2017.09.28

성공하는 BI 전략의 7가지 특징

Mary K. Pratt | CIO
비즈니스 인텔리전스(BI)는 기업의 성장과 시장내 경쟁 우위를 확보하는 데 필수적이다. 그러나 BI 전략을 성공적으로 이끌기 위해서는 기술적 측면 외에도 신경 써야 할 것이 많다.



실제로 기술을 적용하는 것은 BI 전략 중 간단한 쪽에 속한다. 포레스터 리서치의 수석 애널리스트이자 부대표인 보리스 이벨슨은 “더 까다로운 작업은 전략에 적합한 인력과 프로세스를 구성하는 것이다”라고 말했다. 따라서 BI 전략을 성공적으로 구현하려는 기업은 무엇보다 이 부분에 신경을 써야 한다. 또한 주도권과 권한 문제를 정리하고 지속적인 개선을 위해 BI 전략을 더 세분화 할 필요가 있다. BI 전문가가 공통으로 지목하는, 성공적인 BI 전략의 7가지 특징을 살펴보자.

1. BI 주도권을 현업 부서에 부여한다
이벨슨에 따르면, BI 전략을 IT 부서 내로만 엄격하게 한정하지 말고 현업 사용자에게 맡기는 것이 더 성공할 가능성이 크다. 예를 들면 영업 부서 내에 BI를 배치하거나 BI 오퍼레이션의 직접적인 보고를 최고 디지털 책임자(CDO), 최고 고객 책임자(CCO)에게 하는 식이다. 이벨슨은 “현업이 전적으로 BI를 주도해야 한다”라고 말했다.

초기에는 BI 기술이 무척 복잡하고 까다로워 IT가 주도하는 것이 효율적이었다. 그러나 오늘날의 BI 툴은 매우 직관적이어서 현업 사용자도 충분히 필요한 쿼리를 직접 운용할 수 있다. 특히 지금의 경영 환경은 현업 사용자가 IT 부서의 보고서를 기다릴 만큼 여유롭지 않다. 오히려 실행 가능한 정보를 실시간에 가깝게 요구한다. 이벨슨은 “이런 점 때문에 IT가 BI 주도권은 가지면 성공에 도움이 되는 것이 아니라 오히려 장애가 될 수도 있다”라고 말했다.

2. BI 사용을 모니터링하고 필요에 따라 조정한다
BI 전략의 주도권은 현업 부서에 있어야 하지만, BI 시스템의 이용을 모니터링하고 평가하는 작업에는 여전히 IT의 능동적 참여가 필요하다. 이벨슨은 “현업 부서의 주도권을 방해하기 보다는 이들의 활동을 모니터링 하고, 어떤 데이터 소스에 액세스 하는지, 어떤 툴을 어떻게 사용하고 있는지, 어느 현업 부서가 BI를 더 많이 활용하고 있는지 등을 살펴봐야 한다”라고 말했다.

이를 통해 CIO는 현업 부서와의 파트너십을 새로운 단계로 끌어올릴 수 있다. 예를 들어 CIO는 마케팅 부서가 BI 툴을 잘 쓰고 있는지 알 수 있고, 그 여부에 따라 불필요한 개입을 최소화 할 수 있다. 마찬가지로 기업 전반의 BI 애플리케이션 사용자가 급증해 성능을 끌어올려야 하고 결과적으로 BI가 추가 관리와 운영이 필요한 핵심 앱이 될 경우 CIO는 이를 즉시 파악해 대응할 수 있다.

3. 확인, 확인 또 확인
짧은 기간에 많은 BI 기능을 구현할 수 있다면 아마도 거의 모든 IT 조직이 귀를 솔깃할 것이다. 그러나 BI 전략에 관한 한 언제나 양보다 질이다. BI 컨설팅 업체 WCI 컨설팅(WCI Consulting)의 운영 담당 부대표 크리스 헤이건스는 "의심스러운 기능을 여러 개 개발하는 것보다 신뢰할 수 있는 몇 가지 기능을 제대로 구현하는 것이 훨씬 낫다”고 말했다.

이를 위해서는 쿼리에 응답하는 데 필요한 모든 데이터에 액세스하는 것을 활성화하는 강력한 프로세스가 필요하다. 또한 문제 있는 데이터가 BI 시스템에 들어오는 것을 예방해 부정확한 정보에서 인사이트를 도출하는 것을 막아야 한다. 특히 이러한 확인 프로세스는 새로운 BI 기능에 대한 요청에 빠르게 대응할 수 있을 정도로 애자일 해야 한다.

