의사결정 지원 시스템 DSS편집자 확인

데이터베이스 관리 시스템(DBMS)은 의사결정 지원 시스템의 핵심 구성 요소로서, 의사결정에 필요한 모든 데이터를 저장, 관리, 검색 및 제공하는 역할을 담당한다. 이 시스템은 내부 데이터와 외부 데이터를 통합하여 구조화된 형태로 유지하며, 의사결정자에게 신속하고 정확한 데이터 접근을 가능하게 한다. DSS의 효과성은 궁극적으로 데이터의 품질과 접근성에 달려 있기 때문에 DBMS는 시스템의 기반 인프라로 간주된다.

DSS에서 사용되는 DBMS는 일반적인 업무 처리 시스템의 DBMS와 몇 가지 차별점을 가진다. 첫째, DSS용 DBMS는 광범위한 시계열 데이터, 예측 데이터, 비교 데이터 및 다양한 소스의 통합 데이터를 처리하도록 설계된다. 둘째, 복잡한 질의와 분석적 쿼리를 지원하며, 사용자가 비정형적이고 탐색적인 질문을 통해 데이터를 조회할 수 있는 유연성을 제공한다. 데이터는 데이터 웨어하우스나 데이터 마트에 저장되어 분석에 최적화된 형태로 구성되는 경우가 많다.

주요 기능으로는 데이터 추출, 변환, 적재(ETL) 과정을 통한 데이터 통합, 다차원 데이터 분석을 위한 온라인 분석 처리(OLAP) 지원, 그리고 데이터 보안과 무결성 유지가 포함된다. 또한, 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 복잡한 SQL 쿼리 지식 없이도 보고서 생성이나 데이터 탐색이 가능하도록 하는 것이 중요하다.

모델 기반 시스템은 의사결정 지원 시스템의 핵심 구성 요소 중 하나로, 수학적 모델과 분석 도구를 활용하여 다양한 시나리오를 시뮬레이션하고 예측 결과를 도출하는 역할을 담당한다. 이 시스템은 단순한 데이터 조회를 넘어, '만약 ~하면 어떻게 될까?'라는 질문에 답하기 위해 설계되었다. 사용자는 모델에 변수 값을 입력하거나 변경함으로써, 의사결정의 잠재적 결과를 사전에 평가하고 최적의 선택지를 찾을 수 있다.

주요 모델 유형은 다음과 같다.

이러한 모델은 별도의 소프트웨어 라이브러리나 모델 베이스에 저장되어 관리된다. 시스템은 사용자가 선택한 모델을 호출하고, 관련 데이터를 데이터베이스 관리 시스템에서 추출하여 모델에 주입한 후 연산을 수행한다. 그 결과는 차트, 그래프, 요약 보고서 등 직관적인 형태로 사용자 인터페이스를 통해 제공된다.

모델 기반 시스템의 효과성은 모델의 정확성과 사용자의 전문성에 크게 의존한다. 따라서 복잡한 비즈니스 모델을 구축하고 유지보수하는 것은 상당한 전문 지식을 요구한다. 또한, 모델은 가정과 단순화에 기반하므로, 실제 환경과의 괴리나 예측 불가능한 변수에 의해 결과가 제한될 수 있다는 점을 인지해야 한다[2].

사용자 인터페이스는 의사결정 지원 시스템의 구성 요소 중 의사결정자와 시스템 간의 상호작용을 담당하는 핵심 부분이다. 이 인터페이스는 사용자가 시스템의 기능을 직관적으로 이해하고, 데이터를 조회하며, 다양한 의사결정 모델을 실행하고, 그 결과를 해석할 수 있도록 돕는다. 효과적인 사용자 인터페이스는 시스템의 유용성과 사용자 수용도를 결정하는 중요한 요소이다.

초기 DSS의 사용자 인터페이스는 주로 텍스트 기반의 명령어 입력 방식을 사용했으나, 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)의 발전과 함께 대화형 메뉴, 아이콘, 차트, 대시보드 형태로 진화했다. 현대의 인터페이스는 사용자가 복잡한 질의를 쉽게 구성할 수 있도록 드래그 앤 드롭 기능을 제공하고, 실시간으로 데이터를 시각화하여 패턴과 추세를 한눈에 파악할 수 있게 한다. 또한, 터치스크린과 음성 명령과 같은 자연스러운 상호작용 방식을 지원하기도 한다.

