K-SMARTFACTORY

Industry 4.0

데이터 최대 활용 방법

2022-10-26

 


 

 

대부분의 IT 프로젝트에서 데이터 활용의 혁신을 피하고는 프로젝트의 목적을 달성할 수 없다. 애널리틱스 관련 프로젝트든 IoT나 인공지능, 기계학습 관련 프로젝트든 마찬가지다. 사실, 대부분의 디지털 혁신(DX) 프로젝트는 무엇보다도 데이터 활용 방법에 관한 변혁이라고 해도 좋을 정도다. 그렇다면 기업이 수집하고 있는 정보를 최대한 활용할 수 있는 데이터 활용 전략을 입안하려면 어떻게 해야 할까.

 

1. 올바른 기반 구축

미국 대형 건설기계업체 캐터필라의 디지털 데이터 담당 디렉터인 브랜든 후트만씨는 지난 2년 사이 기업의 데이터 활용에 전환점이 왔다고 생각한다. 데이터 랭글링(로우 데이터를 보다 사용하기 쉬운 형식으로 변환하는 처리)이 여전히 중요한데 반해, 일부 기업 경영자들은 비즈니스 상의 요구에 좀 더 집중하면서 시험적이더라도 빠른 대응을 추진하고 싶어 한다.

 

「이 분야에서 향후 정말로 성공을 거둘 기업은, 데이터 관리나 데이터를 취급하는 능력을 향상하기 위해, 보다 성숙한 접근방법을 취하고 있다. 시험적으로 시도를 할 단계가 되면 데이터를 사업 부문에 전달하는 것이 아니라 사업 부문을 데이터가 있는 곳으로 데려와야 한다」고 그는 말한다.

후트만씨는 캐터필러에서 새로운 비즈니스 사례를 세우기 위해 「Snowflake」의 데이터 파이프라인과 관리 기능, 데이터 레이크 기술을 사용하여 정보원을 하나로 통합하는 분석을 위한 기초를 구축했다. 그는 다른 기업의 디지털 리더들에게도 비슷한 접근을 권하고 있지만 그게 꼭 쉬운 일만은 아니라고 한다.

「이것은 큰 변화이지만 안타깝게도 버튼을 누르면 쉽게 되는 것 같은 일은 아니다」고 그는 말한다. 「우리가 지금까지 이를 실현하기 위해 지속적으로 투자를 해 온 것은 다행이었고, 우리의 접근 방식에서 지금 효과가 나타나기 시작했다」

 

 

2. 데이터 품질의 중요성 이해

비즈니스의 모든 상황에서 데이터에의 올바른 접근방법이 중요하다. 여기에는 고객의 감정적인 분석에서 보안에 이르기까지 모든 것이 포함된다. 출장관리 플랫폼을 제공하는 Trap Actions의 보안 컴플라이언스 및 어슈어런스 담당 디렉터를 맡고 있는 프라해즈 캐런즈는 보안에 대해 경영진과 공유할 수 있는 데이터의 관점에서 생각해보도록 권하고 있다.

「데이터 층 위에 보안 대책이나 보안 계획을 구축하는 형태로 환경을 만들면 훨씬 규모를 키우기가 쉬워지고 경영진에게 보여줄 수 있는 평가지표를 만드는 일도 쉬워진다」고 그는 말한다.

「또 자사의 계획에 대한 보안 투자를 얻어내기 위해 데이터에 기반한 심도 있는 분석 정보를 경영진에게 제공하는 일도 훨씬 쉬워진다」

 

캐런즈씨는 데이터 기반 구축 검토를 도와주는 기술적 솔루션이나 벤더 파트너들의 보안에 대해서도 주의 깊게 검토해야 한다고 설명했다.

「이 움직임은 향후도 계속 된다」라고 그는 말한다. 「보안과 컴플라이언스 관련 데이터 주도 사고방식을 도입한 팀과 계획은 앞으로 큰 성공을 거둘 것이다」

 

 

3. 사업부문 사용자에게 관리 위탁

Capital One Software 제품 Slingshot의 엔지니어링 담당 바이스 프레지던트인 Salim Syed는 기업은 데이터에 관한 전문지식 대중화에 힘써야 하며 사업부문의 사용자에게 관리를 맡기는 부분을 늘려갈 필요가 있다고 주장한다. 사업 부문의 움직임이 빨라질수록 성공 가능성은 높아진다.

