CDO의 2025 데이터&AI 전망: 채용부터 투자까지
Deloitte 최고데이터책임자(CDO) 서베이 2024
Deloitte에서 최근 기업최고데이터책임자(Chief Data Officer, CDO)를 대상으로 수행한 서베이(Chief Data Officer survey 2024, November 2024) 결과가 흥미로워서 소개한다. 이 조사를 통해 기업 데이터 조직의 규모와 역할, 현재 우선순위를 볼 수 있다. 또한 인공지능(Artificial Intelligence, 이하 AI) 도입 과정에서 데이터의 중요성에 대한 CDO들의 인식을 볼 수 있다.
오늘의 글에서는 다섯가지 사항을 다룬다.
기업의 CDO의 정의와 역할
기업 데이터 팀의 규모와 스킬셋
CDO들이 보는 데이터 분야 채용 우선순위
2025년 데이터 관련 핵심 투자 분야
기업들의 AI 도입 사례와 어려움
Chief Data Officer, CDO란?
CEO, CFO, CTO는 익숙할지 몰라도 CDO라는 직함은 낯설 수 있다. CDO는 Chief Data Officer의 약자로 기업최고데이터책임자를 의미한다. 데이터에 관한 최고 책임자가 기업에 필요한 이유와 이들이 실제 수행하는 역할은 무엇인지 알아본다.
CDO가 부상하는 이유
최근에는 어떤 산업이든 데이터의 관리와 활용 방안에 대한 중요성이 강조되고 있다. 특히 데이터 전문 인력에 대한 요구가 높아진 데에는 다음 세 가지 요인이 작용하였다.
(1) 데이터 기반 의사결정
조직의 전략적 의사결정을 위해 데이터 기반 인사이트에 대한 의존성이 점점 커지고 있다.
(2) 가치 창출 기회
데이터를 활용해 프로세스 개선, 효율성 향상 및 경쟁 우위를 확보할 수 있게 되었다.
(3) 규제 준수
새로운 데이터 규제(한국 데이터3법, 유럽 GDPR, 데이터 보호법 등)에 대한 법률적, 윤리적 리스크 관리 및 대응이 필요해졌다.
삼일PwC 경영연구원, Chief Data Officer Study(2022)이러한 변화로, CDO를 확보하는 기업이 늘고 있다. PwC의 2022년 조사에 따르면, 조사 대상 기업의 21%가 CDO를 보유하고 있었다. 보험(46%)과 은행(43%) 순으로 금융 산업계에서 데이터 전략을 특히 중시하고 있었으며, 제조사(자동차 10%)나 화학(6%) 등 산업에서는 도입이 미진하였다. 산업별로 CDO 보유율에 큰 편차를 보이고 있다는 점이 흥미롭다.
CDO의 책임과 역할
Deloitte에 따르면, CDO란 조직의 성공을 위해 데이터로부터 가치를 창출하는 전략적 리더를 말한다. 데이터 전략을 수립하고 전사적으로 이를 실행할 수 있도록 이니셔티브를 주도하고, 직원들의 데이터 역량을 강화하는 역할을 한다. CDO는 기업 데이터를 최대한 활용하여 조직의 목표를 달성할 수 있도록 날카로운 비즈니스 감각과 함께 조직 목표에 대한 이해를 겸비하고 있어야 한다.
정리해 보면, CDO의 구체적 역할은 다음과 같다.
조직 전략 및 목표와 연계한 데이터 전략 수립
전사 데이터 품질과 거버넌스(원칙, 정책, 프로세스, 규제 준수) 책임 및 모니터링
비즈니스 인텔리전스, 데이터 분석, 머신러닝과 같은 전사의 전략 이니셔티브 추진
조직 내부 데이터의 관리 및 데이터의 수집, 공유 및 외부 데이터 관련 관계 관리
전사 데이터 역량 강화를 위한 업스킬링 프로그램 총괄
최고의사결정권자들(CEO, C레벨 관리자, 이사회)에게 데이터의 중요성 강조 및 참여 유도
AI로 인한 CDO 역할의 변화
최근 AI의 잠재력과 영향력에 대한 인식이 커지면서, CDO들은 조직 내 AI 도입의 핵심 역할 수행 요구를 받고 있다. AI는 작업 자동화와 효율성 향상, 개인화된 고객 경험 제공까지 다양한 활용 가능성을 가진 혁신 도구가 되었으며, 데이터 중심 조직으로 전환하고자 하는 조직에서 CDO들은 AI 도입에 대한 검토 및 집행의 키맨으로 역할하고 있다. CDO들은 AI 기술들을 빠르고 적법하게 수용하기 위한 전략을 수립하고 실행하고 있다. Deloitte의 서베이에서 CDO 중 75%가 조직 내에서 AI를 책임지는 최고 책임자인 것으로 나타났다. CDO는 AI의 활용을 우선시하며, 이를 위한 데이터를 제공할 수 있도록 관리하고, 이에 대한 접근을 통제한다. CDO들은 이제 데이터 거버넌스, 데이터 품질뿐 아니라 AI 시스템에서의 윤리적 데이터 사용 등 높은 책임에 대응하고 있다.
