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→On tap data, 데이터 경쟁력이 AI 경쟁력이다
(중략)
이 모든 것이 고객경험을 높이는 데 중요한 일이지만, 큰 조직에서는 여러 부서에서 서로 다른 데이터를 사용하다 보니 데이터가 단편화되는 경향이 있다. 이는 인공지능 알고리즘의 성능을 향상시키는 데 커다란 걸림돌잇다. 그때그때 필요할 때마다 데이터를 단편적으로 확보하는 게 아니라, 인공지능 솔루션에 대한 커다란 방향을 그린 후 그에 맞추어 일관된 데이터 확보 전략을 취해야 하고, 서로 다른 출처의 데이터를 어떻게 일관된 세트로 결합할지에 대한 분명한 전략을 세워야 한다.
<nowiki>
데이터가 특정 영역에 격리되거나 여러 부서의 데이터가 분산되어 통합을 이루지 못하면 인공지능은 제대로 활용될 수 없다.
</nowiki>
(중략)
데이터의 개인정보 보호는 조직 내 강력한 데이터 거버넌스 제도가 명확히 자리잡혀 있는지 여부가 결정한다. 2019년 <MIT 슬론매니지먼트리뷰>에 따르면 실제 데이터에 익숙한 조직은 데이터 거버넌스에 대한 정책이 잘 수립되어 있다고 한다. 데이터 기반의 인공지능 비즈니스를 일찍 도입한 혁신기업은 데이터 관리방식도 우수할 확률이 높다. 뒤늦게 서둘러 기술을 도입하는 기업은 조직의 데이터 관리 시스템을 제대로 정비해놓지 못할 가능성이 크다. 이렇듯 AI도입에뒤쳐진 기업에서 데이터 관리 수준의 격차가 또 하나의 진입장벽으로 작용할 것이다.
[[분류:2020년]]
