(제미나이 생성 이미지)

NICE디앤알에서는 “데이터 자산화에서 AI Agent까지 활용 전략”을 주제로

위키드스톰 황재호 헤더님께서 강의를 진행해주셨습니다.

최근 다양한 산업에서 AI 기술 도입이 활발하게 논의되고 있는 가운데,

이번 강의는 단순한 기술 소개를 넘어

기업이 보유한 데이터를 어떻게 자산으로 관리하고 활용할 수 있는지 함께 고민해보는 자리였습니다.

[데이터를 보유한 기업의 공통된 고민]

                                                                                                      (위키드스톰 황재호 헤더)

많은 기업들은 이미 다양한 데이터를 보유하고 있습니다.

하지만 실제 업무에서는

“데이터는 많지만, 활용하기 어렵다”는 고민이 제기되기도 합니다.

이는 데이터 양의 문제가 아니라.
데이터가 업무 자산으로 체계적으로 관리되고 있는지에 대한 문제로 볼 수 있습니다.

데이터가 여러 시스템과 조직에 분산되어 있는 경우,

어떤 데이터가 존재하는지, 어디에서 어떻게 생성되는지,
그리고 어떤 분석에 활용할 수 있는지 파악하기 어려운 상황이 발생할 수 있습니다.

강의에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 접근 방식으로

데이터 자산맵(Data Asset Map) 개념이 소개되었습니다.

[데이터 자산맵(Data Asset Map) 이란?]

                                                                                                     (위키드스톰 황재호 헤더)

데이터 자산맵은 기업이 보유한 데이터를

단순한 데이터 목록이나 카탈로그가 아닌

어떤 데이터가 어떤 판단에 어떻게 쓰이는지 연결한 구조입니다.

업무와 서비스 관점에서 데이터는 다음과 같은 흐름으로 구조화됩니다.

- Step 1. 데이터 발생 (거래, 결제, 계약, 프로젝트, 로그 등)

- Step 2. 자산화(지표, 상태, 리스크, 신호 등)

- Step 3. 질문(현제 문제는 무엇인가? 어디를 우선적으로 확인해야 하는가?)

- Step 4. 의사결정(조치, 우선순위, 알림, 보고 등)

이러한 구조를 기반으로 데이터를 자산화하면,
단순한 원천 데이터는 업무에 활용 가능한 정보로 전환됩니다.

예를 들어,
단순한 거래 데이터는 ‘매출 지표’로,
이용 로그는 ‘이탈 신호’로,
결제 정보는 ‘리스크 판단 기준’으로 확장될 수 있습니다.

결과적으로 데이터는 저장되는 정보에 머무르지 않고,

업무 질문에 답하고 의사결정을 지원하는 자산으로 기능하게 됩니다

[데이터 기반 AI 활용 방향]

                                                                                                      (위키드스톰 황재호 헤더)

강의에서는 데이터 자산화 이후의 단계로
데이터 분석 플랫폼과 AI 활용 방향에 대해서도 설명이 이어졌습니다.

데이터 파이프라인 구축, 데이터 카탈로그 관리, 분석 지표 설계 등
데이터 분석을 위한 기반 환경이 마련되어야

AI 기술을 실제 업무에 적용할 수 있다는 점이 강조되었습니다.

향후에는 데이터 분석을 기반으로
사용자의 질문을 이해하고 필요한 데이터를 탐색하여

분석 결과를 제공하는 AI Agent 기반 활용 방식도 가능할 것으로 소개되었습니다.

이는 단순한 리포트 중심의 분석을 넘어,

데이터 기반 의사결정을 지원하는 방향으로의 확장 가능성을 보여줍니다.

[NICE디앤알의 데이터 활용 방향]