모든 형태의 조직들은 데이터에 대해 굉장히 많이 투자를 하고 있습니다. 하지만 아직까지 그에 대한 신뢰는 쌓이지 않는 것으로 보입니다.
CapGemini와 EMC 조사에 따르면 10개국에서, 그리고 9개의 다른 산업분야에서 1,000명의 시니어 경영진들과 결정권자들 중 56%가 3년 동안 빅데이터 분석에 대한 투자를 늘릴 것으로 계획하고 있습니다.
그들이 데이터를 수집, 유지, 그리고 분석하는데 필요한 투자에 있어서 전문가를 고용하는 것이 상당히 큰 부분을 차지합니다. 데이터 사이언티스트들은 실제로 현재 미국에서 IT 업종에서 가장 수요가 높으며 가장 많은 연봉을 받고 있습니다.
하지만, KPMG와 Forrester Consulting에서 2,000명 이상의 데이터 분석 결정권자에 대해서 실시한 최근 설문조사에 의하면, 응답자 중에서 오직 38%만이 그들의 고객 인사이트에 대해서 높은 자신감을 가지고 있으며 3분의 1만이 기업 운영에서 생성되는 데이터 분석자료를 신뢰하고 있다고 밝혔습니다.
그들이 가지고 있는 정보에 대한 신뢰도가 낮음에도 불구하고 대다수의 응답자들은 이 정보들이 기업운영 및 결정에 있어서 굉장히 중요하다고 말합니다. 응답자 중에서 절반정도는 해당 데이터를 기존에 존재하는 고객들을 분석하기 위해서 사용한다고 응답했으며, 48%의 응답자들은 새로운 고객들을 찾기위해, 그리고 나머지 47%는 새로운 상품과 서비스를 개발하기 위해 사용한다고 답했습니다.
독일 KPMG의 파트너이자 데이터와 분석의 글로벌 수장인 Christian Rast는 “개인으로서, 기업으로서, 그리고 사회로서 우리들에게 영향을 끼치는 결정들은 데이터 분석에 의해서 좌우되는 사례들이 증가하고 있기 때문에 정말 신뢰도 높은 데이터와 분석툴 확보에 주력해야 하며 유의미한 결과물들을 만들어낼 수 있는 능력이 필요하다,”고 말했습니다. “데이터와 분석의 실효성을 검증하지 않고 이루어지는 투자는 기업의 의사결정에 있어서 인사이트에 대한 불신을 지속시키는 부정확한 모델들만 양산한다.”
미국 KPMG에서 결정 과학의 디렉터로 있는 Bill Nowacki는 “데이터 기반의 인사이트를 통한 직관적이고 주관적인 의사 결정이 늘어나고 있음에는 의심의 여지가 없다. 하지만 설문조사는 경영진들은 자신들의 인사이트에 대한 자신감이 부족하고 이에 따라서 해당 조직들의 데이터와 분석에 대한 투자가 늘어나고 있음을 보여준다,”고 말했습니다.
데이터와 분석을 통해서 양산된 인사이트들에 대해서 전반적으로 불신을 하는 또 다른 이유는 바로 복잡성에 있습니다. 미국에서 데이터분석 분야의 리더이자 미국 KPMG의 파트너인 Brad Fisher는 “데이터 이용에 대한 투명성과 조직에서 데이터와 분석이 갖는 영향력 확보가 전통적인 의사결정 방법이 더 신뢰성 있다고 판단하는 오랜 편견을 해결할 수 있는 핵심입니다,”라고 말했습니다.
이렇게 데이터 분석을 토대로 기업의 방향성을 설정하고 의사결정을 하는 추세는 앞으로 더욱 더 가파라질 것입니다. 더군다나 방대한 양의 데이터들이 쏟아져 나오는 빅데이터의 시대에 있어 필요한 데이터만 추출하여 분석해내는 능력도 중요합니다. ‘Garbage In, Garbage out’이라는 말처럼 의미없는 데이터는 무의미한 결과값을 도출하기 때문입니다. 하지만 추출된 데이터의 투명성이 보장되는 것도 중요합니다.
데이터의 신뢰성이 결여된다면, 도출된 인사이트 또한 신뢰하기 어렵습니다. 또한, 낮은 데이터 신뢰도는 기업이 데이터를 활용하여 수익을 창출시킬 가능성 또한 제한합니다.
이러한 데이터의 신뢰성과 투명성은 블록체인 기술을 통해 개선시킬 수 있습니다.
블록체인은 다수의 합의가 필요한 알고리즘을 토대로 데이터를 검증하고 해시 알고리즘과 타임스탬프를 토대로 데이터의 비가역성을 보장합니다. 블록체인은 앞으로 데이터 투명성 확립의 촉매제가 되어서 기업의 경영진 및 의사결정권자들에게 더 나은 통찰력을 제공할 수 있는 기술이 될 것입니다.
**본문은 레코드 팀이 선별한 기사를 기반으로 레코드 팀의 분석을 더하여 작성되었습니다.
(원문: https://www.fastcompany.com/3065294/why-executives-dont-trust-their-own-data-and-analytics-insights)
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