"AI 투자했는데 왜 성과 없나"…국내 기업 10곳 중 8곳 '데이터 파편화' 발목 작성일 04-20 37 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">클라우데라 ‘데이터 준비 지수: 성공적인 AI를 위한 기반’ 보고서 발표<br>ROI 실패 원인 1위 '데이터 품질'…공유 거부감·리터러시 부족도 발목<br>"데이터 품질 우선순위 설정이 첫 번째"…5단계 데이터 준비 전략 제시</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="bdsfLNu5yW"> <p contents-hash="67aa7ea1b619592a8838103e11f217b454a35db98f94ec9d8adc7d9a0821eb02" dmcf-pid="KJO4oj71vy" dmcf-ptype="general">[아이뉴스24 윤소진 기자] 국내 기업들이 인공지능(AI_에 투자하고도 실질적인 성과를 내지 못하는 가장 큰 원인으로 데이터 품질 문제가 꼽혔다. 국내 기업 10곳 중 8곳은 사내 데이터가 부서별·시스템별로 따로 흩어져 있어 AI가 필요한 정보를 한꺼번에 활용하지 못하는 상황인 것으로 나타났다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="00eaa7e5185d28342b9529dfe1e3103ad8661d64c5ca835c5a75d533b4950ff8" dmcf-pid="9iI8gAztCT" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="클라우데라는 20일 글로벌 IT 리더 1270명을 대상으로 실시한 '데이터 준비 지수(Data Readiness Index)' 보고서를 발표했다. [사진=클라우데라]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/20/inews24/20260420165035653gcdg.jpg" data-org-width="580" dmcf-mid="tMbOZFjJS0" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/20/inews24/20260420165035653gcdg.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 클라우데라는 20일 글로벌 IT 리더 1270명을 대상으로 실시한 '데이터 준비 지수(Data Readiness Index)' 보고서를 발표했다. [사진=클라우데라] </figcaption> </figure> <p contents-hash="a3613a050f0311b2f42879d9ebac32284a440b201f497560f5fc49a6299c084c" dmcf-pid="2nC6acqFlv" dmcf-ptype="general">클라우데라는 20일 이같은 내용을 담은 '데이터 준비 지수(Data Readiness Index)' 보고서를 공개했다. 클라우데라는 기업 내부 서버부터 클라우드까지 흩어진 데이터를 하나로 연결해 AI에 활용할 수 있도록 지원하는 데이터·AI 플랫폼 기업이다. 글로벌 상위 은행 10곳 중 8곳, 통신사 10곳 중 9곳 이상이 고객사다.</p> <p contents-hash="1ca33ef2e74f3fdbb985367bf7bb8c04d7fd06d6bd821c269bdddca0f3ad848d" dmcf-pid="VLhPNkB3vS" dmcf-ptype="general">보고서에 따르면 국내 기업이 꼽은 AI 투자대비성과(ROI) 달성 실패의 주요 원인은 데이터 품질 문제(32%), 시스템 통합 부족(22%), 데이터 접근·관리 문제(20%) 순이었다.</p> <p contents-hash="88f6de6615392c80b24740c89a747069baf42ed3d5b99d2cf2ba4f114d0d789f" dmcf-pid="folQjEb0Tl" dmcf-ptype="general">AI가 제대로 작동하려면 정확하고 깨끗한 데이터가 필요한데, 국내 기업 3곳 중 1곳은 그 데이터 자체가 믿을 수 없는 상태라고 답한 것이다.</p> <p contents-hash="db9e55813472ca1f436ae895fc2d7ae0e2fa3b5569d1765e79f889850c764794" dmcf-pid="4gSxADKpSh" dmcf-ptype="general">국내 응답자 80%는 사내 데이터가 여러 시스템에 나뉘어 일부만 연결돼 있다고 답했으며, AI가 데이터를 스스로 찾아 쓸 수 있도록 완전히 지원하는 국내 기업은 17%에 그쳤다. 협업을 가로막는 요인으로는 데이터를 다른 부서와 공유하기 꺼리는 문화(49%)와 데이터를 다루는 능력 부족(49%)이 공동 1위를 기록했다. 기술 문제 못지않게 조직 문화가 AI 성과를 가로막는 핵심 변수로 지목된 것이다.</p> <p contents-hash="4bfaffcb415fb7e836a57342963def67e887acac4d6e553ce34fad7feee11c99" dmcf-pid="8avMcw9UhC" dmcf-ptype="general">세르지오 가고 클라우데라 최고기술책임자(CTO)는 "사이버 보안 교육처럼 조직 내 모든 구성원을 대상으로 데이터 교육이 이뤄져야 한다"고 조언했다.