데이터가 디지털 시대의 핵심자산이자 경쟁력으로 부상하고 있습니다. 급변하는 환경에 대응하기 위해 기업은 데이터 중심 조직으로 변화해야 합니다.

‘EY 테크 호라이즌(Tech Horizon) 2022’ 설문조사 결과 국내 경영인 53%가 ‘데이터 및 분석’을 가장 중요한 투자과제이자 향후 2년 간 기업에 가장 높은 가치를 창출할 기술로 지목하였습니다.

팬데믹을 거치며 전 세계적으로 급변하는 시장 상황에서 기업들은 유연하고 민첩한 운영체계를 갖추고, 자신만의 생태계와 인재를 결합하여 빠르게 진화하는 기술을 받아들이는 등 저마다의 생존 방식과 성장의 기회를 찾고 있습니다.

특히 데이터가 디지털 시대를 관통하는 새로운 통화로 부상하면서 이와 관련한 기업의 투자가 확대되고 있습니다. 이런 변화는 특정 지역과 산업에 국한되지 않은 전 세계적인 현상이며 우리나라도 예외는 아닙니다.

EY가 글로벌 기업의 동향을 알아보기 위해 실시한 ‘EY 테크 호라이즌(Tech Horizon) 2022’ 보고서에도 이런 변화가 확인됐습니다. 본 설문은 국내 주요 기업을 비롯해 전 세계 22개국 1600여 명의 고위 경영진들의 기업 혁신과 최신 기술의 역할에 대한 견해를 담고있습니다.

보고서에 따르면 국내 기업 경영진의 53%는 기술 투자 1순위 대상으로 데이터 및 분석을 지목했습니다. 응답자들은 경영, 조직 운영, 주요 의사결정에 데이터를 접목해 ‘데이터 중심’ 조직으로 탈바꿈할 계획을 고려하고 있었습니다.

이러한 결과는 하루아침에 나온 것이 아닙니다. 기업이 급변하는 경영 환경, 고객 및 시장의 변동성에 대응할 수 있는 최적의 선택을 위해서는 현장의 상황을 실시간으로 확인할 수 있는 기반이 뒷받침되어야 합니다.

EY 테크 호라이즌 보고서에 따르면 전 세계 기업은 모든 의사결정, 프로세스 및 상호작용을 개선하기 위해 데이터를 중심에 두는 추세이며, 데이터를 통찰력의 엔진으로 활용해 미래 비전을 제시하기 위해 노력하고 있습니다. 나아가 새로운 데이터 기반 경영을 지원할 수 있는 기술을 갖추고 그 정점에 적합한 인재를 배치함으로써 기술과 사람이 하나가 돼 지속적으로 진화하는 이상적인 환경을 추구하고 있습니다. 이는 기존까지 IT 부서에 국한되어 데이터를 관리, 활용하는 것을 넘어서 전사적으로 통합된 데이터를 중심으로 기업의 의사결정, 프로세스, 서비스, 제품 등을 개선하는 접근방식을 의미합니다.

데이터 중심 전략이란?

데이터를 기업의 공유 자산으로 활용해 고객과 이해 관계자를 위한 분석과 인사이트 도출에 활용하고 기업의 모든 의사결정, 프로세스, 제품 및 서비스를 지속해서 개선하는 전략입니다.

그렇다면 기업이 데이터를 중심에 두는 데이터 중심 전략을 추진한다는 것은 기존 데이터 관리 방식에 비해 어떤 차이가 있을까요? 이미 기업들은 다양한 방식과 형태로 데이터를 수집하고 관리하고 있습니다. 하지만 기업의 데이터 대부분은 업무와 부서별로 파편화된 상태로 관행적으로 활용하는 데 그치고 있습니다.

이런 문제를 해결하고 데이터의 힘을 극대화하기 위해서는 우선 폐쇄적인 데이터 제한을 풀고 전사적으로 데이터가 흐를 수 있는 통합환경이 마련되어야 합니다. 특히, 데이터 활용과 지식을 특정 팀이나 IT부서에서 비즈니스 그룹으로 제한하지 않고, 광범위한 운영과 활용이 가능할 수 있도록 확장해야 합니다. 이렇게 기업의 운영을 데이터 중심으로 전환하면 일상적인 작업이 자동화돼 경영진과 임직원은 더 높은 부가가치를 창출할 수 있는 업무에 집중할 수 있고, 직감이나 단편적인 숫자에 집착하지 않고 다양한 각도와 상관관계 등을 포괄적으로 분석하여 보다 효과적인 비즈니스 의사결정이 가능합니다. 또한 실시간으로 정확한 고객의 피드백을 확인할 수 있습니다.