사용자 인터페이스는 일반적으로 다음과 같은 구성 요소와 기능을 포함한다.

사용자 인터페이스 설계는 최종 사용자의 기술적 숙련도와 의사결정 업무의 특성을 고려해야 한다. 경영진을 위한 인터페이스는 높은 수준의 요약 정보와 시각적 보고에 중점을 두는 반면, 분석가를 위한 인터페이스는 세부 데이터 탐색과 복잡한 모델 조작 기능을 더 많이 포함한다. 접근성과 사용 편의성을 높이기 위해 개인화된 설정과 역할 기반의 화면 구성을 지원하는 것이 일반적이다.

데이터 중심 DSS는 데이터베이스와 데이터 웨어하우스에 축적된 방대한 데이터를 분석하여 의사결정을 지원하는 시스템 유형이다. 이 유형의 핵심은 데이터 자체에 있으며, 데이터 마이닝, 온라인 분석 처리(OLAP), 비즈니스 인텔리전스(BI) 도구 등을 활용해 과거 및 현재 데이터에서 의미 있는 패턴, 추세, 관계를 발견하는 데 중점을 둔다. 사용자는 복잡한 질의를 통해 데이터를 다양한 각도에서 탐색하고, 요약 보고서나 대화형 대시보드를 통해 정보를 시각적으로 파악할 수 있다.

주요 구성 요소로는 정제되고 통합된 데이터를 저장하는 데이터 웨어하우스, 특정 주제 영역에 집중한 데이터 마트, 그리고 데이터에 접근하고 분석하는 소프트웨어 도구군이 포함된다. 이러한 시스템은 주로 구조화된 데이터를 처리하며, 판매 기록, 재고 수준, 고객 프로필 같은 정형 데이터를 분석하는 데 효과적이다. 의사결정자는 시스템을 통해 시장 동향을 파악하거나, 고객 세분화를 수행하거나, 운영 성과를 실시간으로 모니터링할 수 있다.

이 유형은 "무엇이 발생했는가?" 또는 "무엇이 발생하고 있는가?"와 같은 질문에 답하는 데 강점을 보인다. 예를 들어, 소매업체가 지역별, 시간대별 판매 데이터를 분석하여 재고 보충 계획을 수립하거나, 은행이 고객 거래 데이터를 분석하여 신용 위험을 평가하는 데 활용된다. 데이터 중심 DSS는 모델 중심 DSS나 지식 기반 DSS와 결합되어 더 포괄적인 의사결정 지원 환경을 구성하기도 한다.

모델 중심 DSS는 의사결정 지원 시스템의 한 유형으로, 수학적 모델과 시뮬레이션을 핵심 도구로 활용하여 의사결정을 지원한다. 데이터를 저장하고 검색하는 데 초점을 맞춘 데이터 중심 DSS와 달리, 이 유형은 주어진 데이터를 분석하고 다양한 시나리오를 예측하는 데 중점을 둔다. 사용자는 모델에 변수를 입력하고 매개변수를 조정하여 "만약 ~라면(What-if)" 분석이나 목표 탐색 분석을 수행할 수 있다.

이 시스템의 핵심 구성 요소는 모델 기반 시스템이다. 여기에는 선형 계획법, 재고 관리 모델, 재무 예측 모델, 시뮬레이션 모델 등 다양한 분석 모델이 포함된다. 예를 들어, 최적의 생산량을 결정하거나 투자 포트폴리오를 평가하는 데 사용된다. 이러한 모델은 종종 별도의 모델 베이스 관리 시스템(MBMS)에 의해 생성, 저장, 관리 및 통합된다.

모델 중심 DSS의 일반적인 적용 분야는 다음과 같다.

이러한 시스템의 효과성은 내장된 모델의 정확성과 사용자가 모델의 가정과 한계를 이해하는 데 크게 의존한다. 따라서 복잡한 모델을 직관적으로 조작할 수 있는 강력한 사용자 인터페이스와 시각화 도구가 필수적으로 요구된다.