헤이건스는 "BI 툴이 순매출액 관련 보고서를 만드는 경우를 생각해보자. 만일 이 BI 툴이 세일즈 데이터 중 반품된 품목을 반영하지 않는다면 이 데이터를 분석한 결과 역시 그다지 신빙성이 없는 정보일 것이다”라고 말했다. 확인이 중요한 것은 이뿐만이 아니다. 회의론자의 비판을 사전에 차단하기 위해서도 필요하다. 그는 "한두 사람만 나서서 ‘그 데이터는 믿을 수 없다’고 말해도 보고서를 반려해야 하는 상황이 온다. 결과적으로 보고서는 휴짓조각이 되고 전체 프로젝트가 무용지물이 될 수도 있다. 이를 막으려면 확인이 중요하다”라고 말했다.

4. 뚜렷한 문제 인식이 먼저다
BI 전략에 있어서 ‘일단 만들어 두기만 하면 알아서 쓸 것’이라는 안일한 생각은 금물이다. 아직도 많은 기업이 데이터 저장소를 만들고 그 위에 BI를 구축해 놓으면 현업 사용자가 알아서 찾아와 이용할 것이라고 생각하지만 그렇지 않다는 것이다. 이벨슨은 “그보다는 ‘위에서부터 아래로’의 접근법이 더 효과적일 수 있다. 비즈니스 결과에 초점을 맞추는 접근 방식이다. ‘데이터가 어디 있지?’라는 질문에서 시작하는 대신 구체적인 비즈니스 문제를 해결하는 것부터 시작하는 방식이다”라고 말했다.

예를 들어 마케팅 부서에서 고객 이탈 문제의 원인을 고민하고 있다고 하자. 우선 어떤 수치를 측정할지 판단하고, 이를 계산하는 데 필요한 데이터에 액세스한 후 이를 마케팅 부서에서 쉽게 활용할 수 있도록 가공해 주어야 한다. 이처럼 IT 부서의 임무는 마케팅 부서의 고민에 대한 해답을 BI를 통해 제시해 주는 것이다.

이벨슨은 “이를 위해서는 우선 비즈니스 문제를 명확하게 파악하고 어떤 기준과 수치를 분석의 대상으로 삼을 것인지를 결정해야 한다. 그리고 마지막에 가서 그에 필요한 데이터를 어디서 구할 것인지를 생각하는 것이 순서이다”라고 말했다.

5. 우선 순위 정하고 개선의 여지를 남겨 둔다
성공적인 BI 전략은 확장과 개선을 모두 예측할 수 있어야 한다. 기업은 BI를 통해 무엇에 대한 통찰력을 얻고자 하는지 분명히 하고, 그들 중 어떤 것이 가장 시급하고 중요한지 결정해야 한다. 그래야만 IT 부서도 우선 순위를 정해 가장 중요한 것부터 결과를 내놓을 수 있다. 또한 BI 프로그램은 우선순위가 바뀜에 따라 함께 변화할 수 있어야 한다. 헤이건스는 “사용자와 기업 커뮤니티 내부 사람의 요구에 맞춰 BI 프로그램도 변해야 한다”라고 말했다.

마찬가지로 BI 전략에는 시스템을 발전, 개선하는 프로세스가 포함돼야 한다. 이벨슨은 반복적인 개선 방식을 추천한다. 현업 부서에서 BI 툴을 이용하며 어떤 부분이 자신의 요구에 맞고, 어떤 부분이 맞지 않는지 찾아가면서 툴도 함께 확장, 개선될 수 있어야 한다는 것이다.

6. ‘시민’ 데이터 과학자를 교육한다
가트너가 내놓은 2017년 ‘비즈니스 인텔리전스 및 애널리틱스 플랫폼을 위한 매직 쿼드런트(Magic Quadrant for Business Intelligence and Analytics Platforms)’ 보고서를 보면, 앞으로 수 년 이내로 시민 데이터 과학자의 수가 정규 데이터 과학자의 수보다 5배 가량 빠르게 증가해 나갈 것으로 보인다.

가트너의 리서치 부대표 신디 하우슨은 "오늘날 데이터 과학자에 대한 수요를 전부 충족할 만큼의 인력 공급이 충분치 않다는 것을 경영자 대부분이 알고 있다. 따라서 필요한 시민 데이터 과학자 인력을 기존의 인재 풀에서 찾아 내거나 새롭게 고용하기 위해 노력하고 있다”라고 말했다. 여기서 시민 데이터 과학자란 중간 정보(in-between information) 애널리스트를 의미한다. 업종을 이해하고 어떤 질문을 던져야 하는지 알고 있는 사람들이다. 이들의 생산성을 높일 수 있도록 사용하기 편한 소프트웨어도 필요하다.