실제 AI 및 데이터 분석과 관련하여 CDO의 기여 변화에 대한 조사를 살펴보면, AI 분야에서 CDO의 기여점이 매우 향상되었거나 향상되었다는 긍정 응답이 83%를 차지하였다.
Deloitte, Chief Data Officer survey 2024 재구성데이터 분석 분야에서도 CDO의 기여점 변화에 대한 긍정 응답이 64%로 과반을 넘어선 것을 볼 수 있다. AI와 데이터 분석은 기업들이 더 현명한 의사결정을 하고, 프로세스 최적화와 혁신을 지원할 수 있지만 적합한 데이터 없이는 실행에 어려움이 크다. 따라서 AI 및 분석 관련 CDO의 역할과 기여는 앞으로도 지속적으로 증가할 것으로 기대된다.
구체적으로 CDO가 AI 및 분석 분야에서 기여한 지점은 무엇인가에 대한 조사 결과도 흥미롭다.
Deloitte, Chief Data Officer survey 2024 재구성83%의 CDO가 AI/GenAI 활용을 위한 데이터 전략 수립에 기여했다고 응답했으며, AI/GenAI 정책을 수립하는 데 기여했다고 응답한 참여자도 66%로 과반을 넘었다. 이뿐만 아니라 AI 솔루션의 도입 범위를 설정하고 기존 데이터 관리 업무에 AI를 도입하였다는 응답도 과반을 넘었다. CDO들은 AI의 정책 및 도입/활용에 있어 전반적으로 활발하게 기여하고 있었다. 응답자의 대부분(75%)이 조직 내 AI의 최고 책임자라는 답변과 일맥상통한다.
위 응답에서 한 가지 더 주목할 점은, 데이터 활용 가치 향상을 위한 기본적인 관리/통제 활동도 기여의 큰 축을 이루고 있다는 점이다. CDO들은 데이터 관리 개선(79%) 및 데이터 품질 개선(66%) 활동에 꾸준히 기여하고 있었다.
데이터 팀의 특징과 채용 전망
CDO들이 응답을 통해 알 수 있는 해당 기업 데이터 팀의 특징은 무엇이 있을까? 조사 결과에서 이를 반추할 수 있는 조사 결과 몇 가지를 소개한다.
데이터 팀의 규모
가장 먼저 데이터 팀의 규모부터 알아보자.
Deloitte, Chief Data Officer survey 2024 재구성데이터 팀의 인원수에 대한 응답에서 10명 이하로 구성된 경우는 7%로 매우 소수에 그쳤고, 11명~40명으로 구성된 데이터 팀이 38%로 가장 많았다. 100명 이상의 인력으로 구성된 데이터 팀을 갖춘 기업도 27%로 많았다. 다만, 이 조사는 유럽 9개국 65인의 CDO를 대상으로 수행한 결과라 국내 실정과 다를 수 있다. 한국의 실정은 개인적 경험에 비추어 예상컨대 대기업의 경우 10~20명 내외로 구성된 곳이 가장 많을 것 같다.
데이터 팀 채용 현황과 전망
현재까지 데이터 팀의 규모 변화는 어떠했는지와 향후 12개월 간 인력 규모의 변화는 어떨 것 같은지를 물었다.
