가트너가 보고서를 내고 2027년까지 데이터·분석(D&A) 거버넌스 이니셔티브의 80%가 효과적인 위기 대응에 실패해 좌초할 수 있다고 경고했다.

비즈니스 성과 달성에 대한 기여를 강조한 가트너는 데이터 거버넌스라는 단일 자산에 집중한 사후 대응적 거버넌스 보다 D&A거버넌스에 대한 전략적인 접근 방식을 택하고, 이를 필수적인 비즈니스 중심 모델로 포지셔닝하는 동시에 실질적인 비즈니스 성과를 목표로 해야 한다고 조언했다.

사울 유다 가트너 VP 애널리스트는 “코로나19, 에너지 가격 상승과 같은 최근 위기 상황 속에서 성공적으로 문제를 해결한 최고 데이터·분석책임자(CDAO)의 사례를 살펴보면 위기를 파악하고 D&A를 신속하게 전환시켜 비즈니스 리더가 문제를 해결하는 데 도움을 준 것으로 나타났다”고 언급했다.

3일 가트너 보고서에 따르면, 일반적으로 사용되는 중앙집중 지휘통제 방식의 범용적인 거버넌스 접근 방식은 대부분의 기업에 더 이상 적합하지 않았다.

실질적인 비즈니스 성과를 목표로 하도록 거버넌스를 재설계해야 하며, 기회와 리스크에 민감하게 반응하면서 기업의 발전에 따라 민첩하고 확장 가능한 방식으로 전환해야 한다는 게 가트너의 설명이다. 

가트너는 생성형 인공지능(AI) 도입도 고려할 요소로 지목했다. AI를 포함해 생성AI 기술 도입이 가속화되면서 AI 거버넌스에 대한 요구가 증대되고 있다. AI 거버넌스란, 기업 내에서 AI를 적용하는 것에 대한 책임, 의사 결정 권한, 리스크, 정책, 투자 결정을 할당하고 확인하는 프로세스를 말한다. 

D&A거버넌스 관리 프로그램에 AI를 통합하면 관리 프로그램의 가치 창출 시간을 크게 단축할 수 있다. 

D&A거버넌스 프로그램에 AI, 혹은 생성AI 활용 기능을 통합함으로써 D&A거버넌스, 마스터 데이터 관리 프로그램의 가치 창출 시간이 2027년까지 40% 단축될 수 있다는 것이 가트너의 예측이다.

아누락 라지 가트너 시니어 수석애널리스트는 “생성AI를 도입하기 전에 기업의 핵심 유전 정보가 잘 관리되고 있는지 확인해 거버넌스 프로그램의 가치 창출 시간을 단축할 수 있는 기능의 우선순위를 정하고 사용해야 한다”며 "생성AI 기능은 생산성 향상, 셀프 서비스 기능 개선을 비롯한 보다 폭넓고 쉬운 도입, 더 나은 타겟팅을 위한 고객 데이터 강화와 같은 특정 비즈니스 과제 등을 해결할 수 있다”고 강조했다.