의사소통 중심 DSS는 의사결정 과정에서 발생하는 협업과 의사소통을 지원하는 데 초점을 맞춘 시스템이다. 개인이나 단일 부서의 의사결정보다는 여러 참여자 간의 정보 공유, 토론, 합의 도출을 촉진하는 데 주력한다. 이 유형의 시스템은 특히 지리적으로 분산된 팀이나 다양한 전문성을 가진 이해관계자들이 복잡한 문제를 협력적으로 해결해야 할 때 효과적이다.

주요 도구로는 전자회의 시스템, 그룹웨어, 협업 소프트웨어, 텔레컨퍼런싱 도구 등이 포함된다. 이러한 도구들은 실시간 또는 비동기적으로 의견을 교환하고, 문서를 공유하며, 브레인스토밍을 진행하고, 투표를 통해 의견을 수렴하는 기능을 제공한다. 목표는 의사결정 과정의 투명성을 높이고, 집단 지성을 활용하여 더 나은 결정을 이끌어내는 것이다.

응용 분야는 매우 다양하다. 기업의 전략 수립 회의, 프로젝트 팀의 합의 도출, 위기 관리 상황에서의 대응 계획 수립 등에 활용된다. 예를 들어, 여러 지역 본부의 관리자들이 화상 회의 시스템을 통해 연결되어 새로운 시장 진출 전략을 논의하는 경우, 의사소통 중심 DSS는 관련 데이터를 공유하고 논의 내용을 체계적으로 기록하며 최종 안건에 대한 의견을 수집하는 플랫폼 역할을 한다.

이러한 시스템의 효과성은 단순히 기술적 도구를 제공하는 데 그치지 않는다. 구조화된 협의 과정을 제공함으로써 참여자들의 사고를 조직화하고, 소수의 목소리가 묻히지 않도록 보장하며, 보다 민주적이고 효율적인 의사결정 문화를 정착시키는 데 기여한다.

지식 기반 DSS는 인공지능 기술, 특히 전문가 시스템과 추론 엔진을 활용하여 특정 분야의 전문 지식을 모델링하고 이를 바탕으로 의사결정을 지원하는 시스템이다. 이 유형은 데이터나 모델만을 활용하는 것이 아니라, 해당 분야의 숙련된 전문가의 경험과 판단 규칙, 휴리스틱을 체계적으로 저장하고 적용한다. 시스템은 사용자가 제기하는 문제나 질문에 대해, 내장된 지식 베이스와 추론 메커니즘을 통해 전문가와 유사한 조언이나 진단, 해결책을 제시한다.

주요 구성 요소는 지식 베이스, 추론 엔진, 그리고 지식 획득 및 설명 모듈이다. 지식 베이스는 '만약-그러면(If-Then)' 형태의 규칙, 사례, 프레임, 시맨틱 네트워크 등으로 구성된 전문 지식의 저장소이다. 추론 엔진은 이 규칙들을 사용자의 입력 상황에 맞게 논리적으로 연결하고 평가하여 결론을 도출한다. 지식 획득 모듈은 도메인 전문가로부터 지식을 추출하고 시스템화하는 역할을 하며, 설명 모듈은 시스템이 내린 결론에 대한 근거를 사용자에게 설명하여 신뢰성을 높인다.

응용 분야는 주로 구조화되지 않거나 불확실성이 높은 복잡한 의사결정 영역이다. 대표적인 예로는 의료 진단 지원 시스템, 기계 고장 진단 시스템, 금융 신용 평가, 전략적 경영 컨설팅 등이 있다. 이러한 시스템은 명시적이고 체계화된 지식이 부족한 상황에서도 전문가의 암묵적 지식을 활용하여 합리적인 판단을 돕는다.

지식 기반 DSS의 성공은 정확하고 포괄적인 지식 베이스 구축에 크게 의존한다. 따라서 지속적인 지식의 갱신과 검증이 필수적이며, 최근에는 기계 학습 알고리즘을 통해 시스템이 데이터로부터 자동으로 지식을 학습하고 성능을 진화시키는 하이브리드 형태로 발전하고 있다.

시스템 분석 및 요구사항 정의는 의사결정 지원 시스템 구축의 첫 단계로, 시스템의 성공적 도입을 위한 기초를 마련하는 핵심 과정이다. 이 단계에서는 조직이 직면한 의사결정 문제를 명확히 이해하고, 이를 해결하기 위해 시스템이 갖춰야 할 기능과 성능을 상세히 규명한다.