Deloitte, Chief Data Officer survey 2024 재구성지난 12개월까지 데이터 팀의 인원이 증가했다는 답변이 73%로 대다수의 조직에서 데이터 팀의 규모가 확장되었다. 향후 12개월 규모 예측에 대해서는 59%의 CDO가 증가할 것이라고 답하였다. 향후 인력을 감축할 것 같다는 답변은 26%에 그쳤다. 글로벌 조사 결과에서는 데이터 팀의 채용 확대가 전망되고 있다.
한국의 경우는 어떨까? 데이터 분야에 대한 구체적인 통계 자료는 확인이 어려웠지만 전반적인 채용 시장은 몹시 어려울 것으로 전망되고 있다. 통계청의 2024년 연간 고용동향에 따르면 15~29세 취업자 수는 26개월 연속 감소하고 있고, 매출액 기준 500대 기업 중 57.5%는 경영 불확실성으로 올해 채용을 실시하지 않거나 계획을 세우지 않았다고 한다(한국경제인협회). 데이터 분야로 채용을 준비 중인 취업준비생이라면, 앞으로 수요가 늘어날 것으로 기대되는 분야의 기술에 관심을 가지고 준비할 필요가 있겠다.
CDO가 데이터 팀에 바라는 스킬
그렇다면 CDO가 원하는 스킬은 무엇일까? CDO들이 응답한 현재 팀이 보유한 기술과 필요로 하는 기술을 정리해 보았다. 이 조사는 성숙도별로 강력한 데이터 문화를 갖춘 조직과 약한 데이터 문화를 가진 조직 두 가지로 조사되었다. 데이터 문화 성숙도에 따른 기술셋의 차이를 볼 수 있어 흥미롭다.
Deloitte, Chief Data Officer survey 2024 재구성CDO들이 데이터 팀에 원하는 TOP3 필요 기술은 다음과 같았다.
(1) 강력한 데이터 문화 조직
머신러닝
생성형 AI
인공지능
강력한 데이터 문화를 가진 조직은 데이터 관리에 대한 역량은 충분히 보유하고 있었으며, 데이터 활용을 위한 머신러닝과 인공지능 기술에 대한 요구가 높았다.
(2) 약한 데이터 문화 조직
커뮤니케이션/스토리텔링
변화 관리
데이터 문화
약한 데이터 문화를 가진 조직은 데이터 엔지니어링 기술을 갖추고 있었으며, 커뮤니케이션과 데이터 문화와 같이 소프트 스킬에 대한 요구가 높았다.
데이터 기반이 미흡한 조직일수록 데이터의 중요성과 필요성에 대한 인식이 낮은 경향이 있다. 데이터의 중요성에 대한 공감대를 형성하고 필요성에 대한 설득을 위한 의사소통 능력이 각광 받고 있었다.
문화 성숙도에 따라 상이한 기술을 원한다는 점이 흥미롭다. 성숙한 조직은 AI/ML 기술을, 성숙도가 낮은 조직은 커뮤니케이션과 변화관리 능력을 필요로 하고 있다. 또 한 가지 눈에 띄는 점은, 어느 조직이든 데이터 아키텍처에 대한 인력에 대한 요구가 있다는 점이다. 어느 조직이든 데이터 아키텍처 설계의 중요성을 인식하고 있었다. 신규 설계 시에는 향후 영향도에 대한 고민이, 개선 시에는 기존 데이터 아키텍처의 한계점을 극복하기 위한 고민이 필요하다. 결국 시스템 규모가 크건 작건, 조직의 데이터 성숙도가 높건 낮건 데이터 아키텍처에 대한 고민은 필연적인 것이다.
CDO가 채용하고자 하는 기술
앞서 살펴본 CDO가 우리 팀에 원하는 기술은 팀 내부 역량 강화와도 맥이 맞닿아있는 항목이라면, 이번에 소개할 항목에서는 직접적으로 CDO들이 `채용`하고자 하는 기술을 물었다. 현재 데이터 팀이 보유하고 있는 기술과 향후 채용하고자 하는 기술을 좌우로 배치하여 비교해서 볼 수 있도록 하였으니 확인해보시기 바란다.
