SAS코리아가 2023년 데이터 분석 시장 전망을 발표했다. 올해는 코로나19 팬데믹과 국제 분쟁으로 인해 각국 정부 기관 및 기업이 회복탄력성(resilience)을 유지하는 것이 그 어느 때보다 중요한 한 해였다.

전 세계적으로 경기침체에 대한 우려가 커지고 불확실성이 높아지는 가운데, SAS의 전문가들이 미래에 효과적으로 대비하는 데 필요한 데이터 분석의 역할에 대해 전망했다. SAS가 제시하는 2023년 데이터 분석 시장 전망은 아래와 같다.

▲로우코드(low-code) 분석으로 인공지능(AI) 보급 확산

‘어디서나 모두를 위한 분석(Analytics for everyone, everywhere)’의 개념은 2023년에 주목해야 할 주요 트렌드이자, 기업이 AI 성숙도를 확립하기 위한 중요한 방안으로 자리 잡을 것이다. 기업들이 가치 있는 인사이트를 확보하기 위해 머신러닝, 컴퓨터 비전, 사물인터넷(IoT) 분석 등의 기술 도입을 지속함에 따라 분석 역량의 수준과 관계없이 모든 사용자가 로우코드, 노코드(no-code) 옵션을 이용해 분석 프로세스에 참여할 수 있게 될 것이다.

▲인간의 편향 연구 통한 AI 편향 개선

AI도 편향된 결정을 내릴 수 있다는 것은 이제 많은 사람이 이해하고 공감하는 사실이다. 2023년에 업계는 이런 사고를 더욱 확장해 편향은 우리와 우리 주변에 존재한다는 사실을 더욱 절실히 받아들일 것이다. 편향은 인간성의 핵심이자 우리가 의사결정을 내리는 방식에 영향을 미치는 것으로, 해로운 편향을 예측해 완화하는 AI를 개발하는 것이 과거의 실수를 되풀이하지 않고 앞으로 나아가는데 필요한 신뢰 형성의 첫걸음이 될 것이다.

▲고객 데이터 전략의 재정비

2023년은 마케팅 담당자들이 고객 데이터 사용 제한에 대응하는 해가 될 것이다. 서드 파티 쿠키(third-party cookies) 사용이 2024년부터 제한됨에 따라 기업들은 제로 파티 데이터에서 퍼스트 파티, 세컨드 파티, 서드 파티 데이터에 이르기까지 고객 데이터 전략 전체를 재검토해야 한다. 이러한 변화는 기업들이 타사 쿠키에 의존했던 기존의 마케팅 관행에서 벗어나 고객과 더욱더 친밀하고 신뢰할 수 있는 관계를 발전시키게 해 줄 것이다.

▲금융 서비스 분야, ESG 노력 강화

경제 불안이 지속됨에 따라 금융 기관들이 환경·사회·지배구조(ESG) 활동을 철회할 것이라고 예상할 수 있지만, 실제로는 대다수 은행이 ESG 사업에 대한 투자를 현행대로 유지하거나 더욱 확대하고 있는 것으로 나타났다. SAS가 500명의 은행 임직원을 대상으로 실시한 설문 조사에 따르면, 응답자의 4분의 3 이상이 금융 서비스가 사회 문제를 해결해야 한다고 생각하는 것으로 나타났다. 반면, 응답자 중 64%는 ESG 목표를 향한 진척도 면에서 은행권이 다른 산업보다 뒤처져 있다고 생각하고 있다.

▲e-스포츠와 블록체인 기술의 융합

블록체인과 e-스포츠 산업의 융합은 앞으로도 지속될 것이며, 향후 5~10년 내 블록체인을 우선으로 제작된 게임이 출시될 전망이다. 현재 e-스포츠는 전 세계 게이머와 팬들에게 전문적인 경험을 선사하기 위해 분석, 머신러닝, 및 AI에 크게 의존하고 있다. 경기 중 함께 하는 플레이어들의 수준을 파악하고 각 유니버스 내 상호작용을 분석하는 것에서부터 구매가 가능한 인벤토리를 추적 및 홍보하는 것에 이르기까지 게이밍 분야에서 분석할 데이터는 한계가 없고 앞으로도 계속 증가할 것이다.

