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편향된 시각이나 편견, 판단 오류 등으로 인해 신뢰할 수 없는 알고리즘도 숱하게 생성되고 있다. 이에 그 재료(소스)가 되는 데이터에 대한 식별능력이나 객관적이고 치밀한 분석 메커니즘의 중요성이 커지고 있다.

데이터 경제가 발달할수록 덩달아 ‘데이터 리터러시’의 중요성이 날로 커지는 것도 그 때문이다. 이로 인해 데이터를 정밀하고 객관적으로 분석할 수 있는 도구를 추출하고 변별해낼 수 있는 다양한 ‘비즈니스 인텔리전스’(BI)기법과 제품은 이제 IT기업을 포함한 각종 산업체에서 필수로 꼽히고 있다.

‘데이터 리터러시’는 정확하고 객관적이며 효율적인 비즈니스를 위한 디지털 시대의 핵심적 기업 경영 요소로 부각되고 있다. 데이터 생성과 분석 과정에서 인공지능(AI), 머신러닝(ML)이 개입하면서 더욱 그 필요성이 부각되고 있다.

어떤 조직이나 기업, 단체에서든 데이터 소스와 구조를 정확히 파악하고, 데이터 마이닝을 위해 적용된 분석 방법과 기법, 그 결과로서 추출된 결과값을 이해하고 이를 어떻게 적용하거나 사용할지를 분별하는 능력은 매우 중요하다. 이를 위해선 개인과 조직 구성원에 대한 교육이 첫 번째이며, 다양한 BI시스템을 구축하는 것이 두 번 째다.

그 중 데이터 분석도구, 즉 BI를 위한 소프트웨어는 시중에 차고 넘치는 실정이다.

전문가들은 “자신에게 또는 직장이나 조직, 단체에 적합한 제품을 고르는게 무엇보다 중요하다”는 지적이다.

몇 가지 예를 들자면 우선 ‘테라데이타’는 이질적인 데이터, 도구, 언어를 하나의 완전한 분석 서비스로 통합한다는 취지의 솔루션이다. 또 ‘태블로’는 데이터 시각화에 초점을 맞춘 셀프 서비스 분석 플랫폼이다.

이는 기존의 파워포인트 프레젠테이션 대신에 데이터의 색상, 애니메이션, 전문적인 지도 분석을 통해, 쉽게 이해할 만한 데이터 시각 기술을 구현한다.

클릭센스도 많이 사용되는 분석 플랫폼이다. 이는 ‘드랙 앤 드롭’ 입력, 즉 일종의 직관적 방식을 사용한 것이다. 그래서 SQL 쿼리나 스크립팅이 필요 없고 사용자는 검색 기능을 이용해 중요한 매트릭스를 추적할 수 있다.

중앙 거버넌스와 보안 기능이 탑재되어있고, API를 통해 데이터 소스를 맞춤화 할 수 있는 플랫폼이다. 모든 데이터 소스를 플랫폼에 연결하는 ‘도모’도 많이 사용되고 있다. 이는 SQL 코딩 방법을 몰라도 분석할 데이터를 준비할 수 있는 기능을 제공, 번거로운 데이터 클린징 프로세스를 없애준다.

이 밖에도 BI분석도구 솔루션은 수없이 많다. 현재로선 ‘스플렁크’, ‘트릴리움’, 로지 애널리틱스, 크림슨 헥사곤, 알터릭스, 팁코, 드리븐BI 등이 많이 활용되는 것들이다. MS나 오라클, IBM 등 글로벌 기업들이 역시 이 분야 시장도 주도하고 있다.

전문가들은 “이처럼 충분한 AI와 데이터 리터러시 기술이 향후 비즈니스 가치를 결정할 것”으로 보고 있다. 이를 위한 ‘데이터 리터러시’ 교육도 매우 중요하다는 조언이다.

이때 ‘데이터 구사’ 방법을 익힘으로써 데이터에 대한 분별력을 키우는 것이 무엇보다 중요하다는 지적이다.

엄청나게 쏟아진 데이터의 비즈니스 가치, 결과, 결정, 지표에 대한 식별 능력, 데이터 소스나 요소, 품질, 속성에 대한 변별 능력, 데이터에 적용되는 분석 방법에 대한 숙지 등이 중요하다는 지적이다.

그래서 “개인이나 기업, 조직은 반드시 데이터 리터러시를 확보해 디지털 비즈니스 세계에서 살아남을 수 있는 능력을 개선하는 방식을 구축해야 한다”는 것이다.