기업 AI 최강 난적은 '데이터 품질'

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.

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.