디지털 전환 실행을 위한 데이터 고려 사항과 관리 기준

사회 전반에서 인공지능(AI) 기술과 빅데이터를 활용한 업무 프로세스 개선과 새로운 가치 창출을 위한 디지털 전환이 추
진되고 있다. 디지털 전환에 사용되는 AI 기술은 데이터 학습을 통해 개발되고 발전된다. 학습에 사용되는 데이터의 양과
품질이 AI 성능과 품질을 결정하므로 디지털 전환에서 데이터 관리는 핵심이다. 디지털 전환을 실행하는 조직은 디지털 기
술의 수용뿐 아니라 데이터를 지속적으로 수집, 구축, 활용하여 디지털 업무 체계를 운영해야 한다. 이를 위해서 조직은 데
이터 거버넌스 체제를 수립하여 데이터를 관리하고, 구성원들의 디지털 역량 강화를 위한 데이터 리터러시를 제고하고, 안
전하고 적법한 데이터 활용을 위한 법/제도 규제 준수 등의 체제를 마련해야 한다. 본고에서는 국내외 문헌 고찰을 통해 디
지털 전환 시 데이터 고려 사항과 이에 따른 데이터 관리 기준을 제시하였다. 또한 현업에서의 활용 방안을 제시하고자 한
국과학기술정보연구원(KISTI)의 디지털 큐레이션 성숙도 모델을 활용한 디지털 전환 시 데이터 관리 기준 개발 및 적용 사
례를 소개하였다.

디지털 전환의 확산

● (디지털 전환의 정의) 디지털 전환은 AI, 빅데이터 등 디지털 기술을 활용한 조직 업무 프로세스를 혁신
     하는 것임. 일반적으로 AI 기술, 사물 인터넷 기술, 클라우드 및 빅데이터 솔루션 등의 디지털 기술을 플
     랫폼으로 구축·활용하여 비즈니스 프로세스 혁신을 통해 고객 가치를 제고하는 것을 의미함

● (산업에서의 디지털 전환) AI 기술, 가상/증강현실 기술, 블록체인 기술, 메타버스 기술의 등장 및 고도화
     로 디지털 생태계가 크게 변화하고 있음. 이러한 디지털 전환 가속화에 따라 기술 개발에 핵심 인프라인
     데이터 활용이 증가하고 데이터 중심으로 비즈니스 모델과 산업 환경이 전환될 것으로 전망됨

- (금융업 분야) 물리적 제조 과정이 없는 산업 특성과 온라인 거래의 활성화로 금융 산업 분야는 빠르게 디지털
   전환하고 있음. 코로나19 시대 블록체인, 빅데이터, AI 등을 활용한 핀테크 기술의 활용은 이러한 추세를 가속
   화하였으며, 팬데믹 상황에서 비용 절감과 매출 증가를 이룸

- (제조업 분야) 대표적인 전통 산업 분야인 자동차 산업이 디지털 전환에 가장 적극적으로 나서고 있음. 테슬라
   는 하드웨어 중심의 전통적 자동차 산업을 로봇을 활용한 제조 공정 디지털 전환은 물론, 자동차 성능과 안정성
   을 소프트웨어로 업그레이드하는 새로운 방식으로 이용자 경험에 있어서도 디지털 전환을 실현함

- (유통업 분야) B2C는 물론 B2B 플랫폼의 디지털 전환이 가속되고 있음. 아마존, 이베이 등 온라인 유통업체는
   물론 월마트, 코스트코 등 오프라인 기업도 디지털 전환을 추진하며 시장이 크게 성장함

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