당면 과제 및 한계

여러 요인에 따라 데이터 공간을 설계하고 결합할 때 고려해야 할 몇 가지 문제와 제한 사항이 있으며, 여기에는 가장 많이 관찰되는 10가지 사항이 포함됩니다.

• 기술적 복잡성 — 데이터 공간을 설정하고 유지 관리하려면 특히 데이터 통합, 데이터 거버넌스, 사이버 보안과 같은 분야에 대한 기술적 전문 지식이 필요합니다. 이러한 작업을 관리할 숙련된 전문가가 부족한 조직은 데이터 공간 구축을 통해 최대한의 이점을 얻는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.

• 데이터 품질 문제 — 데이터 공간이 효과적으로 기능하려면 고품질 데이터가 필요합니다. 그러나 데이터 품질은 여전히 중요한 과제로 남아 있으며, 특히 레거시 시스템, 서로 다른 데이터 원본, 사용자 오류를 처리할 때 더욱 그렇습니다. 모든 데이터세트에서 데이터 정확성, 완전성 및 일관성을 보장하는 것은 중요하지만 달성하기가 어려운 경우가 많습니다.

• 통합 문제 — 여러 소스의 데이터를 하나의 통합된 뷰로 결합하는 것은 복잡한 작업일 수 있습니다. 데이터 형식, 스키마, 의미 체계가 다르면 해결하는 데 상당한 시간과 리소스가 필요한 통합 문제가 발생할 수 있습니다.

• 데이터 프라이버시 및 보안 문제 — 특히 의료 또는 금융과 같이 엄격한 규제가 적용되는 산업에서 데이터 공간은 민감한 정보의 프라이버시와 보안을 보장해야 합니다. 강력한 보안 조치를 구현하고 데이터 기밀을 유지하는 것이 필수적이지만 항상 간단하지는 않습니다.

• 문화 및 채택 장벽 — 여러 부서 또는 조직 간의 협업과 데이터 공유를 장려하는 것은 어려울 수 있습니다. 일부 팀이나 조직은 지적 재산권, 경쟁 또는 과거의 부정적인 경험에 대한 우려를 이유로 데이터 공유를 주저할 수 있습니다.

• 확장성 한계 — 데이터 볼륨이 계속 증가함에 따라 데이터 공간은 증가에 맞춰 확장되어야 합니다. 그러나 확장으로 인해 대량의 데이터를 관리하고, 성능을 보장하고, 데이터 품질을 유지하는 등 새로운 문제가 발생할 수 있습니다. 이러한 제한은 거버넌스 수준뿐만 아니라 참여자 수준에서도 발생할 수 있습니다.

• 비용 및 ROI — 데이터 공간을 구현하고 유지 관리하려면 인프라, 인력, 소프트웨어 비용을 비롯한 일부 비용이 발생합니다. 특히 구현 초기 단계에서 데이터 공간 구축을 위한 명확한 투자 수익률 (ROI) 을 예측하고 입증해야 합니다.

• 표준화 부족 — 데이터 형식, 스키마 및 온톨로지의 표준화가 이루어지지 않으면 여러 시스템에서 데이터를 효과적으로 통신하고 공유하기가 어려울 수 있습니다. 공통 표준과 프레임워크를 수립하면 이러한 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.

• 변경 관리 — 데이터 공간을 설계하거나 데이터 공간에 참여하려면 기존 워크플로, 프로세스 및 문화에 상당한 변화가 필요합니다. 이러한 변화를 관리하는 것은 어려울 수 있습니다. 특히 새로운 기술에 대한 고질적인 습관이나 저항이 있는 조직에서는 더욱 그렇습니다.

• 윤리적 고려 사항 — 데이터 기반 의사 결정과 데이터에 기반한 혁신적인 비즈니스 모델에 대한 중요성이 높아짐에 따라 편향에 대한 우려가 커지고 있습니다. 여기에는 교환되는 데이터 및 데이터 공간 내에서 제공되는 서비스에 대한 편견이 포함됩니다. 데이터 공간의 공정성, 책임성 및 투명성을 보장하는 것이 중요하지만 이를 위해서는 신중한 고려와 노력이 필요합니다.

이러한 과제와 한계를 인식하고 해결함으로써 조직은 데이터 공간을 구축하거나 통합할 때 발생할 수 있는 잠재적 장애물을 더 잘 이해하고 이를 극복하기 위한 전략을 개발할 수 있습니다.