데이터 제품은 2026년, 데이터 제공 속도를 높이고 재사용을 촉진하며 위험과 비용을 관리하는 핵심 전략입니다. 표준화를 통해 AI 및 분석 역량을 강화하는 데이터 제품의 가치와 개발 원칙을 심층 분석합니다.
2026년, 데이터 기반 AI 시대에서 기업의 경쟁력은 데이터의 신속한 활용과 재사용성에 달려 있습니다. 데이터 제품은 원시 데이터를 표준화된 형태로 제공하여 데이터 자산의 제공 속도를 높이고, 재사용을 촉진하며, 위험을 줄이고 비용을 효율적으로 관리하는 핵심 솔루션입니다. 요리에 비유하자면, 신선한 재료를 직접 가공하는 대신, 이미 손질되고 가공된 재료로 빠르고 일관된 요리를 만드는 것과 같습니다. 이는 사람, 툴, AI가 신뢰할 수 있는 데이터를 손쉽게 사용할 수 있도록 돕습니다. 이제 2026년의 관점에서 데이터 제품 개발의 주요 질문들을 살펴보겠습니다.
데이터 제품, 언제 만들어야 할까?
모든 데이터 시각화나 AI 모델마다 데이터 제품을 개발하는 것은 비효율적입니다. 데이터 제품 개발은 시간과 비용, 지속적인 지원이 필요합니다. 크런치베이스의 다니엘 벤게라는 “여러 팀이 의사결정이나 애플리케이션 구동을 위해 데이터 세트에 의존하기 시작하면 그 데이터 세트는 데이터 제품이 되어야 한다”고 조언합니다. 이때 적절한 거버넌스, 소유권, 버전 관리가 필수적이며, 거버넌스 없는 데이터 사용은 ‘데이터 부채’로 간주해야 합니다.
데이터 부채를 줄이고 효율성을 높이는 방법
데이터 제품은 거버넌스 없는 데이터 세트의 사용으로 발생하는 데이터 부채를 줄이고 위험을 관리하는 전술적 접근입니다. SAP 랩스의 야드 오렌은 “견고한 거버넌스, 명확한 프로세스 없이 데이터가 사용된다면 데이터 제품을 구축해야 한다”고 말합니다. 이를 통해 사일로를 없애고 지식 공유를 이끌며, 제조 원칙을 적용해 재사용과 효율성을 높일 수 있습니다. 버텍스의 크리스토퍼 장그릴리는 데이터 제품이 사이클 시간 단축, 의사결정 정확도 개선, 규정 준수 위험 완화를 가져올지 질문해야 한다고 강조합니다.
데이터 제품 표준화의 중요성
데이터 거버넌스 리더는 데이터 제품 정의, 카탈로그화, 관리 방식을 표준화해야 합니다. 릴라이언스 AI의 아비 샤마는 “현대 데이터 제품은 데이터의 출처, 변환, 소비 주체, 거버넌스 의무에 명확히 답할 수 있어야 한다”고 말합니다. 2026년 규제 산업에서는 데이터 계보가 필수적이며, AI 애플리케이션용 데이터 표준화에 특히 중요합니다. 아스트로노머의 카터 페이지는 계보 없이는 ‘눈을 가린 채 운영하는 것’과 같다고 경고합니다.
데이터 제품 수명 주기 관리
API나 AI 모델처럼 데이터 제품도 버전 관리, 테스트, 구조화된 배포, 이해관계자와의 소통을 포함하는 수명 주기 관리가 필요합니다. 프리사이즐리의 울프 비니는 이를 강조하며, 기반 데이터 세트의 변화에 대한 탄력성이 중요하다고 말합니다. 캐피털 원의 베서니 시혼은 지속 가능한 거버넌스 프레임워크와 관찰가능성, 품질 점검, 상호운용성을 내장함으로써 데이터 수명 주기 전체를 관리하여 데이터 소비자의 신뢰를 확보해야 한다고 설명합니다. 2026년에는 데브옵스 및 데이터 거버넌스 관행을 적용하여 데이터 품질, 편향 검증, 프라이버시 정책 준수를 보장해야 합니다.
데이터 제품 도입 촉진 전략
데이터 제품을 만들었다고 해서 자동적인 도입이 보장되지는 않습니다. 과거 코드 재사용이나 API 도입의 어려움처럼, ‘우리가 만든 게 아니다’라는 태도는 극복해야 합니다. 엔터프라이즈DB의 콰이스 타라키는 “데이터 제품이 실제 비즈니스 의사결정을 이끌고 대규모에서 신뢰성을 입증해야 자리를 잡을 수 있다”고 조언합니다. 데이터 제품을 버전 관리, 테스트, 통제된 릴리스를 갖춘 소프트웨어처럼 취급해야 합니다. 제품 관리자는 데이터 제품이 AI 전략 및 문화적 변화와 어떻게 맞물리는지 소통하여 도입 속도를 높여야 합니다.
데이터 제품의 비즈니스 가치 측정
데이터 제품은 중간 매개체이므로 가치 정량화가 고객 대상 제품보다 복잡합니다. 베린트의 다니엘 지브는 “데이터의 진정한 가치는 고유한 생성 방식, 의사결정에 미치는 영향, 안전한 인사이트 추출 능력에서 나온다”고 설명합니다. 2026년에는 고유한 데이터와 신속한 행동 변환 능력이 경쟁 우위를 결정할 것입니다. 레이턴트뷰 애널리틱스의 수닐 칼라는 “가치는 도입, 사용, 그리고 더 빠른 인사이트, 수작업 감소, 매출 또는 비용 성과 개선 등의 결과로 측정돼야 한다”고 제안합니다. 디지털 전환 속도 지표를 활용하여 가치를 정량화하고, AI 에이전트 시대에 데이터 제품의 중요성을 더욱 부각시켜야 합니다.