▲산업적 AI 채택으로 제조 현장 역량 강화

기업은 산업 현장의 사물인터넷(IoT) 환경에서 IT 담당자 및 데이터 과학자뿐만 아니라 운영 전문가들도 사용할 수 있는 컴퓨터 비전 및 AI 기술을 보다 많이 도입할 것으로 예측했다. 컴퓨터 비전 기술은 수율[5] 향상, 운영 효율 및 안전을 지원해 제조 현장의 생산성을 보다 강화할 것이다.

▲실시간 데이터 스토리지로 데이터 웨어하우스 대체할 것

최근 흐름을 이어 2023년에도 전통적인 데이터 웨어하우스에서 벗어나 실시간으로 데이터를 분석하고 대응할 수 있도록 지원하는 스토리지 옵션으로의 전환이 예상된다. 기업들은 데이터가 이용 가능할 때 즉시 처리하고, 보고 할 수 있는 사용자 친화적 형식으로 저장 방식을 채택할 것이다. 가령, 제조업체가 기계에서 스트리밍 IoT 데이터를 모니터링하거나, 유통업체가 전자상거래 트래픽을 모니터링할 때 실시간 추이를 파악한다면 고비용을 초래하는 실수를 방지하고 기회가 생겼을 때 이를 적절히 이용할 수 있을 것이다.

▲디지털 트윈, 공급망 개선과 기후 영향 감소 초래

기후 변화는 상품의 이동을 제한하고 화물의 경로를 변경하며, 심지어 직원의 출근도 가로막아 공급망에 영향을 미치는 경우가 빈번하다. 공급망 부서는 디지털 트윈[6]과 시뮬레이션을 이용해 의사 결정 속도를 높여 연결된 공급망의 상황에 보다 신속하게 대응할 수 있을 것이다.

▲산업 특화적 지식 갖춘 데이터 과학자 수요 증가

2023년에는 산업별 전문 지식을 갖춘 데이터 과학자들이 가장 성공적으로 비즈니스 요구를 달성할 것이란 기대감이 높아질 것이다. 이에 따라 많은 데이터 과학자가 이와 관련된 전문 교육을 찾아 나설 것으로 예상된다.

▲다양성, 공평성 갖춘 포용적 근무 환경의 중요성 증대

기업들은 인력 데이터와 분석에 대한 이해를 바탕으로 기업 전략을 세우기 위해 인사 담당자 및 분석팀에 더욱 의존하게 될 것이다. 기업은 데이터를 활용함으로써 자사가 보유한 기술과 비즈니스 기회를 확대하는 데 필요한 요소들을 이해하고, 학습 및 개발 전략을 알리는 데 필요한 기술이 무엇인지 파악할 수 있다. 또한 데이터를 통해 다양성, 형평성 및 포용성이 인사에 국한된 것이 아니라 비즈니스 전략의 일부라는 것을 확인할 수 있을 것이다.

이승우 SAS코리아 대표이사는 “팬데믹에 이어 세계 경기 침체, 에너지 가격 급등 등으로 불확실성이 고조되는 상황에서 데이터 분석은 기업이 미래에 대비하고 회복탄력성을 유지하는 데 도움을 줄 수 있다”며 “2023년에도 데이터 분석의 활용이 더 많은 영역으로 확대될 것으로 전망되는 만큼 SAS는 앞으로도 AI 기반 분석 솔루션을 통해 기업들이 데이터에서 인사이트를 도출하고 빠르게 변화하는 비즈니스 환경에 유연하게 대처할 수 있도록 적극 지원하겠다”고 말했다.