분석 과정은 일반적으로 다음과 같은 절차를 따른다. 먼저, 의사결정 환경과 관련된 주요 이해관계자(경영진, 중간 관리자, 분석가 등)를 식별하고 인터뷰를 진행한다. 이를 통해 의사결정의 유형(구조적, 반구조적, 비구조적), 빈도, 그리고 현재 사용 중인 정보 소스와 분석 도구를 파악한다. 다음으로, 의사결정 과정에서 필요한 데이터의 종류(내부 데이터베이스, 외부 시장 데이터 등), 형식, 흐름을 분석하여 데이터 요구사항을 도출한다. 동시에, 의사결정을 지원할 분석 모델(예: 회귀 분석, 시뮬레이션, 최적화 모델)의 필요성을 평가한다.

분석 결과를 바탕으로 구체적인 요구사항 명세서가 작성된다. 이 명세서는 기능적 요구사항과 비기능적 요구사항으로 구분된다. 기능적 요구사항에는 특정 질의에 대한 대화형 보고서 생성, 시나리오 분석 수행, 예측 모델 실행 등 시스템이 수행해야 할 작업이 포함된다. 비기능적 요구사항에는 시스템 응답 시간, 데이터 보안 수준, 다른 기업 시스템(예: ERP, CRM)과의 통합 가능성, 사용 편의성 등이 해당된다. 명확하고 검증 가능한 요구사항 정의는 이후 설계 및 개발 단계에서 발생할 수 있는 오해와 재작업을 방지하는 데 결정적 역할을 한다.

설계 및 개발 단계는 정의된 요구사항을 바탕으로 의사결정 지원 시스템의 구조를 구체화하고 실제 시스템을 구현하는 과정이다. 이 단계는 크게 시스템 설계와 실제 개발로 나뉘며, 사용자 중심의 접근 방식이 핵심이다.

시스템 설계는 논리적 설계와 물리적 설계를 포함한다. 논리적 설계에서는 데이터베이스 관리 시스템의 스키마, 분석 모델의 구조, 사용자 인터페이스의 흐름과 레이아웃을 정의한다. 특히 사용자 인터페이스 설계는 의사결정자의 직관적인 정보 탐색과 모델 조작을 가능하게 하는 데 중점을 둔다. 물리적 설계는 선택된 하드웨어 및 소프트웨어 플랫폼에 맞춰 데이터 저장 방식, 처리 알고리즘, 시스템 통합 방법을 결정한다. 이때 시스템의 확장성과 기존 기업 정보 시스템과의 연동 가능성을 고려한다.

개발은 설계 명세서에 따라 실제 시스템을 구축하는 작업이다. 일반적으로 프로토타이핑 접근법을 사용하여 핵심 기능을 먼저 구현하고 사용자 피드백을 반복적으로 수용하며 시스템을 완성해 나간다. 데이터베이스 구축, 분석 모델 코딩, 대화형 인터페이스 프로그래밍이 병행된다. 개발 과정에서 중요한 것은 모듈화로, 데이터 관리, 모델 관리, 대화 관리 등의 구성 요소가 독립적으로 개발 및 유지보수될 수 있도록 한다. 이는 시스템의 유연성과 향후 기능 추가를 용이하게 한다.

의사결정 지원 시스템의 도입 단계는 개발된 시스템을 실제 운영 환경에 통합하고 사용자들이 활용할 수 있도록 준비하는 과정이다. 이 단계에서는 시스템 설치, 데이터 이전, 사용자 교육, 시범 운영 등이 포함된다. 특히, 기존 업무 프로세스와의 원활한 통합을 위해 단계적인 도입 방식을 채택하는 경우가 많다. 사용자 교육은 시스템의 효과적인 활용을 위해 핵심적인 요소이며, 시스템의 기능뿐만 아니라 새로운 의사결정 방식을 습득하는 데 중점을 둔다.

도입 후에는 체계적인 평가가 수행되어야 한다. 평가는 일반적으로 시스템의 기술적 성능, 사용자 만족도, 그리고 궁극적으로 의사결정의 질과 조직 성과에 미치는 영향을 측정한다. 주요 평가 지표는 다음과 같은 범주로 나눌 수 있다.