 

데이터는 대중화되어야만 한다. 데이터 엔지니어링은 대중화될 필요가 있다고 그는 말했다. 사업부문이 추구하는 것은 그들이 필요로 하는 통찰력이나 그들이 실행하고 싶은 모델에 도달하는 것, 그리고 현대의 업무에서 요구되는 속도로 움직임이 가능하게 되는 것이다.

 

Syed 씨는 엔지니어링이나 백엔드 통합에서 막히면 많은 시간을 낭비할 것이라고 주장한다. 오히려 실제 사용할 수 있는 플랫폼을 만들고 적절한 정책과 프로세스를 정해 사업부문 사용자에게 데이터를 다뤄볼 기회를 줘야 한다는 것이다.

 

데이터를 제품으로서 다루고 오너를 설정해 모든 것을 효과적으로 관리해야 한다. 효과적인 모델은 정책과 툴은 중앙에서 정하고 오너십은 연계하여 맡는 것이다. 리스크를 미리 검토하고 가드레일을 마련한 뒤 혁신을 추구해야 한다.

 

 

4. 시스템은 계속적으로 수정할 필요가 있음이 전제

패션 브랜드 PANGAIA의 애널리틱스 책임자 다니엘 스미스씨는 데이터를 최대한 살리고 싶다면 적절한 소스 시스템을 도입하는 것이 중요하다고 말한다. 그러면 의사결정 프로세스에서 분석 정보를 이용하는 방법을 검토하는 것도 훨씬 수월해진다고 주장한다.

일찍 실패하고 교훈을 얻고, 그것을 반복하는 문화를 가질 필요가 있다. 첫 번째 버전에서 완벽한 솔루션을 구축할 수는 없다. 반복이 필요하고 자신이 옳다고 생각할 때조차도 바꿔야 할 일의 우선순위는 항상 변하게 마련이다.

 

스미스씨는 Board International과 협력해 매출 정보 보고 프로세스를 개혁하고 여러 데이터 소스를 정리 통합해 이 회사의 분석 능력을 고도화하려고 한다.

 

중요한 메시지는 데이터를 최대한 활용하려는 모든 시도는 항상 미완성이라는 것이라고 스미스씨는 말했다.  「우리에게 수정된 적이 없는 대시보드는 존재하지 않는다. 오랫동안 수정되지 않은 대시보드라도 길어야 두 달 정도일 것이다」

 

 

5. 정보 생태계 구축을 지향

영국 국내용 전동차 이동 경로 검색과 티켓 예약을 서비스하고 있는 Trainline의 최고기술책임자(CTO) Milena Nikolic 씨는 데이터 중심의 변혁을 사내에만 하고 멈춰서는 안 된다고 말한다. 이 회사는 사내에서 수집한 데이터와 업계 전체에서 수집한 데이터를 사용해 고객 체험을 개선하기 위한 기능을 구축하고 있다.

 

「우리는 의사결정에 많은 데이터를 사용하고 있는데, 이는 매우 중요한 일이다」라고 그는 말한다. 「그 데이터는 사용자가 우리 제품을 어떻게 사용하는지에 관한 것으로 사용자의 동의를 얻어 프라이버시를 배려한 형태로 수집한 것이다. 우리는 그 데이터가 적절한 것이 되고 있는지를 정량적으로 분석하거나 적절한 목표나 적절한 수준의 야망을 설정하는 데 사용하고 있는지, 오류가 일어날 것 같은 때에 그것을 발견하는 데에도 사용하고 있다」

 

그는 Trainline의 장기적인 접근방법은 외부 조직과 협력해 API를 구축하는 것이라고 말한다. 그 목적은 비지니스든 비지니스 고객이든 동종 업계의 다른 기업이 혜택을 얻을 수 있도록 하는 것이라고 한다.

 

「철도는 에코시스템이다. 우리는 생태계의 일부로 성공하기 위해서는 생태계의 다른 참여자들과 협력할 필요가 있다고 이해하고 있다. 여기에는 철도사업자뿐만 아니라 그 외에도 모든 관계자가 포함되어 있다. 따라서 파트너십이 중요하다. 중요한 것은 더 많은 사람들이 철도를 이용하도록 하기 위해 올바른 접근 방법으로 일을 하는 것이다」

 

 

 

출처 : zdnet​