하우슨은 소프트웨어가 개선돼 결국은 모델화 되지 않은 데이터 세트에 대한 현업 부서의 질문에 대해 현업 부서가 스스로가 답을 찾을 수 있게 될 것으로 전망한다. 그는 "이 과정에서 기업은 시민 데이터 과학자의 역할을 맡을 인재가 필요하다. 이들은 애널리틱스 기술을 갖춘, 호기심 가득한 인재들로, 의문을 던지고, 정보를 해석하는 데 능하고, 소프트웨어를 활용해 비즈니스 결과를 개선하는 데 익숙해야 한다”라고 말했다.

7. 데이터 속에서 이야기를 찾는다
데이터 전문 서비스 업체 CBIG 컨설팅(CBIG Consulting)의 대표 토드 내쉬에 따르면 데이터 속에서 이야기를 찾는 기업이 BI 전략에서 성공한다. 그는 직원이 BI 툴이 제공한 통찰력을 활용해 ‘데이터가 말하고자 하는 바’를 다른 이에게 유의미하게 설명하는 기업 사례를 들었다. 이 업체의 직원들은 BI 기술의 리포팅과 가상화 기능을 이용해 분석의 가치를 극대화하는 내러티브를 만들었다.

내쉬는 “이야기를 만들어 낼 데이터와 툴은 이미 준비가 돼 있다. 이제 사람들을 그 이야기 속에 몰입하도록 만들기만 하면 된다. 이는 단순히 그럴듯해 보이는 보고서를 만드는 것이 아니다. 다른 이들은 보지 못하는 데이터의 스토리적 측면을 빠르게 잡아내 사업에서 활용할 수 있는 통찰력을 도출해야 한다”라고 말했다.

경영자의 역할도 중요하다. 이 과정을 충분히 지원해야 한다. 예를 들어 매장 판매량 데이터를 분석하는 직원 중 (폭우나 폭풍이 몰아치는 정도가 아니어도) 사소한 날씨의 변화가 판매량에 영향을 미치는지를 알아 채는 직원이 있을 수 있다. 이들은 외부 기상 데이터를 활용해 날씨와 관련된 판매 트렌드를 분석하고 이를 통해 어떻게 하면 판매량을 최대화할 수 있는지 방안을 고민한다. 내쉬는 “데이터에서 더 유의미한 통찰력을 얻어 내기 위해 활용할 수 있는 내·외부 데이터는 매우 다양하다”라고 말했다.

또한 성공적인 BI 프로그램일수록 표준적인 주요 성과 지표(KPI, key performance indicators)를 측정하는 것 이상의 분석이 가능해야 한다. 내쉬는 “자신의 한계에 도전하는 방법은 여러 가지다. 그 중 하나는 주어진 KPI를 의심하고, 재해석해 자신에게 주어진 정보를 십분 활용하는 것이다”라고 말했다. ciokr@idg.co.kr
2017.09.28

성공하는 BI 전략의 7가지 특징

Mary K. Pratt | CIO
비즈니스 인텔리전스(BI)는 기업의 성장과 시장내 경쟁 우위를 확보하는 데 필수적이다. 그러나 BI 전략을 성공적으로 이끌기 위해서는 기술적 측면 외에도 신경 써야 할 것이 많다.



실제로 기술을 적용하는 것은 BI 전략 중 간단한 쪽에 속한다. 포레스터 리서치의 수석 애널리스트이자 부대표인 보리스 이벨슨은 “더 까다로운 작업은 전략에 적합한 인력과 프로세스를 구성하는 것이다”라고 말했다. 따라서 BI 전략을 성공적으로 구현하려는 기업은 무엇보다 이 부분에 신경을 써야 한다. 또한 주도권과 권한 문제를 정리하고 지속적인 개선을 위해 BI 전략을 더 세분화 할 필요가 있다. BI 전문가가 공통으로 지목하는, 성공적인 BI 전략의 7가지 특징을 살펴보자.

1. BI 주도권을 현업 부서에 부여한다
이벨슨에 따르면, BI 전략을 IT 부서 내로만 엄격하게 한정하지 말고 현업 사용자에게 맡기는 것이 더 성공할 가능성이 크다. 예를 들면 영업 부서 내에 BI를 배치하거나 BI 오퍼레이션의 직접적인 보고를 최고 디지털 책임자(CDO), 최고 고객 책임자(CCO)에게 하는 식이다. 이벨슨은 “현업이 전적으로 BI를 주도해야 한다”라고 말했다.

