생성형 AI 시대, 데이터 품질 관리의 중요성과 개선 전략

생성형 AI(Generative AI)의 급속한 발전과 함께 데이터 품질 관리의 중요성이 그 어느 때보다 부각되고 있다. 최근 글로벌 데이터 솔루션 기업인 다타이쿠의 보고서에 따르면, AI 의사결정자의 85%가 내부 데이터의 품질이 높고 AI 애플리케이션에 사용할 준비가 되어 있다고 믿고 있다. 그러나 현실은 이와 다르다. 실제로 56%의 조직이 여전히 오류가 발생하기 쉬운 스프레드시트를 데이터 조작의 주요 도구로 사용하고 있으며, 62%의 조직이 스프레드시트 오류로 인한 심각한 문제를 경험했다고 한다.

더욱이 생성형 AI가 제공하는 정보를 신뢰하지 않는다는 응답이 24%에 달했다. 이는 데이터 품질 문제가 단순히 기존의 분석이나 머신러닝(ML) 파이프라인에만 국한된 것이 아니라, 생성형 AI의 신뢰성과 효과에도 직접적인 영향을 미치고 있음을 보여준다.

고위 분석 및 IT 리더의 45%가 데이터 인프라의 주요 과제로 데이터 품질과 사용성을 꼽았다. 특히 이들 중 48%는 깨끗한 데이터의 부족을 가장 큰 장애물로 지목했다. 이는 데이터 품질 문제가 조직 전반에 걸쳐 광범위하게 존재하며, 이를 해결하기 위한 체계적인 접근이 필요함을 시사한다.

데이터 품질 문제의 주요 원인으로는 데이터 중복, 레이블이 없는 데이터, 오래되거나 부정확한 데이터, 적절한 데이터 품질 관리 도구의 부족 등이 지적되고 있다. 이러한 문제들은 단순히 기술적인 차원을 넘어 조직 전체의 데이터 거버넌스와 관리 체계의 개선을 요구한다.

생성형 AI 시대에 데이터 품질의 중요성은 더욱 커지고 있다. 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)이 부정확하거나 편향된, 또는 불완전한 정보로부터 학습할 경우, 이는 곧바로 잘못되거나 편향된 출력으로 이어질 수 있다. 이는 생성형 AI 애플리케이션의 신뢰성과 효과를 저해하고, 결과적으로 사용자들의 채택과 신뢰를 무너뜨릴 수 있다.

더불어 AI 규제가 점차 강화되는 현 시점에서, 데이터 품질 관리는 법적 준수의 측면에서도 중요하다. 예를 들어, 개인 정보 보호 규정에 따라 조직은 개인의 정보를 신속하고 정확하게 찾아낼 수 있어야 한다. 이는 데이터의 정확성과 일관성이 확보되지 않으면 불가능한 일이다.

데이터 품질 관리는 단순히 해결해야 할 ‘문제’가 아니라 지속적인 개선이 필요한 ‘과정’으로 인식해야 한다. 다음은 데이터 품질을 효과적으로 개선하기 위한 5단계 전략이다:

1. 데이터 품질 ‘해결’의 함정 피하기

데이터 품질은 단순히 기술적인 문제가 아니라 조직적인 문제다. IT 부서만의 노력으로는 해결할 수 없으며, 도메인 전문가들의 참여가 필수적이다. 데이터 품질은 사용 사례의 전제 조건인 동시에 결과물이기도 하므로, 실제 사용 과정에서 지속적으로 개선되어야 한다.

2. 데이터 품질 관리의 민주화

데이터 품질 관리는 IT 부서만의 책임이 아니라 조직 전체가 참여해야 하는 과제다. 분석가와 비즈니스 담당자들도 데이터 엔지니어와 마찬가지로 데이터 품질을 이해하고 관리할 수 있어야 한다. 또한 데이터 품질 문제 발견 시 이를 신속하게 해결할 수 있는 명확한 프로세스가 필요하다.

3. 운영 전반에 걸친 데이터 품질 관리 통합

데이터 품질 관리는 단순히 접근권한을 부여하는 것에서 그치지 않고, 실제 사용 사례를 구축하는 과정에서 데이터 품질을 사전에 관리할 수 있는 도구를 제공해야 한다. 예를 들어, 다타이쿠(Dataiku)와 같은 범용 AI 플랫폼은 프로젝트 생명주기 전반에 걸쳐 데이터 품질 관리 기능을 내장하고 있어, 조직 구성원 모두가 데이터 품질 관리에 참여할 수 있게 한다.

4. 생성형 AI 사용 사례에 맞는 데이터 품질 관리 이해

생성형 AI에서의 데이터 품질 관리는 기존의 데이터 파이프라인과는 다른 접근이 필요하다. 검색 증강 생성(RAG, Retrieval Augmented Generation) 시스템 구축, 모델 미세 조정, 프롬프트 엔지니어링 등을 통해 데이터 품질을 향상시키고 AI 모델의 정확성을 높일 수 있다.

5. 데이터 품질을 거버넌스의 일부로 통합

데이터 품질 관리는 단순히 기술적인 문제가 아니라 전사적인 데이터 및 AI 프로젝트 거버넌스의 일부로 다루어져야 한다. 이는 ‘품질’에 대한 명확한 정의 수립, 지속적인 데이터 품질 메트릭 모니터링, 그리고 새롭게 발생하는 문제들을 해결하기 위한 지속적인 개선 이니셔티브 실행 등을 포함한다.

다타이쿠의 고객사인 뱅커스 뱅크는 다타이쿠 플랫폼을 활용하여 다양한 금융 분석에 걸쳐 데이터 품질을 보장하고 있다. 이를 통해 분석 준비 및 인사이트 배포에 소요되는 시간을 87% 단축했다. 과거에는 여러 소스에서 데이터를 수동으로 추출하고 검증하는 과정이 매우 복잡하고 시간이 많이 소요되었으나, 다타이쿠 도입 후 데이터 추출 시간을 단축하는 동시에 데이터 품질과 신뢰성을 크게 향상시켰다.

결론적으로, 효과적인 데이터 품질 관리는 정확하고 신뢰할 수 있는 인사이트를 제공하여 전략적 의사결정을 지원하는 데 필수적이다. 데이터 품질 관리를 단발성 이니셔티브가 아닌 지속적인 프로세스로 인식하고, 비즈니스 부서가 처음부터 참여하도록 하는 것이 성공의 열쇠다. 이를 통해 조직은 데이터 자산의 잠재력을 최대한 활용하고 AI 주도의 현대 비즈니스 환경에서 경쟁 우위를 확보할 수 있을 것이다.

다타이쿠의 보고서는 링크에서 확인할 수 있다.

본 기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다. 

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