 마련하세요.

액세스를 원하는 주체를 파악하세요: 데이터 분류, 소유권, 액세스 제어에 대한 역할과 책임을 정의합니다. 예를 들어, 재무팀 직원과 인사팀 직원의 접근 권한은 달라야 합니다.

다음 단계로는 분류 정책에 따라 데이터 소유자들과 협력해 데이터를 분류합니다. 체계가 마련되면 정의한 규칙에 따라 자동으로 데이터를 스캐닝하고 분류하는 데이터 분류 도구 사용을 검토해 볼 수 있습니다.

마지막으로 적절한 데이터 보안 통제를 구축하고, 올바른 데이터 처리와 접근 통제의 중요성을 강조하는 임직원 교육을 시행합니다.

5. 인재 부족

방대한 데이터를 유용한 정보로 바꿔 줄 인재를 찾지 못하고 있는 기업들이 많습니다. 데이터 분석가, 데이터 과학자 등의 데이터 관련 직무에 대한 수요가 복잡한 분석 업무를 수행할 역량을 갖춘 인재들의 공급량을 앞지르고 있습니다. 수요가 곧 잦아들 기미도 보이지 않습니다. 미국 노동통계국에 따르면 2026년까지 데이터 과학 기술을 요구하는 일자리는 약 28% 증가할 전망입니다.

다행히 요즘은 데이터 과학 지식이 없는 비즈니스 사용자도 머신러닝 알고리즘 같은 고급 기능이 내장된 다양한 분석 시스템을 사용할 수 있습니다. 특히 데이터 준비 및 정제 자동화 도구는 분석가의 생산성을 높여 줍니다.

또한 기업은 분석적, 기술적 소양이 있는 직원을 발굴해 유급 교육, 온라인 과정, 데이터 부트캠프 등을 제공함으로써 데이터 직무로 전환하기 위한 업스킬링을 수행할 수도 있습니다.

6. 너무 많은 분석 시스템 및 도구

데이터 분석 전략을 적용한 많은 기업들이 분석 단계마다 서로 다른 도구를 따로 구매하곤 합니다. 각 부서가 독자적으로 움직이는 경우 기능이 겹치거나 상충하는 경쟁 제품을 중복 구매하기 쉽습니다. 기업 간 합병 시에도 같은 문제가 생길 수 있습니다.

결과적으로 여러 기술이 뒤섞이게 되고, 온프레미스에 데이터 센터를 구축한 경우 서로 뒤엉킨 다양한 소프트웨어와 라이선스를 관리해야만 합니다. 이는 결국 비용 낭비와 불필요한 아키텍처 복잡성을 초래합니다. 이같은 결과를 막기 위해서는 IT 리더들이 전사적인 데이터 도구 전략을 수립하고, 각 부서의 책임자들과 협업해 요구사항을 파악해야 합니다. 클라우드 기반 옵션을 포함한 카탈로그를 배포하면 모든 부서에 표준화된 플랫폼을 도입하는 데 도움을 줍니다.

7. 비용

데이터 분석을 위해서는 기술, 인력, 인프라에 대한 투자가 필요합니다. 그러나 분석 활동의 실익이 명확하지 않은 경우 IT팀은 적절한 이니셔티브 구현 비용을 파악하기 어렵습니다.

클라우드 기반 아키텍처로 데이터 분석 플랫폼을 배포하면 초기 투자 비용을 대부분 없애고 유지보수 비용도 줄일 수 있습니다. 일회성 도구가 지나치게 많아지는 문제도 제어할 수 있습니다.

운영 측면에서, 데이터 분석에 관한 기업의 투자수익률은 데이터 분석이 제공하는 인사이트로 마케팅, 운영, 공급망 등의 비즈니스 부문을 최적화함으로써 창출됩니다. IT팀은 정확한 ROI를 산출하기 위해 반드시 이해관계자들과 협업해 비즈니스 목표와 연결된 명확한 성공 메트릭을 정의해야 합니다. 예를 들어, 데이터 분석을 통해 매출 10% 증가, 고객 이탈률 8% 감소, 운영 효율 15% 향상 등의 성과를 달성했음을 제시할 수 있습니다. 명확한 수치가 더해지면 클라우드 서비스 사용의 당위성도 강해집니다.

정량적인 데이터도 물론 중요하지만, 직접 측정하기 어려운 이점도 있으므로 IT팀은 단순한 수치 이상의 요소들을 함께 고려해야 합니다. 예를 들어, 데이터 관련 프로젝트로 의사결정 민첩성과 고객 경험을 개선해 장기적인 성과를 창출할 수 있습니다.

8. 기술적 변화

데이터 분석 환경은 끊임없이 등장하는 새로운 도구와 기법, 기술에 힘입어 계속해서 진화하고 있습니다. 예를 들어, 기업들은 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML)과 같은 고급 기능을 데이터 과학자뿐 아니라 일반 비즈니스 사용자에게도 제공하기 위해 노력하고 있습니다. 이는 새로운 기술을 더 쉽게, 실무에 맞게 사용할 수 있도록 돕는 새로운 도구를 도입해야 함을 의미합니다. 그러나 일부 기업에서는 새로운 분석 기술이 기존 시스템 및 프로세스와 호환되지 않을 수도 있습니다. 그러한 기업은 더 대규모의 전환 작업이나 커스텀 커넥터 개발이 필요한 데이터 통합 도전 과제를 해결해야 합니다.

