[논문]제4차 산업혁명 시대의 데이터 기반 의사결정 체계

배경열

제4차 산업혁명 시대의 데이터 기반 의사결정 체계
Data-Driven Decision Making in the Age of the Fourth Industrial Revolution 원문보기

배경열 (비투엔)

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문제 정의

본 기고에선 4차 산업혁명 시대에 기업이 데이터를 어떻게 활용하여 능동적이면서도 기민하게 의사결정 할 수 있는지를 알아보고 그 방법을 제시하였다.

성능/효과

21세기 ICT기술의 급속한 발전으로 전 세계에서 생산되는 데이터는 기하급수적으로 폭증하고 있다. 네트워크를 통한 데이터 전송 비용, 저장 비용, 처리 비용이 거의 무료에 가까워지면서 공유 경제라는 새로운 개념을 낳았으며 이는 기존 시장의 경계를 무섭게 허물고 있다. 머신러닝(Machine Learning)에 기초한 구글의 알파고는 방대하게 축적된 데이터를 수백, 수천대의 클라우드 서버를 통해 실시간 시뮬레이션하면서 이세돌 9단을 4:1이라는 압도적인 스코어로 승리했다.
다섯 번째, 기업의 내/외부 데이터에 대한 수집 체계와 분석 체계를 구축했다면 마지막으로 데이터 거버넌스 관리 체계를 수립해야 한다. 데이터 거버넌스 관리 체계란 기업의 목표를 달성하기 위해 필요한 조직, 지침, 절차, 책임 및 의사결정 구조를 체계화 한 것이다.
두 번째, 직원들의 개인 PC에 보관 중인 문서에 있는 데이터도 공유 자원으로 옮겨 활용할 수 있어야 한다. 기업 대부분의 고급 정보는 직원들의 개인 PC에 있는 경우가 대부분이다.

후속연구

내부 데이터의 해석만으로는 알 수 없었던 문제를 다양한 관점에서 분석하여 원인을 해석할 수 있으며 이를 기초로 최소 비용의 적절한 대응 전략을 기민하게 마련할 수 있겠다.
네 번째, 수집한 외부 데이터를 내부 데이터와 접목하여 다양한 관점에서 분석하고 활용할 수 있는 정보 시각화 기반 체계를 갖추어야 한다. 단순히 외부 데이터를 수집하여 단편적인 추이만 본다면 정확히 그 데이터가 주는 영향도를 쉽게 파악할 수 없다.
데이터 거버넌스 연구소의 데이터 관리 체계가 반드시 모든 기업에 잘 맞도록 최적화 된 것은 아니겠지만 전반적으로 필요한 개념을 모두 소개하기 때문에 각 기업은 이를 벤치마킹하여 필요한 요소를 적절히 보완하여 활용하면 좀 더 시행착오를 최소화 할 수 있는 거버넌스 체계를 수립할 수 있겠다.
기업 내에서 만들어진 데이터는 그 기업의 활동 결과에 대한 사실(Fact)을 담고 있다. 따라서 내부 데이터를 처음 생산하는 시점부터 수집, 가공, 분석만 잘해도 유의미한 통찰을 얻을 수 있으며 이를 기반으로 보다 더 정확한 의사결정을 수행할 수 있을 것이다.

핵심어

질문

논문에서 추출한 답변

각 기업이 데이터 거버넌스 연구소의 데이터 관리 체계를 벤치마킹하여 필요한 요소를 적절히 보완하여 활용하면 좀 더 시행착오를 최소화 할 수 있는 거버넌스 체계를 수립할 수 있다고 본 이유는?

데이터 거버넌스 연구소의 데이터 관리 체계가 반드시 모든 기업에 잘 맞도록 최적화 된 것은 아니겠지만 전반적으로 필요한 개념을 모두 소개하기 때문에 각 기업은 이를 벤치마킹하여 필요한 요소를 적절히 보완하여 활용하면 좀 더 시행착오를 최소화 할 수 있는 거버넌스 체계를 수립할 수 있겠다.

내부 데이터를 처음 생산하는 시점부터 수집, 가공, 분석만 잘해도 유의미한 통찰을 얻을 수 있으며 이를 기반으로 보다 더 정확한 의사결정을 수행할 수 있을 것이라고 본 이유는?

기업 내에서 만들어진 데이터는 그 기업의 활동 결과에 대한 사실(Fact)을 담고 있다. 따라서 내부 데이터를 처음 생산하는 시점부터 수집, 가공, 분석만 잘해도 유의미한 통찰을 얻을 수 있으며 이를 기반으로 보다 더 정확한 의사결정을 수행할 수 있을 것이다.

데이터 거버넌스 관리 체계란?

다섯 번째, 기업의 내/외부 데이터에 대한 수집 체계와 분석 체계를 구축했다면 마지막으로 데이터 거버넌스 관리 체계를 수립해야 한다. 데이터 거버넌스 관리 체계란 기업의 목표를 달성하기 위해 필요한 조직, 지침, 절차, 책임 및 의사결정 구조를 체계화 한 것이다. 방대한 기업의 내부 데이터와 외부 데이터를 수집하여 활용하기 위해선 IT 기술 외에도 보안 문제, 변화 관리, 분석한 데이터의 신뢰성 평가 등 다양한 이슈를 지속적으로 해결하고 보완할 수 있는 기업 전반의 관리 체계가 필요하다.

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