김훈 박사, 제11기 데이터거래사 교육서 ‘품질 관리’의 중요성 역설… “지속적인 관리 체계가 핵심”
[한국유통신문= 김도형 기자] 7월 2일, 미래 데이터 산업을 이끌 전문가들이 모인 ‘제11기 데이터거래사 교육’ 3일차 오후, 강단에는 데이터 분야의 석학이자 실무 전문가인 김훈 박사가 올랐다. KAIST 학사부터 삼성전자 책임연구원, IEEE AI 윤리인증 수석심사원까지 화려한 이력을 자랑하는 그는, 복잡하게만 느껴지는 ‘데이터 품질관리’라는 주제를 명쾌한 통찰과 생생한 경험으로 풀어내며 수강생들의 이목을 집중시켰다.
4차 산업혁명의 엔진, 그 연료의 ‘순도’를 논하다
“AI, IoT, 블록체인 등 4차 산업혁명의 모든 기술은 결국 ‘데이터’라는 연료로 움직입니다. 그리고 이 엔진의 성능과 안정성은 연료의 순도, 즉 데이터의 품질에 의해 결정됩니다.”
김훈 박사는 강의 서두에서 데이터 품질을 4차 산업혁명의 성패를 좌우하는 핵심 요소로 규정했다. 그는 “과거의 데이터가 개별적이고 단편적인 ‘사실의 기록’이었다면, 현대의 데이터는 산업 혁신을 이끄는 핵심 동력”이라며, 폭발적으로 증가하는 데이터 환경의 변화를 먼저 짚었다.
데이터의 폭증: 스마트폰, IoT 센서, 스마트홈 기기 등에서 쏟아지는 데이터는 2025년 175제타바이트(ZB)에 이를 전망이다. 특히 이미지, 영상 등 비정형 데이터의 비율이 압도적으로 높아지면서 품질 관리의 복잡성은 더욱 커지고 있다.
AI 서비스의 확산: AI의 학습과 추론은 데이터 품질에 절대적으로 의존한다. 편향되거나 오류가 있는 데이터는 자율주행차의 오작동, 금융 시스템의 차별적 판단 등 심각한 사회적 문제로 이어질 수 있다. 김 박사는 “AI 기술 자체의 문제라기보다, 그 기술에 사용된 데이터의 품질 문제인 경우가 대부분”이라고 지적했다.
“품질은 ‘본연의 가치’와 ‘사용자 만족’ 두 개의 얼굴을 가졌다”
그렇다면 데이터 품질이란 무엇일까? 김 박사는 품질을 두 가지 관점으로 정의했다.
데이터 본연의 품질: 데이터 자체가 지닌 내재적 가치. 정확성, 일관성, 완전성 등이 여기에 해당한다. 이는 데이터가 원석으로서 얼마나 훌륭한지를 의미한다.
사용자 관점의 품질: 사용자의 목적을 얼마나 잘 만족시키는가. “아무리 좋은 원석이라도 길거리 포장에는 쓸 수 없듯, 데이터 역시 사용 목적에 맞게 정제되고 가공되어야 비로소 가치를 발한다”는 그의 비유는 품질이 상대적인 개념임을 명확히 했다.
그는 “데이터 품질 관리는 일회성 이벤트가 아니라, 데이터가 생명력을 다할 때까지 지속적으로 유지하고 개선해야 하는 프로세스”라고 강조했다. 화재 발생 데이터가 부족해 소방 솔루션 개발에 어려움을 겪는 국내 벤처의 사례를 들며, 공공과 민간을 아우르는 체계적인 데이터 관리와 공유, 그리고 이를 보증하는 ‘인증 제도’의 필요성을 역설했다.
글로벌 표준에서 찾는 품질 관리의 길
김 박사는 데이터 품질 관리가 국내만의 고민이 아닌, 이미 전 세계적인 이슈임을 강조했다. ISO/IEC 등 국제 표준화 기구에서는 데이터 품질 모델과 관리 체계에 대한 표준을 마련하고 있으며, 이는 글로벌 데이터 유통 시장에 참여하기 위한 필수 요건이 되고 있다.
그는 “우리나라 역시 공공기관을 중심으로 데이터 관리 체계를 도입하고 있지만, 변화의 속도를 따라가기엔 아직 부족한 점이 많다”며, “데이터거래사와 같은 전문가들이 현장에서 이러한 표준과 체계를 이해하고 적용하며, 데이터 생태계의 신뢰도를 높이는 데 중추적인 역할을 해야 한다”고 당부했다.
강의를 마무리하며 김 박사는 “데이터 품질 관리는 어렵고 지난한 과정일 수 있지만, 우리가 더 정확하고, 더 공정하며, 더 스마트한 세상을 만드는 데 반드시 거쳐야 할 과정”이라고 힘주어 말했다. 그의 강의는 데이터라는 거대한 흐름 속에서 ‘품질’이라는 등대의 중요성을 다시 한번 일깨우는 계기가 되었다. 예비 데이터거래사들은 이제 가치와 가격을 넘어, 데이터의 신뢰성을 담보하는 ‘품질 전문가’로서의 사명감을 안고 다음 단계를 준비하게 됐다.
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