새로운 기능이 계속 추가된다는 것은 기업이 자사의 비즈니스 요구 사항에 가장 맞는 제품을 지속적으로 재평가해야 한다는 의미이기도 합니다. 클라우드 기반 분석 도구는 공급업체가 언제나 최신 버전을 제공하므로 기능 업그레이드가 더욱 수월해집니다. 반면 온프레미스 시스템은 1~2년에 한 번씩만 업데이트되고, 업그레이드 때마다 학습 부담이 커질 수 있습니다.

9. 변화에 대한 저항

데이터 분석을 적용하려면 불편하게 느껴질 수준의 변화가 필요한 경우가 많습니다. 각 팀은 자사에서 진행되는 일들에 관한 새로운 정보를 바탕으로 기존과 다른 대응 방식을 취해야 할 수도 있습니다. 직감에 의존하던 리더들은 이러한 변화에 부담을 느끼거나, 심지어는 위협으로 받아들일 수도 있습니다.

IT 담당자들은 이런 반발을 막기 위해 각 부서와 협업해 부서별 데이터 관련 요구 사항을 파악하고, 새로운 분석 소프트웨어가 기존 프로세스를 어떻게 개선하는지 분명히 설명해야 합니다. IT팀은 도입 과정에서 최신 데이터 분석 기술이 워크플로를 효율화하고, 더 깊은 인사이트를 제공하고, 궁극적으로는 더 나은 의사결정을 도와 준다는 점을 보여 줄 수 있습니다.

10. 목표 설정

명확한 목표가 없는 기업은 특정 프로젝트에 어떤 데이터 소스를 사용할지, 데이터를 어떻게 분석할지, 결과를 어떻게 활용하고 성공을 어떻게 측정할지 결정하기 어렵습니다. 목표가 불분명하면 분석 활동이 산만해져 의미 있는 인사이트나 성과를 도출하지 못할 수 있습니다. 데이터 분석 프로젝트 시작 전에 목표 및 핵심 성과를 정의하면 이런 문제를 최소화할 수 있습니다.

Oracle 솔루션으로 데이터 분석 도전 과제 해결하기

이미 데이터 분석을 도입한 기업도 사용하기 쉬운 직관적 머신러닝, 셀프서비스 분석, 고급 시각화 같은 기술을 추가적으로 활용해 경쟁 우위를 확보하고 미래의 수요에 선제적으로 대비할 새로운 기회를 얻을 수 있습니다. 따라서 비즈니스 리더들은 지속적인 성장을 위해 데이터 활용 역량을 강화하고 데이터 분석 기반 전략을 기업 문화에 녹여낼 수 있도록 사람과 기술에 꾸준히 투자해야만 합니다.

Oracle Analytics는 다양한 워크로드와 데이터 유형에 즉시 활용 가능한 기능들을 제공하는 종합 분석 솔루션입니다. 전용 데이터 분석 플랫폼은 데이터 수집 및 준비부터 시각화 및 공유에 이르는 전체 분석 과정을 관리하는 데 도움을 줍니다. 사용자는 업계 최고 수준의 인공지능과 머신러닝을 활용해 까다로운 운영 문제를 해결하고, 결과를 예측하고, 리스크를 완화할 수 있습니다. 비즈니스 리더는 더 빠르고 정확한 인사이트를 바탕으로 자신있게 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있습니다.

또한 Oracle 솔루션은 데이터 세트 분석 및 내장된 ML 모델 적용을 더 쉽게 만들어주며 맥락 기반 데이터 시각화를 제공합니다. 모든 기능들은 예측 가능한 월간 구독제를 통해 이용 가능합니다.

데이터 분석 분야의 변화는 불가피하며, 새로운 도전 과제도 계속해서 생겨날 것입니다. 도전 과제를 극복하기 위한 10가지 전략을 실행한 기업은 변화에 대한 두려움과 데이터 과부하를 극복하고, 데이터 분석을 성장의 촉매로 활용할 수 있습니다.

데이터 분석 도전 과제 FAQ

데이터 분석의 주요 도전 과제는 무엇인가요?

데이터 분석의 주요 도전 과제로는 유의미한 데이터 수집, 적절한 도구 선택, 데이터 시각화, 데이터 품질 개선, 숙련된 인재 확보, 데이터 기반 문화 조성 등이 있습니다.

데이터 분석에서 머신러닝은 어떻게 사용되나요?

머신러닝(ML)은 작업을 자동화하고, 숨은 패턴을 발견하고, 서로 다른 데이터로 구성된 방대한 방대한 세트에 기반한 예측을 제공함으로써 데이터 분석 과정에서 큰 역할을 수행합니다. 예를 들어, 데이터 정제와 정렬은 수작업으로 진행할 경우 많은 시간이 소요됩니다. 머신러닝 알고리즘은 이러한 수작업을 자동화해 데이터 분석가가 결과 해석, 모델 구축 같은 보다 전략적 업무에 집중하도록 도와줍니다.

또한 대규모 데이터에는 전통적인 통계 기법으로는 놓치기 쉬운 숨은 패턴과 추세가 담겨 있을 수도 있습니다. 머신러닝 알고리즘은 방대한 데이터를 분석해 복잡한 관계를 파악하고 이상 징후를 찾아낼 수 있습니다. 기업의 과거 데이터를 학습한 머신러닝 모델은 미래 성과를 예측해 고객 이탈률을 줄이고, 타깃 마케팅을 설계하고, 최적의 가격을 책정하는 데 도움을 줍니다.