</p> <h3 contents-hash="b79cb22b4e2322eee6c5059e3f493cc1ffc31b4e6c6729b57418fc7dd88f7f78" dmcf-pid="6OFjlye4lI" dmcf-ptype="h3">"데이터 플랫폼 없이 AI 올라탄 기업, 어려움 겪을 것"</h3> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="4db932169b0852d2c7a0c75b66439b19b813c3081589c8dab4a8cf6af27552f4" dmcf-pid="PI3ASWd8lO" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="세르지오 가고 클라우데라 최고기술책임자(CTO)가 온라인 미디어 브리핑에서 '데이터 준비 지수' 보고서 세부 내용을 설명하고 있다. [사진=클라우데라]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/20/inews24/20260420165036913vtgn.jpg" data-org-width="580" dmcf-mid="BYQY7bOcSY" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/20/inews24/20260420165036913vtgn.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 세르지오 가고 클라우데라 최고기술책임자(CTO)가 온라인 미디어 브리핑에서 '데이터 준비 지수' 보고서 세부 내용을 설명하고 있다. [사진=클라우데라] </figcaption> </figure> <p contents-hash="fc1e0e37719a2cf3791561385b383cc6f0e279b9ad03da6c42dbe7a37a8faf13" dmcf-pid="QC0cvYJ6ys" dmcf-ptype="general">이러한 문제의 해결책으로 클라우데라는 자사 '애니웨어 클라우드' 플랫폼을 제시했다. 회사 내부 서버, 퍼블릭 클라우드, 프라이빗 클라우드 등 데이터가 어디에 있든 하나의 플랫폼에서 통합 관리하고 AI에 연결할 수 있도록 설계된 데이터 플랫폼이다. 가고 CTO는 "데이터가 어디에 있든 한눈에 파악하고 AI가 안전하게 접근할 수 있도록 설계됐다"고 설명했다.</p> <p contents-hash="992769652ec73417e5df72a02d78c2b6e4f47bc1189d8563a7cfa5ebdd00dfd5" dmcf-pid="xhpkTGiPym" dmcf-ptype="general">데이터 준비가 미흡한 기업이 가장 먼저 취해야 할 조치로는 데이터 품질 우선순위 설정을 제시했다. 회사 곳곳에 흩어진 데이터가 정확한지, 믿을 수 있는지부터 점검하라는 것이다. AI를 도입하기 전에 데이터부터 제대로 정비하지 않으면 실제 현장에서 예상치 못한 장벽에 부딪힌다는 진단이다.</p> <p contents-hash="3d3db9cb7ded7a51952d90f9ed92b5cd1ce7acf58d59f256d31e4305478d6fef" dmcf-pid="y4j7QeZvlr" dmcf-ptype="general">이어 △법무·보안·컴플라이언스 부서까지 참여하는 전사 데이터 관리 체계 구축 △임직원과 AI 모두 필요한 데이터에 접근할 수 있는 환경 조성 △전 직원 대상 데이터 활용 교육 의무화 △사내외 흩어진 데이터를 하나로 연결하는 통합 플랫폼 도입 등을 후속 단계로 제시했다.</p> <p contents-hash="28f5c44692560ee2130eda16442c951a536e973bfd62e862edeaae53719be12b" dmcf-pid="W8Azxd5Tyw" dmcf-ptype="general">최승철 클라우데라코리아 지사장은 "한국은 AI를 가장 빠르게 도입하는 국가인 만큼 데이터 준비 격차도 더 크게 부각될 것"이라며 "데이터 준비를 선제적으로 달성한 기업만이 차세대 지능형 비즈니스를 선도할 수 있다"고 밝혔다.</p> <address contents-hash="5e3718568510ee562b8fb0690cfaabfbd1af65dd44920f057ecc40deb635dbd8" dmcf-pid="Y6cqMJ1yyD" dmcf-ptype="general">/윤소진 기자<a href="mailto:sojin@inews24.com" target="_blank">(sojin@inews24.com)</a> </address> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 아이뉴스24. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 [신간] AI 공격 시대, 보안 전략을 재설계하라! ... ‘AI 발전과 차세대 보안 전략’ 04-20 다음 문닫는 중소게임사들…K-게임 뿌리가 말라간다 04-20 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
