데이터 수집, 분석 및 전략적 적용은 기업이 자사 고객의 요구를 이해하고 충족시키려는 데 중요한 요소가 되었습니다.
세상은 지금까지의 세기보다 빠르게 변화하고 있습니다. 특히 지수적으로 발전한 기술이 특징인 이번 세기에는 그 변화가 더욱 두드러지게 나타나고 있습니다. 이에 따라 점차적으로 경쟁적이고 동적인 기업 환경 속에서 데이터 분석은 시장의 성장과 발전을 촉진하기 위한 필수 도구로 자리 잡고 있는데, 그 중요성이 계속 유지되고 있습니다.
2023년 말에 가까워짐에 따라, 내년에 전략적 데이터 사용을 형성하는 추세에 주목하는 것이 중요합니다. 실제로 2024년의 상황은 데이터 분야에서 중대한 변화로 나타날 것으로 예상됩니다.
사실은, Gartner에 따르면, 미국에 본사를 둔 유명한 IT 연구 및 컨설팅 기업이 발표한 자료에 따르면, 2024년까지 정부의 인공 지능(AI) 및 데이터 분석 투자 중 60% 정도가 실시간 의사 결정 및 운영 결과에 직접적인 영향을 미칠 것으로 추정됩니다.
클라우데라 라틴 아메리카 부사장 루비아 코임브라에 따르면, 혼합 클라우드 및 생성적 인공지능의 중요성이 점차 증가하고 있기에 해당 시장에 일정한 추세가 존재한다고 합니다. 현대 세계에서는 기술적인 장비와 현대성으로 특징 지어지며, 데이터는 디지털화 시대의 귀중한 자산임을 보여줍니다.
루비아에 따르면 "시장은 계속 발전하고 기업들은 경쟁력을 유지하기 위해 새로운 기술에 주의를 기울여야 하지만 모든 것이 데이터에서 시작된다는 점을 간과해서는 안 됩니다. 인공지능이 지난 몇 년간 주요 토픽이긴 하지만 데이터 중심 조직의 필요 계층에 대해 거의 논의되지 않았는데, 이는 인공지능에 이르기 전에 여러 단계를 거쳐야 한다는 것입니다."
인공지능과 기계 학습
프라이스워터하우스쿠퍼스에 따르면, 세계적으로 가장 크고 유명한 전문 서비스 회사 네트워크 중 하나 인데, 2030 년까지 인공 지능은 세계 GDP를 14% 증가시켜야 한다. 이 백분율은 인공 지능이 데이터 및 기업 시장의 미래에서 중요한 역할을 한다는 것을 보여준다.
요약하면 인공 지능과 기계 학습의 적용은 계속해서 상승하는 추세여야 합니다. 이러한 기술에 투자하는 기업들은 영업 활동에서 프로세스를 최적화하고 시장 동향을 예측하며 고객에게 맞춤화된 경험을 제공할 수 있습니다.
대량의 데이터를 실시간으로 분석할 수 있는 능력은 리더들을 선도하여 더 정확하고 선제적인 시야를 제공합니다. 그러나 이러한 움직임은 이러한 기술의 지수적 발전을 감안할 때 인공 지능 윤리 교육과 함께 이루어져야 합니다. 인공 지능 윤리를 촉진하기 위해서는 인력의 지속적인 교육이 필요합니다.
지속적인 학습 문화를 유지하고 빠른 기술 발전과 맞추기 위해 교육 프로그램을 도입하는 것은 기본적입니다. 이 접근 방식은 알고리즘 편향, 개인 정보 보호 및 투명성과 같은 요소를 고려하여 인공 지능이 적절하게 개발되고 활용되는 것을 보증하는 데 중요합니다.
데이터의 미래는 혼합적일 것이다
루비아 코임브라에 따르면, 특히 데이터에 관한 미래는 하이브리드일 것입니다. 하이브리드 및 멀티 클라우드의 통합은 현재 IT 인프라의 복잡한 요구를 이해한 반영입니다.
하이브리드 클라우드는 공개 클라우드와 사설 클라우드를 하나의 구조 안에 결합하는 것을 말합니다. 멀티 클라우드는 여러 공급업체의 클라우드 서비스를 사용하는 것을 의미하며 모두 공개, 모두 사설 또는 그 조합이 될 수 있습니다.
그 움직임은 기업들이 비용, 성능 및 보안을 균형 있게 유지할 수 있는 더 유연한 여건을 확보하는 것을 가능케할 것이며, 그들의 목표와 목적에 적합한 인프라를 선택할 수 있게 될 것입니다. 이 관점에서 예측에 따르면, 이러한 인프라는 다양한 클라우드의 조합과 온프레미스 환경을 포함하게 될 것으로 예상됩니다.
데이터 품질, 예측 및 규정 분석, 결정 도와주기
데이터에 대해 언급할 때, 분석의 중점은 양보다는 품질에 있어야 합니다. 따라서 시장에서 중요한 것은 양적으로 많은 데이터를 수집하는 것보다는, 그 중에서 실제로 전략적으로 유용한 부분만큼이라고 할 수 있습니다.
이에 따라 정보 수집의 정확성이 기업의 중점이 될 것으로 예상된다. 데이터베이스가 더 강력해질수록 판매 향상을 위한 조치들을 더 효과적으로 지원할 수 있다.
이러한 개념에 따르면 예측 및 규정적 분석을 통해 기업은 단순히 무엇이 일어났는지를 이해하는 것뿐만 아니라 미래를 예측할 수 있다. 이는 비즈니스 전략을 조정하고 공급망을 최적화하며 시장의 필요를 예측하는 데 중요하다.
소비자의 영향력과 맞춤화에 대한 중점
현대 세계에서는 제품을 구매하는 것 외에도 소비자는 맞춤화된 경험, 자신의 가치에 부합하는 것, 제품이나 서비스를 편리하게 살 수 있는 것을 찾습니다. 마찬가지로 데이터 시장은 소비자 경험에서 중요한 역할을 합니다.
데이터 수집, 분석 및 전략적 활용은 고객의 요구를 더 효과적으로 이해하고 충족하려는 기업에게 중요한 요소가 되었다. 데이터의 지능적이고 윤리적인 활용은 기업이 맞춤형 제품과 서비스를 제공하는 능력을 강화하여 소비자 만족도와 충성도를 크게 향상시킬 것이다.
기업 생태계와 데이터 협업
세계적으로 오늘날 비즈니스 구조와 관계를 재정의하는 증가 추세는 데이터 공유 협업에 있다. 안전하고 효율적으로 인사이트를 공유함으로써 기업들은 데이터 생태계를 통해 전략적 파트너십을 구축하고 혁신할 수 있게 되었다.
이 맥락에서, 하나를 만드는 것 시장 (sijang) 데이터 공유 플랫폼은 기업이 제어되고 유익하게 정보를 교환할 수 있는 방법으로 유망한 아이디어로 나타나며, 동일한 시장 세그먼트에서 활동하는 팀에게 강한 추세로 보입니다.
결국 다가오는 기업 시대는 데이터 분석의 중요한 발전으로 모양을 갖출 것입니다. 이러한 추세를 수용하는 기업들은 끊임없이 변화하는 비즈니스 환경에서 번영하기 위해 잘 준비되어 있을 것입니다.
인공 지능, 하이브리드 클라우드, 데이터 품질, 예측 및 권고 분석, 의사 결정, 고객 중심 및 생태계, 데이터 협업을 통해 제공되는 기회를 활용하는 것이 내년들에 경쟁력과 중요성을 보장하기 위해 결정적일 것입니다.