[이형근 뉴렐릭코리아 대표]최근 정부는 데이터 시장을 50조원 규모로 키우고 국가적으로 데이터 활용 역량을 세계 10위권으로 끌어올리는 것은 물론 데이터 도입률도 30% 이상 달성하겠다는 청사진을 제시했다.

데이터 활용도는 국가적으로도 주목하는 성장 기반이기도 하지만 기업 혁신에 있어서도 중요한 키워드다.

데이터를 가져오고 분석해 명확하고 한눈에 볼 수 있는 관점을 제시하는 데이터 활용 역량과, 이러한 자원을 비즈니스 운영의기반에 둘 때만이 기업 내 혁신이 가능하다.

데이터 기반의기업으로 거듭나는 것은 만만한 일이 아니다. 이와 관련해 필자는 기업 임원들이 염두에 두고 실행해야 할 주요 세 가지 디지털 혁신 원칙을 제시하고자 한다.

전 부서를 아우르는 데이터 기반 접근방식을 취할 것

데이터 기반 기업이 되기 위해서는 일관되고 조직화된 프로세스를 기업 전반에 확립해야 한다.

이 바탕에는 고객 경험, 사업팀, 재무팀, 제품, 엔지니어링 및 운영 부서에서 나온 데이터를 서로 연결해 기업을 정비하고 최적화하는 선제적 과정이 필요하다.
 
이 때 많은 기업들이 겪는 문제 중 첫째가 바로 모니터해야 할 엄청난 양의 데이터다. 다음으로는 꼭 필요한 정보를 취할 수 있는 툴을 도입하고 운행하는 경제적 비용이나 제각각 호환되지 않는 툴을 이용해 단편적으로 취합된 정보 역시 기업들에게 큰 문제가 되고 있다.
 
미국 컨설턴트 기업 매킨지는 '성공적인 디지털 혁신'에 관한 연구 결과를 통해 성패를 구분 짓는 요소 중 하나로 전 부서간 효율적인 네트워크를 꼽은 바 있다. 이처럼 각 부서를 아울러 데이터를 일관적으로 관리하고 활용할 수 있는 프레임워크를 구성하는 것은 디지털 혁신을 노리는 기업에게 경쟁력을 더욱 향상시켜 줄 것이다.
 
전사적 차원에서 도움을 줄 수 있는 협업을 촉진할 것

여기서 협업이란 운영팀과 개발팀이 응집력 있게 한 유닛으로써 제품 관리, 재무팀 등 다른 부서를 지원할 수 있도록 함께 일하는 것이다. 이러한 형태의 협업은 기업의 더욱 복잡한 환경을 관리할 수 있는 역량과 확장성을 제공한다.

만약 운영팀과 개발팀이 함께 데이터를 충분히 통합하거나 표준화하지 못하고, 오늘 필요한 데이터를 2주 후에나 얻을 수 있다면 이는 더 많은 역량 문제 및 고객경험 문제로 불거질 가능성이 높다. 이때, 이들의 협력을 위해서 운영 전반 상황을 투명하게 들여다볼 수 있는 단일 시스템에서, 각각의 이해관계자들이 각자의 필요에 맞게 정보를 확인할 수 있는 기능을 확보해야 한다.
 
여기에 더해 데이터기반 기업의 가치와 기업 전반을 이해하려고 하는 문화를 정착시키는 것이 중요하다. 이러한 기업 문화는 데이터 관리와 옵저버빌리티 확보를 위한 투자로 이어져 사업 관리 역량에 있어 경쟁자들과 차별성을 갖게 한다.
 
복잡성 관리를 위한 AI 및 ML 역량 확보

인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 핵심 기능은 인간이 기하급수적으로 늘어나는 데이터를 잘 관리할 수 있도록 하는 것이다. 각기 다른 데이터 소스 및 데이터 포인트간의 모든 가능한 관계를 포함해 분석에 필요한 막대한 분량의 데이터로 인해 인간이 실시간으로 데이터를 들여다보고 대응하는 것은 불가능에 가깝다.

해당 기술들은 문제가 발생하기 전 데이터를 통해 자주 발생하는 패턴들을 감지하고, 관련 부서에서 이상징후의 심각도를 파악하고 판단하여 고객이나 비즈니스에 영향을 주기 전에 문제를 해결할 수 있도록 한다. 이에 기업들은 더욱 거대해진 복잡성을 제대로 관리하기 위해서 옵저버빌리티를 위해 새로이 팀을 꾸리기 보다는 기업 내 현재 옵저버빌리티의 AI 및 ML 기술 상황을 확인할 필요가 있다.

지난해 한국IDC에서 발표한 보고서에 따르면, 국내 빅데이터 및 분석 도구 시장은 향후 5년간 연평균 6.9% 성장해 2026년에는 3조 2485억원 규모에 이를 것으로 전망했다.

그만큼, 기업들이 데이터 활용 능력을 확보하기 위해 막대한 규모의 투자와 노력을 이어가고 있다는 의미로 해석된다. 따라서, 남들보다 앞서 데이터를 자유 자재로 활용할 수 있는 데이터 기반 기업으로 거듭나고자 한다면 이러한 세 가지 원칙을 고려하길 바란다.