초기에는 BI 기술이 무척 복잡하고 까다로워 IT가 주도하는 것이 효율적이었다. 그러나 오늘날의 BI 툴은 매우 직관적이어서 현업 사용자도 충분히 필요한 쿼리를 직접 운용할 수 있다. 특히 지금의 경영 환경은 현업 사용자가 IT 부서의 보고서를 기다릴 만큼 여유롭지 않다. 오히려 실행 가능한 정보를 실시간에 가깝게 요구한다. 이벨슨은 “이런 점 때문에 IT가 BI 주도권은 가지면 성공에 도움이 되는 것이 아니라 오히려 장애가 될 수도 있다”라고 말했다.

2. BI 사용을 모니터링하고 필요에 따라 조정한다
BI 전략의 주도권은 현업 부서에 있어야 하지만, BI 시스템의 이용을 모니터링하고 평가하는 작업에는 여전히 IT의 능동적 참여가 필요하다. 이벨슨은 “현업 부서의 주도권을 방해하기 보다는 이들의 활동을 모니터링 하고, 어떤 데이터 소스에 액세스 하는지, 어떤 툴을 어떻게 사용하고 있는지, 어느 현업 부서가 BI를 더 많이 활용하고 있는지 등을 살펴봐야 한다”라고 말했다.

이를 통해 CIO는 현업 부서와의 파트너십을 새로운 단계로 끌어올릴 수 있다. 예를 들어 CIO는 마케팅 부서가 BI 툴을 잘 쓰고 있는지 알 수 있고, 그 여부에 따라 불필요한 개입을 최소화 할 수 있다. 마찬가지로 기업 전반의 BI 애플리케이션 사용자가 급증해 성능을 끌어올려야 하고 결과적으로 BI가 추가 관리와 운영이 필요한 핵심 앱이 될 경우 CIO는 이를 즉시 파악해 대응할 수 있다.

3. 확인, 확인 또 확인
짧은 기간에 많은 BI 기능을 구현할 수 있다면 아마도 거의 모든 IT 조직이 귀를 솔깃할 것이다. 그러나 BI 전략에 관한 한 언제나 양보다 질이다. BI 컨설팅 업체 WCI 컨설팅(WCI Consulting)의 운영 담당 부대표 크리스 헤이건스는 "의심스러운 기능을 여러 개 개발하는 것보다 신뢰할 수 있는 몇 가지 기능을 제대로 구현하는 것이 훨씬 낫다”고 말했다.

이를 위해서는 쿼리에 응답하는 데 필요한 모든 데이터에 액세스하는 것을 활성화하는 강력한 프로세스가 필요하다. 또한 문제 있는 데이터가 BI 시스템에 들어오는 것을 예방해 부정확한 정보에서 인사이트를 도출하는 것을 막아야 한다. 특히 이러한 확인 프로세스는 새로운 BI 기능에 대한 요청에 빠르게 대응할 수 있을 정도로 애자일 해야 한다.

헤이건스는 "BI 툴이 순매출액 관련 보고서를 만드는 경우를 생각해보자. 만일 이 BI 툴이 세일즈 데이터 중 반품된 품목을 반영하지 않는다면 이 데이터를 분석한 결과 역시 그다지 신빙성이 없는 정보일 것이다”라고 말했다. 확인이 중요한 것은 이뿐만이 아니다. 회의론자의 비판을 사전에 차단하기 위해서도 필요하다. 그는 "한두 사람만 나서서 ‘그 데이터는 믿을 수 없다’고 말해도 보고서를 반려해야 하는 상황이 온다. 결과적으로 보고서는 휴짓조각이 되고 전체 프로젝트가 무용지물이 될 수도 있다. 이를 막으려면 확인이 중요하다”라고 말했다.

4. 뚜렷한 문제 인식이 먼저다
BI 전략에 있어서 ‘일단 만들어 두기만 하면 알아서 쓸 것’이라는 안일한 생각은 금물이다. 아직도 많은 기업이 데이터 저장소를 만들고 그 위에 BI를 구축해 놓으면 현업 사용자가 알아서 찾아와 이용할 것이라고 생각하지만 그렇지 않다는 것이다. 이벨슨은 “그보다는 ‘위에서부터 아래로’의 접근법이 더 효과적일 수 있다. 비즈니스 결과에 초점을 맞추는 접근 방식이다. ‘데이터가 어디 있지?’라는 질문에서 시작하는 대신 구체적인 비즈니스 문제를 해결하는 것부터 시작하는 방식이다”라고 말했다.