기업의 운영을 데이터 중심으로 전환하기 위해서는 데이터를 최대한 활용할 수 있는 기술적 기반이 필요합니다. 데이터는 기반 기술과 결합할 때 마침내 잠재력이 극대화됩니다. 실제로 설문 응답자들은 데이터와 더불어 최신 기술에도 투자를 준비하는 것으로 나타났습니다.

설문에서 국내 응답자들은 데이터 및 분석 이외에 향후 2년간 중요한 투자 부문(복수 응답)으로 사물인터넷(IoT)(51%), 클라우드(47%), 인공지능(AI) 및 머신러닝(42%), 블록체인(18%) 등 신기술 인프라에 투자를 집중해 디지털 기반을 마련하겠다고 밝혔습니다.

이 중 클라우드는 데이터 중심 조직을 위한 가장 기본적인 기술입니다. 많은 기업들이 데이터 통합 및 활용을 위해 클라우드의 도입을 시도하고 있으나 클라우드 전환에 따른 높은 인프라 비용을 디지털 혁신의 높은 장애물로 인식하고 있습니다.

사물인터넷(IoT)은 데이터 중심 전략에 필요한 데이터를 끊임없이 공급해주는 원천입니다. 그리고 기업 운영 패턴에 대한 통찰력도 사물인터넷(IoT)을 통해서 확보할 수 있습니다. 사물인터넷(IoT)을 활용하면 다양한 데이터를 기반으로 운영 혁신을 실현할 수 있는 요인을 찾아 개선하여, 기업의 수익성을 높이는 동시에 새로운 형태의 가치를 창출하는 운영 혁신으로 이어질 수 있습니다.

인공지능(AI)과 머신러닝은 통찰력을 끌어내는 첨단 기술입니다. 기업은 인공지능(AI)과 머신러닝을 통해 특성 수치들이 의미하는 바가 어떤 것인지 빠르게 파악하고, 패턴에 대한 지속적인 분석을 통해 고객의 요구에 빠르게 대응할 수 있을 뿐만 아니라 시장상황을 예측하는 데에도 활용할 수 있습니다.

하지만 데이터 중심 전략에서 클라우드, 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI)과 머신러닝 이외에도 기업의 투자 우선순위는 상황에 따라 언제든지 바뀔 수 있습니다. 기업은 각자 원하는 가치 창출의 규모, 방향에 따라 우선순위를 조정해야 합니다.

전 세계적으로 데이터 중심 전략을 추진하는 것은 거스를 수 없는 추세입니다. 하지만 기업이 데이터 중심 전략으로 전환하기 위해서는 해결해야 할 걸림돌도 존재합니다. 우선 데이터 혁신을 위해서는 상당한 기술 장벽 및 투자 비용이 존재합니다.

설문(복수 응답)에 응답한 국내 경영진은 데이터 중심 전략을 추진하는 과정 중 ‘레거시 인프라 전환 및 업그레이드’(32%)을 혁신 추진의 가장 큰 걸림돌로 꼽았으며, ’분산된 시스템의 통합’(29%), ’디지털 에코시스템 관리’(29%)와 같은 인프라 복잡성이 문제라고 답했습니다.

막연하게 데이터만 통합하고 최신 기술을 도입한다고 해서 즉시 극적인 효과를 볼 수는 없습니다. 전략의 핵심에 적절한 인재를 배치해 데이터 활용이 실제 가치 창출로 연결될 수 있는 체계를 구축해야 합니다. 데이터 중심 전략을 구현하기 위해서는 적극적인 기술 도입 뿐만 아니라 적합한 인력을 채용하고 기존 임직원들에 대한 효과적인 트레이닝 및 적극적인 협력모델 구현을 통해 성공적인 변화를 주도해야 합니다.

먼저 디지털화와 새로운 기술의 도입을 통해 반복적이고 단순한 업무를 자동화해 임직원이 보다 전략적인 역할을 맡을 수 있도록 해야 합니다. 그리고 IT 부서원들이 주도했던 데이터 접근 및 활용은 제조 생산 부문의 직원, 영업 직원, 고객 담당 직원 등 전사적으로 확산하고 모든 임직원을 데이터를 창의적으로 적용해 업무를 개선하는 데이터 엔지니어로 성장시켜야 합니다. 조직은 이런 변화를 뒷받침하기 위한 강력한 조직 혁신 프로그램을 도입해야 합니다.

