AI 시대의 필수 요소: 데이터 스튜어드십의 재해석

본 기사는 Stefaan Verhulst의 논문을 바탕으로 AI 시대 데이터 관리의 핵심 전략인 데이터 스튜어드십의 다양한 측면과 중요성을 분석합니다. 데이터 스튜어드십의 네 가지 핵심 측면, 데이터 스튜어드와 CDO의 역할 차이, AI 시대 데이터 스튜어드십의 도전과 기회 등을 다루며, 데이터 스튜어드십의 중요성과 미래 전망을 제시합니다.

인공지능(AI) 시대의 도래와 함께 데이터의 중요성은 그 어느 때보다 커지고 있습니다. 데이터가 새로운 시대의 원유로 불리는 가운데, 데이터를 효율적으로 관리하고 활용하는 방법에 대한 관심 또한 급증하고 있습니다. 이러한 흐름 속에서 데이터 스튜어드십(Data Stewardship) 이라는 개념이 주목받고 있습니다. Stefaan Verhulst의 논문, "Data Stewardship Decoded: Mapping Its Diverse Manifestations and Emerging Relevance at a time of AI"는 데이터 스튜어드십의 다양한 측면과 AI 시대의 중요성을 심도 있게 다룹니다.

데이터 스튜어드십의 4가지 얼굴

논문은 데이터 스튜어드십을 단순한 개념이 아닌, 네 가지 핵심적인 측면으로 풀어냅니다.

1. 역량 및 기술(Competencies and Skills): 데이터 스튜어드십은 단순히 직책이 아닌, 데이터를 효과적으로 관리하기 위한 전문적인 기술과 역량을 의미합니다. 데이터 분석, 보안, 윤리적 고려 등 다양한 분야에 대한 전문성이 요구됩니다.
2. 조직 내 역할(Function or Role): 많은 조직에서 데이터 스튜어드는 특정 직무 또는 역할로 자리매김하고 있습니다. 데이터의 품질 관리, 접근 제어, 데이터 활용 전략 수립 등 다양한 책임을 수행합니다.
3. 중개 조직(Intermediary Organization): 데이터 스튜어드십은 조직 내부뿐 아니라, 외부 이해관계자 간의 협력을 촉진하는 중개자 역할도 수행할 수 있습니다. 데이터 공유, 협업 프로젝트 진행 등에서 중요한 역할을 담당합니다.
4. 지침 원칙(Guiding Principles): 데이터 스튜어드십은 FAIR 원칙(Findable, Accessible, Interoperable, Reusable)과 같은 지침 원칙을 기반으로 합니다. 여기에 AI 시대의 윤리적, 기술적 요구사항을 반영한 ‘AI 준비성’이라는 새로운 원칙이 추가적으로 강조됩니다.

데이터 스튜어드 vs. CDO: 협력과 차별화

논문은 데이터 스튜어드와 최고데이터책임자(CDO)의 역할 차이를 명확히 합니다. CDO가 전사적인 데이터 전략을 책임지는 반면, 데이터 스튜어드는 특정 데이터 또는 데이터 세트의 관리와 활용에 집중합니다. 두 역할은 서로 협력하여 시너지를 창출해야 합니다.

AI 시대의 데이터 스튜어드십: 도전과 기회

AI 시대에는 데이터의 윤리적 활용과 책임 있는 데이터 재사용이 매우 중요합니다. 데이터 스튜어드십은 이러한 과제에 대응하는 핵심 전략으로 자리매김하고 있으며, 표준화된 정의, 역량 강화 프로그램, 전문 협회 설립 등을 통해 더욱 발전해야 할 필요성이 제기되고 있습니다.

결론적으로, 데이터 스튜어드십은 단순한 직무를 넘어, AI 시대 데이터 관리의 핵심 전략이자, 데이터 주권과 윤리적 활용을 보장하는 중요한 역할을 수행합니다. 앞으로 데이터 스튜어드십의 역할과 중요성은 더욱 커질 것으로 예상됩니다.