Deloitte, Chief Data Officer survey 2024 재구성현재 보유 기술은 데이터 관리와 분석/시각화 항목이 가장 높은 응답률을 보였다. 데이터 관리는 현재 가장 많이 보유하고 있는 기술(75%)이면서도 향후 채용하기를 원하는 기술에서도 1위를 차지했다(24%). 반면 데이터 분석/시각화는 채용에 대한 요구가 높지 않았다(11%). 아무래도 요즘 Chat-GPT 등 생성형 AI의 보조로 손쉬운 데이터 분석/시각화에 대한 장벽이 몹시 낮아진 데다가, 대부분 조직의 실무에서는 복잡한 분석 모델보다는 직관적인 분석을 주로 요구하는 점 때문이 아닐까 추측해 본다.
상위 랭크된 기술을 세 가지로 유형으로 나눌 수 있다.
(1) 데이터 관련 기술 (소계 71%)
데이터 관리 (24%)
데이터 아키텍처 (16%)
데이터 거버넌스 (16%)
데이터 분석/시각화 (11%)
데이터 엔지니어링/클라우드 관리 (4%)
(2) AI/ML 관련 기술 (소계 62%)
머신러닝 (21%)
생성형 AI (15%)
인공지능 (13%)
데이터 사이언스 (13%)
(3) 소프트 스킬/관리 기술 (소계 40%)
커뮤니케이션/스토리텔링 (20%)
데이터 문화 (11%)
변화 관리 (9%)
소계를 보면 결국 데이터 팀에 채용되기 위해서 가장 중요한 건 데이터 관련 기본 기술이다. 여기에 머신러닝에 대한 지식과 생성형 AI를 활용할 수 있는 기술이 곁들여지면 충분한 경쟁력이 될 것이다. 그리고 커뮤니케이션 능력은 어느 산업의 어느 직종에서건 중요한 스킬이고, 연차가 높아질 수록 중요성이 강조되는 기술이다. 전사 구성원들이 이해할 수 있도록 쉽게 풀어쓰고, 설명할 수 있는 능력도 귀한 능력이다.
기업의 투자 방향
마지막으로, CDO들이 보는 향후 기업의 투자 방향성에 대해서 살펴보자. CDO들이 주목하는 데이터 분야 핵심 투자 분야는 어디일까?
2025년 핵심 우선순위
CDO들에게 향후 12개월의 부문별 핵심 우선순위를 물은 결과, 49%가 AI/생성형 AI를 꼽았다. 많은 기업에서 인공지능 기술을 활용하여 업무 생산성 및 비용을 감축하고자 하는 기조를 보이는 것과 같은 맥락이라고 할 수 있겠다.
Deloitte, Chief Data Officer survey 2024 재구성이에 이어서 투자를 위한 사업 사례를 발굴하겠다는 응답(42%)이 그 다음으로 이어졌다. AI 및 데이터 분야 투자에 대한 기업의 요구는 지속적으로 커지는데, 명확한 투자처를 찾지 못했음을 반증하는 결과로 보인다. 데이터에 대한 정책과 통제를 위한 데이터 거버넌스(35%), 데이터 전략(33%)에 투자하겠다는 응답도 눈에 띄었다. 데이터 품질(29%)과 데이터 관리(18%)와 같이 데이터 활용을 위한 선행 작업에 대한 투자 의지도 발견할 수 있었다.
AI 활용 주요 사례
CDO들이 가장 강조하는 기술은 AI였다. 그렇다면 AI 분야의 실제 유즈케이스는 어떤 것들이 있을까? 주요한 분야인만큼 타 기업의 사례를 소개하고자 한다.
Deloitte, Chief Data Officer survey 2024 재구성응답 결과, 대다수(97%)의 응답 기업에서 AI를 자동화 및 최적화 분야에 이미 사용하고 있었다. AI를 데이터 품질 개선(66%) 및 데이터 관리(55%), 데이터 거버넌스(34%)에 활용하여 데이터의 생성에서부터 관리, 개선, 활용 등 전생애주기를 개선하려는 노력을 하는 기업도 많았다. 실제 고맥락의 문제에 AI를 활용하려면 고품질/대량의 데이터가 준비되어야 하기 때문이다. 의사결정 지원(59%), 고객 서비스(55%), 콘텐츠 생성(47%) 등 기획 및 대인 업무에 AI를 활용하고 있는 기업들은 데이터 역량이 높은 기업들이 아닐까 추측해 볼 수 있다. 앞으로도 AI를 활용해 데이터 관리를 하고, 이렇게 관리된 데이터를 활용해 AI 서비스를 강화하는 선순환을 이루려는 기업들은 지속적으로 늘어날 것으로 보인다.
