작성: 제라드 프란시스, 블룸버그 엔터프라이즈 데이터 글로벌 헤드 – 2021년 3월 26일
코로나19의 확산으로 인해 모빌리티, 사회적 활동 및 전통적인 협업 방식이 지속적인 타격을 받으면서 정부, 기업, 글로벌 금융 시장은 새로운 도전에 직면하고 있다. 원격으로 문제를 해결하고 비즈니스를 진행할 수 있는 새로운 방법을 찾고 있는 금융 전문가들에게는 데이터를 액세스하고, 검색하며 사용하는 방식이 어느 때보다 중요해졌다.
코로나19 팬데믹 중 데이터를 이용해 비즈니스의 운영과 혁신을 도모하는 것은 훨씬 더 어려운 일이다. 데이터를 활용해 가치를 창출하는 것은 생산라인을 통한 자동차 생산과 유사하다고 생각할 수도 있지만 사무실에서의 데이터 생산 라인은 완전히 자동화가 된 적이 없으며 자동화와 수작업의 조합으로 이루어져 있다. 따라서 많은 기업들이 데이터 생산 라인을 원격 작업 환경에 맞춰 원활하게 조정하는 데 어려움을 겪었다.
복잡한 수작업은 시간이 더 오래 걸리고, 특히 여러 관계자가 관련된 경우 오류 발생 확률이 증가한다. 이러한 문제로 인해 가치를 창출하는 과정뿐만 아니라 혁신의 속도도 느려진다.
이러한 새로운 업무 환경과 데이터와 관련된 복잡해지는 요구에 더 잘 부응하기 위해서, 향후 데이터는 극도의 디지털 작업이 필수적으로 요구된다.
데이터 생산 라인 재검토
기업들은 가치가 거의 또는 전혀 없는 수작업 영역을 식별하고 이를 중단함으로써 효율성을 높일 수 있다. 데이터 생산 라인은 상호 교환 가능하며 상호 연결된 6가지 필수 구성요소로 나뉠 수 있다. 이에는 다음이 포함된다.
•컨텐츠: 데이터의 가장 가시적인 부분이며, 주요 데이터, 파생 데이터, 제3자 데이터 및 조직이 내부적으로 생성하는 모든 데이터를 포함한다.
•품질: 데이터 품질은 수천 억 개의 데이터 포인트를 처리할 때 매우 중요하다. 데이터 수집 시 소비되는 데이터가 고품질임을 꼭 확인해야 한다. 그렇지 않을 경우 수동으로 데이터를 정리하는데 엄청난 비용이 소모될 수 있다.
•액세스: 조직의 기술 전략 및 도입 영역 (사내, 클라우드, 데이터 센터)과 상관 없이 데이터 컨텐츠를 쉽게 확보할 수 있는 조직의 능력을 의미한다. 이를 통해, 사용하는 데이터 양과 상관 없이 지속적으로 성과를 유지할 수 있다.
•유용성: 데이터의 형태는 다양하다. 개발자는 새 데이터 형태를 도입할 때마다 필수적으로 새로운 코드를 작성해야 하는데, 이는 고비용과 지연을 초래할 수 있다. 데이터 형태가 산업 표준에 따라 엄격하게 구현되어 있고, 머신이 데이터뿐 아니라 메타데이터를 통해 관련된 데이터 간의 관계를 이해하는 경우, 해당 머신은 수동적인 개입 없이 데이터를 활용할 수 있다.
•운영 도구: 데이터 사용 관리나 데이터 조작 또는 분석 및 양적 작업 수행 실행을 계획하는 경우, 내부 및 제3자 도구의 연계는 필수적이며, 이러한 도구들은 데이터 생산 라인의 중단과 비효율성 방지를 위해 잘 설계되고 통합되어야 한다.
•데이터 서비스: 여러 종류의 데이터를 지능형 모델로 수집 및 정규화함으로써 다운스트림 애플리케이션이 일관적이고 연결된 데이터에 액세스할 수 있도록 하는 것이 포함된다.
원격 근무가 당연시 되고 대량의 데이터를 확보하여 혁신을 이룰 수 있는 환경으로 인해 자동화에 대한 필요가 가속화되었다. 이러한 6가지 구성요소가 조화롭게 작동할 경우, 근무 위치와 관계없이 원활하게 작동하는 탄력적인 업무흐름으로 이어져, 궁극적으로 즉각적인 부가 가치를 창출할 수 있다. 이러한 최신 데이터 공급망에 투자할 의사가 있는 기업은 자동화할 수 있는 기회에 보다 신속하게 대응하고, 혁신적인 데이터 사이언스를 활용하여 특정 문제에 대한 혁신적인 솔루션을 찾을 수 있다.
클라우드 데이터가 미래
향후 기술은 끊임없이 진화할 것이다. 점점 더 많은 금융 기관이 클라우드로의 전환을 가속화함에 따라 클라우드 내 데이터의 접근성이 더욱 중요해지고 있다. 이를 지원하기 위해서는 데이터는 어디에나 존재해야 하며 버튼 클릭 한 번으로 사용 가능해야 한다. 우리는 이를 클라우드 데이터라고 부른다.
클라우드 컴퓨팅은 데이터 센터, 서버 및 관련된 데이터 운용 전체에 대한 부담을 일부 덜어줄 수 있다. 마찬가지로, 클라우드 데이터를 사용하면 머신이 데이터의 연결, 수집, 정리, 관리 및 로딩 관련 작업을 숨기기 때문에, 어떤 방식으로든 이러한 프로세스를 “보이지 않게”하여, 궁극적으로는 가치 창출을 확대할 수 있다. 클라우드 데이터는 금융업에서 상당한 가치를 창출할 것이다. 디지털 데이터에 대한 즉각적이고 플랫폼 중립적인 액세스가 점점 중요해짐에 따라, 더 높은 수준의 자동화 달성을 위해 투자하고, 모든 프로세스가 원활하게 상호 연결되도록 하며, 데이터에 대한 의존도가 높아진 상황을 잘 활용하여 뉴 노멀 시대에 성장하는 것은 결국 해당 기업의 몫이다.