2025년 데이터 및 분석 트렌드: AI 시대의 데이터 활용 극대화 전략

2025년 데이터 및 분석 분야 핵심 트렌드와 대응 전략

핵심 트렌드

2025년 데이터 및 분석(D&A) 리더는 데이터 공급과 분석 수요의 급증 속에서 '더 많은 데이터로 더 많은 분석을 수행'해야 하는 압박에 직면해 있으며, 이에 가트너는 9가지 핵심 트렌드를 발표했습니다. 본격적인 AI 시대 진입에 따라 데이터 및 분석이 전문가 영역을 넘어 보편화되고, 기업의 기술 투자와 성과 기대치가 동시에 커지고 있습니다. 높아진 수요와 기대치에 대응하기 위한 주요 트렌드 분석 및 전략 제시.

주요 변화 및 영향

• 활용도 높은 데이터 제품(Highly Consumable Data Products): 현업 부서의 데이터 활용 수요 급증에 맞춰, 분석가 외 다양한 사용자에게 적합한 '데이터 제품화' 요구. 비즈니스 필수 사용 사례 집중, 제품 연결 확장, 최소 기능 제품 우선 제공, 생산/활용 팀 간 KPI 합의 필요. D&A 팀의 비즈니스 도메인 전문성 보완 및 '분석 프랜차이즈 조직 모델' 검토.
• 메타데이터 관리 솔루션: 생성형 AI 시대에 데이터 활용 범위 확장 및 복잡성 증대로 메타데이터 관리의 중요성 부각. 기술적, 비즈니스 메타데이터 포괄, 통합을 통한 데이터 카탈로그, 계보, AI 활용 활성화. '능동적 메타데이터 관리' 접근법 도입이 핵심.
• 멀티모달 데이터 패브릭: 강력한 메타데이터 관리 체계 구축의 토대. 데이터 파이프라인 전반의 메타데이터 수집/분석, 데이터 오케스트레이션 지원, 데이터옵스 활용.
• 합성 데이터(Synthetic Data): AI 학습 데이터 확보의 어려움(개인정보, 민감성, 비용)을 해결하기 위한 방안. 데이터 프라이버시 보장하며 AI 개발 촉진. 항공우주, 운송, 제조, 미디어, 정부 등 데이터 수집 어려운 분야 및 시뮬레이션, 디지털 트윈 분야에서 활용도 높음.
• 데이터옵스(DataOps): 데이터 파이프라인 구축 프로세스 자동화. AI 기반 오케스트레이션, 노코드/로우코드 빌더, 실시간 스트리밍 등 다양한 기능 제공. 현대 데이터 엔지니어링을 위한 협업적, 교차 기능적 방법론.
• 에이전트 분석(Agentic Analytics) 및 AI 에이전트: 폐쇄 루프 비즈니스 성과 자동화를 위한 혁신적 접근. 자연어 인터페이스 연결, 공급업체 로드맵 평가, 거버넌스 및 AI 레디 데이터 준비 필수. POC에서 프로덕션 단계 전환 시 엄격한 위험 평가, 보안, 규정 준수, 편향성 평가, 투명성 확보 중요.
• 소규모언어모델(SLM): 특정 영역에서 정확하고 맥락에 맞는 AI 결과물 생성에 유리. RAG, 도메인 모델 미세 조정, 온프레미스 환경에서 비용 절감 및 민감 데이터 처리 효과적.
• 복합 AI(Composite AI): 여러 AI 기술 결합으로 영향력 및 신뢰성 강화. 생성형 AI, LLM 외 데이터 과학, ML, 지식 그래프 등 통합.
• 의사 결정 인텔리전스 플랫폼: (본문에서 상세 내용은 없으나, 9가지 트렌드 중 하나로 언급)

트렌드 임팩트

• AI 시대의 도래로 데이터 및 분석의 역할이 보편화되고 중요성이 더욱 증대됩니다.
• 데이터 활용의 효율성과 효과성을 극대화하기 위한 기술적, 조직적 혁신이 요구됩니다.
• AI 에이전트와 같은 새로운 기술 도입은 비즈니스 자동화 및 의사결정 지원에 큰 영향을 미칠 것입니다.
• 데이터 리터러시 함양과 데이터 중심 문화 조성은 기업 경쟁력 강화의 핵심 요소가 될 것입니다.

업계 반응 및 전망

페이 페이 가트너 시니어 수석 애널리스트는 각 트렌드에 대한 구체적인 조언을 제시하며, 기업들이 이러한 변화에 능동적으로 대응하여 데이터 및 분석 역량을 강화할 것을 강조했습니다. 데이터와 분석이 비즈니스 성과와 직접적으로 연결되는 시대를 맞이하여, 기업들은 전략적인 투자와 조직 개편을 통해 미래 경쟁력을 확보해야 합니다.