AI 도입 시 직면 과제
CDO를 확보하고 있을 정도로 데이터 중요성을 크게 인지하고 있는 기업이라면 AI 도입도 척척해낼까? 그렇지 않은가 보다. CDO들을 대상으로 AI 도입 추진 시 어려움을 물은 결과, 66%의 CDO가 문화를 직면 과제로 꼽았다. 기술 발전 속도가 급격히 빨라지면서, 조직 구성원들의 적응력을 높이는 것이 최우선 과제가 되었다. 기술 격차(55%)도 문화(66%)와 비슷한 맥락의 어려움으로 볼 수 있겠다. 기술 격차도 기술 내재화와 인적 자원의 변화 관리 문제로 이해될 수 있기 때문이다.
Deloitte, Chief Data Officer survey 2024 재구성기업이 보유하고 있는 데이터 자체가 AI 도입에 어려움이 된다는 응답이 많은 점도 주목할만하다. 데이터 품질(59%)과 데이터 가용성(38%)이 높은 순위에 올라있다. AI 도입이 단기간에 이루어질 수는 없음을 잘 보여준다. 체계적인 데이터 관리와 대용량의 고품질 데이터를 확보한 기업들이 경쟁우위를 가질 수 있는 시대가 도래했다.
소결 : 혁신의 시작과 끝은 데이터
Deloitte의 서베이에 나타난 시사점을 세 가지로 정리해 보았다.
첫째, CDO의 역할이 데이터 관리자에서 AI 혁신 리더로 변모하고 있다.
조사 대상 CDO의 75%가 조직 내 AI 최고 책임자 역할을 수행하고 있다는 점이 이를 잘 보여준다. AI/GenAI 전략 수립, AI 솔루션 도입 범위 설정 등 CDO의 책임 영역이 확대되는 추세이다. CDO들은 AI 프로젝트에서 학습 데이터 품질 관리, 데이터 수집&이용 윤리, 데이터 인프라 구축 총괄 등 핵심적인 역할을 수행하고 있다.
둘째, 데이터 팀의 기술 요구사항이 조직 데이터 문화 성숙도에 따라 다르게 나타나고 있다.
성숙한 조직은 AI/ML 기술을, 성숙도가 낮은 조직은 커뮤니케이션과 변화관리 능력을 필요로 하고 있다. 이를 통해 조직의 데이터 문화 수준에 따라 데이터 팀의 업무가 상이하다는 점을 유추할 수 있다. 따라서 취업준비생이라면 취업 전략을 조직 데이터 문화 수준에 따라 차별화할 필요가 있다.
셋째, AI 도입을 위해서는 기술 도입 이전에 조직 문화와 데이터 품질 확보가 선행되어야 한다.
AI 도입 시 가장 큰 어려움으로 꼽힌 것이 조직 문화(66%)와 데이터 품질(59%) 문제였다. 고품질 데이터 없이는 정확한 AI 모델 학습이 어렵고, 데이터 품질 관리와 검증 절차가 AI 모델의 성능을 좌우한다는 점은 널리 알려져 있다. 데이터가 AI 혁신을 위한 핵심 재료인 만큼 데이터 품질 확보가 선행되어야 한다.
AI가 기업 경쟁력의 핵심 요소로 여겨지는 시대가 왔다. 그리고 AI 혁신을 위해서는 고품질의 데이터 확보가 필수적이라는 점을 CDO 서베이를 통해 엿보았다. 이러한 변화와 함께 CDO뿐 아니라 데이터 엔지니어, 데이터 전문가들의 역할은 더더욱 중요해질 것으로 보인다. 데이터인들이 자신의 업의 임팩트와 중요성에 자부심을 끼며 일할 수 있기를 바라본다.
참고 자료
1. Deloitte, Chief Data Officer survey 2024, 2024.11. https://www.deloitte.com/nl/en/services/risk-advisory/research/chief-data-officer-survey.html
2. 삼일PwC 경영연구원, Chief Data Officer Study, 2022.05. https://www.pwc.com/kr/ko/insights/issue-brief/chief-data-officer-study.html
3. 매일신문 박성현 기자, 대기업 청년 신규채용 감소추세…"고용 장려 정책 필요해", 2025.01.21.