평가 결과는 시스템의 유지보수 및 향후 개선을 위한 중요한 피드백으로 활용된다. 사용자 인터뷰, 설문조사, 시스템 로그 분석, 그리고 의사결정 결과의 사전-사후 비교 분석 등 다양한 방법을 통해 데이터를 수집한다. 평가 과정에서 발견된 문제점이나 새로운 요구사항은 다음 개발 사이클의 요구사항 정의 단계로 다시 입력되어 시스템이 지속적으로 진화하도록 한다.

의사결정 지원 시스템은 재무 관리 분야에서 예산 편성, 자금 흐름 분석, 투자 평가, 위험 관리 등 복잡한 재무 의사결정을 지원하는 핵심 도구로 활용된다. 이 시스템은 방대한 과거 재무 데이터, 시장 데이터, 내부 회계 정보를 통합 분석하여 재무 상태를 진단하고 미래 현금 흐름을 예측하는 모델을 구축한다. 재무 관리자는 이를 통해 다양한 시나리오 하에서의 재무 성과를 시뮬레이션하고, 최적의 자원 배분 방안을 도출한다.

재무 예측 분야에서 DSS는 주로 시계열 분석, 회귀분석, 몬테카를로 시뮬레이션과 같은 정량적 모델을 기반으로 한다. 예를 들어, 판매 예측 모델은 과거 판매 데이터, 경제 지표, 계절성 변동 요인을 입력받아 향후 분기별 매출을 예측한다. 투자 평가에서는 순현재가치(NPV)나 내부수익률(IRR) 계산을 자동화하여 여러 투자안의 수익성을 비교한다. 또한, 신용 위험 모델은 기업이나 개인의 채무 불이행 가능성을 평가하는 데 사용된다.

이러한 시스템의 도입으로 재무 관리자는 단순한 데이터 취합을 넘어, "만약에(what-if)" 분석을 통해 특정 비용 절감 조치가 이익에 미치는 영향이나, 금리 변동이 대출 상환 계획에 주는 효과 등을 신속하게 평가할 수 있다. 결과적으로 재무 의사결정의 속도와 정확성이 향상되며, 데이터에 기반한 객관적 판단이 가능해진다.

생산 계획 및 재고 관리는 의사결정 지원 시스템의 주요 적용 분야이다. 시스템은 과거 판매 데이터, 기계 가동률, 원자재 납기 등을 분석하여 최적의 생산량과 시기를 제안한다. 이를 통해 과잉 생산을 줄이고 재고 유지 비용을 최소화하는 데 기여한다. 또한, 공급망 관리에서도 DSS는 공급업체 성과 데이터와 시장 변동성을 모델링하여 가장 효율적인 조달 계획을 수립하도록 지원한다.

품질 관리 과정에서도 DSS는 활용된다. 생산 라인에서 수집된 실시간 품질 검사 데이터를 분석하여 불량 발생 패턴을 식별하고 근본 원인을 추적한다. 이를 통해 예방 조치를 취하고 공정을 개선하여 전반적인 제품 품질을 향상시킨다. 설비 보전 분야에서는 센서 데이터와 고장 이력을 기반으로 예측 유지보수 일정을 산출하여 예기치 않은 장비 정지를 방지하고 가동 시간을 극대화한다.

운영 연구 기법과 결합된 모델 중심 DSS는 복잡한 생산 시나리오를 시뮬레이션한다. 예를 들어, 새로운 제품 라인 도입이나 공장 재배치와 같은 전략적 결정에 앞서 다양한 옵션의 결과를 미리 예측해볼 수 있다. 이를 통해 관리자는 리스크를 평가하고 데이터에 기반한 확신을 가지고 의사결정을 내릴 수 있다.

의사결정 지원 시스템은 마케팅 믹스 최적화, 고객 세분화, 시장 예측, 캠페인 효과 분석 등 다양한 마케팅 의사결정 과정을 지원하는 핵심 도구로 활용된다. 데이터 기반의 객관적 통찰력을 제공하여 직관에 의존하던 전통적 의사결정 방식을 보완한다.

주요 적용 분야는 다음과 같다.

이러한 시스템은 통합된 데이터 웨어하우스에서 내부 데이터와 외부 데이터를 결합하여 분석한다. 예를 들어, 소셜 미디어 분석 결과를 기존 고객 데이터와 연계하여 새로운 시장 기회를 발견하거나, 경쟁사 가격 모니터링 데이터를 활용하여 실시간 가격 전략을 조정할 수 있다. 최종적으로 대시보드와 시각화 도구를 통해 복잡한 분석 결과를 이해하기 쉬운 형태로 제시하여, 마케팅 관리자의 전략 수립과 실행 결정을 용이하게 한다.