효과적인 데이터 중심 전략은 임직원의 사기와 근속에도 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다. EY의 '일자리의 현재와 미래' 보고서(Work Reimagined Survey 2021)에 따르면 응답한 기업의 임직원 중 64%는 더 나은 기술을 사용하기를 원하고, 48%는 재택근무 관련 기술 투자가 늘어나기를 원합니다. 또한 임직원의 절반 이상(54%)은 유연근무를 뒷받침하는 기술이 없을 경우 직장을 떠날 수도 있다고 답변했습니다.

무엇보다 데이터 중심의 전략을 원활하게 추진하기 위해서는 현재 데이터 관리 상황을 정확히 파악하고 이상적인 목표를 설정한 뒤 실행 가능한 부분부터 바꿔나가야 합니다. 전략 추진을 위한 과정을 단계적으로 살펴보면 다음과 같습니다.

첫 번째 단계는 기업의 미래에 대한 혁신적인 비전을 설정하는 단계로 ‘비전 있는 핵심 데이터 전략’을 제시하는 것입니다. 이 데이터 전략에는 조직의 장단기 전략 사업 계획을 지원하고, 실현하는 데 데이터가 최고의 기회로 활용되는 내용이 포함되어야 합니다. 그리고 조직은 전담 데이터 팀에게 이 전략을 달성하는 데 필요한 리더십, 리소스 및 경영진의 전폭적인 지원 등을 포함한 권한을 부여해야 합니다.

두 번째 단계는 데이터를 활용해 가치를 창출할 수 있는 실제 활용 사례를 확인하고 적용하는 것입니다. 비즈니스의 성과를 낼 수 있는 영역을 확인해 데이터의 가치를 높일 수 있는 기술을 결합해야 합니다.

세 번째 단계는 데이터 활용을 위한 기술 기반 설계 및 구축입니다. 데이터를 잘 활용할 수 있는 사례를 확인했다면 이에 필요한 기술 또한 확인해야 합니다. 단기 및 장기적으로 전략적 목표를 달성하는 데 필요한 우선순위를 정하고 생태계 내에서 데이터가 효과적으로 연결 및 활용될 수 있도록 인공지능(AI), 머신러닝 등 중요한 기반 기술에 투자해야 합니다.

네 번째는 고객을 중심으로 결과에 집중하는 것입니다. 데이터 중심 전략이 기업의 모든 문제를 해결할 수는 없습니다. 하지만 한 분야에 자원을 집중해야 한다면 고객을 핵심으로 삼아야 합니다. 기업이 고객 관계를 개선할 수 있다면 사업 성장을 위한 강력한 기반이 형성되고 그에 따라 추가 전략과 조치를 결정할 수 있습니다.

마지막으로 데이터 중심은 결국 사람이 이끈다는 것입니다. 보고서에서 드러나는 분명한 사실은 사람을 혁신의 중심에 두는 조직이 성공한다는 점입니다. 데이터 중심 전략에는 리더십, 데이터 활용 능력의 확산, 광범위한 인력의 투입 등이 필요합니다. 올바른 기술 전략과 결합하는 올바른 인재 전략은 차세대 데이터 중심 전략의 핵심입니다.

이외에도 완성도 높은 데이터 중심 전략을 위해 새로운 통찰력을 지속해서 생성할 수 있는 새로운 툴과 기술을 활용하고, 조직이 가지고 있는 데이터의 복잡성과 이질적인 데이터 속성 문제를 점진적으로 해결해야 합니다. 그리고 전략을 구현하는 전담 팀이 성공할 수 있도록 필요한 권한을 명확히 부여하고 지속적으로 지원해야 합니다.

기업이 데이터 중심 전략을 구축하면 임직원들은 각자의 위치에서 더 많은 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있게 되고, 고객을 더 잘 분석할 수 있으며, 공급망 문제 등을 해결할 수 있는 기반이 마련될 수 있습니다. 또한 기업의 전략적 결정에 필요한 보다 정확한 시장 진입 계획 또는 완전한 공급망 점검과 같은 통찰력 있는 예측 및 분석에 활용할 수 있습니다. 그동안 과거의 현상을 확인하는 데 그쳤던 데이터는 미래를 보다 정확하게 예측하는데 쓰이게 됩니다.

오늘날 데이터는 기업의 핵심자산이자 경쟁력입니다. 급변하는 세계 경제 환경 속에서 정확한 비즈니스 판단과 결정을 내리기 위해 데이터를 중심에 두는 것은 필수이며, 나아가 클라우드, 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI) 및 머신러닝 등 최신 디지털 기술과 결합하여 최고의 시너지를 낼 수 있는 데이터 중심의 전략이 수립되어야 합니다.