인공지능 기술, 특히 머신러닝과 딥러닝의 발전은 의사결정 지원 시스템의 능력을 근본적으로 확장하고 있다. 기존의 DSS가 주로 정형화된 데이터와 규칙 기반 모델에 의존했다면, AI와 융합된 시스템은 방대한 비정형 데이터에서 패턴을 학습하고 예측하며, 복잡한 시나리오에 대한 최적의 대안을 제시할 수 있다. 이는 의사결정 과정에 더 높은 수준의 자동화와 정교함을 부여한다.

AI 기반 DSS의 핵심 적용 분야는 예측 분석과 자연어 처리이다. 머신러닝 알고리즘은 과거 데이터를 학습하여 판매량, 고객 이탈률, 장비 고장 시점 등을 높은 정확도로 예측한다. 또한, 자연어 처리 기술을 통해 보고서, 이메일, 소셜 미디어 텍스트와 같은 비정형 데이터를 분석하여 시장 감성이나 내부 리스크 요인을 파악할 수 있다. 이는 전통적인 데이터베이스만으로는 접근하기 어려운 통찰을 제공한다.

더 나아가, 강화학습과 전문가 시스템의 개념이 결합된 형태도 등장하고 있다. 강화학습 에이전트는 특정 환경에서 보상을 최대화하는 행동을 스스로 학습하며, 이는 공급망 최적화나 실시간 자원 배분과 같은 동적 의사결정 문제에 적용된다. 한편, 지식 그래프와 온톨로지를 활용한 지식 기반 시스템은 조직의 암묵적 지식을 구조화하여, 복잡한 문제 해결을 위한 추론을 지원한다.

이러한 융합은 DSS를 단순한 정보 제공 도구를 넘어, 능동적인 조언자나 반자동화된 의사결정 주체의 역할을 가능하게 한다. 그러나 알고리즘 편향이나 의사결정 과정의 블랙박스 문제와 같은 새로운 과제도 제기하고 있다[4]. 따라서 설명 가능한 AI(XAI) 기술을 DSS에 통합하는 것이 중요한 미래 방향으로 부상하고 있다.

빅데이터 분석과 의사결정 지원 시스템의 연계는 방대하고 복잡한 데이터 세트를 실시간 또는 준실시간으로 처리하여 통찰력을 도출하고 의사결정을 지원하는 것을 핵심으로 한다. 기존 DSS가 주로 구조화된 내부 데이터를 다루었다면, 빅데이터 기술의 통합은 소셜 미디어, 센서 네트워크, 거래 로그, 영상 데이터 등 다양한 비구조화 데이터원을 분석에 포함시킬 수 있게 한다. 이를 통해 예측 분석의 정확도가 향상되고, 시장 동향 파악, 고객 행동 예측, 위험 관리 등에서 더욱 정교한 의사결정이 가능해진다.

이러한 연계를 구현하기 위한 기술적 기반에는 하둡, 스파크와 같은 분산 처리 프레임워크와 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크가 포함된다. 이러한 플랫폼은 대규모 데이터의 수집, 저장, 처리 파이프라인을 구성하여 DSS의 데이터베이스 관리 시스템에 공급한다. 또한, 머신 러닝 알고리즘과 데이터 마이닝 기법을 활용하여 패턴을 발견하고 자동화된 의사결정 모델을 생성하는 것이 일반적이다.

빅데이터 분석 연계 DSS의 주요 적용 분야는 다음과 같다.

이러한 연계는 단순히 데이터 규모의 확대를 넘어, 의사결정의 속도와 예측적 성격을 강화한다는 점에서 의미가 있다. 그러나 빅데이터의 품질 관리, 개인정보 보호 문제, 복잡한 시스템 통합 비용, 그리고 분석 결과를 해석하고 신뢰할 수 있는 의사결정 지식으로 전환하는 과정에서의 과제도 존재한다. 따라서 성공적인 연계를 위해서는 강력한 데이터 거버넌스 체계와 분석 전문 인력의 역할이 필수적이다.