예를 들어 마케팅 부서에서 고객 이탈 문제의 원인을 고민하고 있다고 하자. 우선 어떤 수치를 측정할지 판단하고, 이를 계산하는 데 필요한 데이터에 액세스한 후 이를 마케팅 부서에서 쉽게 활용할 수 있도록 가공해 주어야 한다. 이처럼 IT 부서의 임무는 마케팅 부서의 고민에 대한 해답을 BI를 통해 제시해 주는 것이다.

이벨슨은 “이를 위해서는 우선 비즈니스 문제를 명확하게 파악하고 어떤 기준과 수치를 분석의 대상으로 삼을 것인지를 결정해야 한다. 그리고 마지막에 가서 그에 필요한 데이터를 어디서 구할 것인지를 생각하는 것이 순서이다”라고 말했다.

5. 우선 순위 정하고 개선의 여지를 남겨 둔다
성공적인 BI 전략은 확장과 개선을 모두 예측할 수 있어야 한다. 기업은 BI를 통해 무엇에 대한 통찰력을 얻고자 하는지 분명히 하고, 그들 중 어떤 것이 가장 시급하고 중요한지 결정해야 한다. 그래야만 IT 부서도 우선 순위를 정해 가장 중요한 것부터 결과를 내놓을 수 있다. 또한 BI 프로그램은 우선순위가 바뀜에 따라 함께 변화할 수 있어야 한다. 헤이건스는 “사용자와 기업 커뮤니티 내부 사람의 요구에 맞춰 BI 프로그램도 변해야 한다”라고 말했다.

마찬가지로 BI 전략에는 시스템을 발전, 개선하는 프로세스가 포함돼야 한다. 이벨슨은 반복적인 개선 방식을 추천한다. 현업 부서에서 BI 툴을 이용하며 어떤 부분이 자신의 요구에 맞고, 어떤 부분이 맞지 않는지 찾아가면서 툴도 함께 확장, 개선될 수 있어야 한다는 것이다.

6. ‘시민’ 데이터 과학자를 교육한다
가트너가 내놓은 2017년 ‘비즈니스 인텔리전스 및 애널리틱스 플랫폼을 위한 매직 쿼드런트(Magic Quadrant for Business Intelligence and Analytics Platforms)’ 보고서를 보면, 앞으로 수 년 이내로 시민 데이터 과학자의 수가 정규 데이터 과학자의 수보다 5배 가량 빠르게 증가해 나갈 것으로 보인다.

가트너의 리서치 부대표 신디 하우슨은 "오늘날 데이터 과학자에 대한 수요를 전부 충족할 만큼의 인력 공급이 충분치 않다는 것을 경영자 대부분이 알고 있다. 따라서 필요한 시민 데이터 과학자 인력을 기존의 인재 풀에서 찾아 내거나 새롭게 고용하기 위해 노력하고 있다”라고 말했다. 여기서 시민 데이터 과학자란 중간 정보(in-between information) 애널리스트를 의미한다. 업종을 이해하고 어떤 질문을 던져야 하는지 알고 있는 사람들이다. 이들의 생산성을 높일 수 있도록 사용하기 편한 소프트웨어도 필요하다.

하우슨은 소프트웨어가 개선돼 결국은 모델화 되지 않은 데이터 세트에 대한 현업 부서의 질문에 대해 현업 부서가 스스로가 답을 찾을 수 있게 될 것으로 전망한다. 그는 "이 과정에서 기업은 시민 데이터 과학자의 역할을 맡을 인재가 필요하다. 이들은 애널리틱스 기술을 갖춘, 호기심 가득한 인재들로, 의문을 던지고, 정보를 해석하는 데 능하고, 소프트웨어를 활용해 비즈니스 결과를 개선하는 데 익숙해야 한다”라고 말했다.

7. 데이터 속에서 이야기를 찾는다
데이터 전문 서비스 업체 CBIG 컨설팅(CBIG Consulting)의 대표 토드 내쉬에 따르면 데이터 속에서 이야기를 찾는 기업이 BI 전략에서 성공한다. 그는 직원이 BI 툴이 제공한 통찰력을 활용해 ‘데이터가 말하고자 하는 바’를 다른 이에게 유의미하게 설명하는 기업 사례를 들었다. 이 업체의 직원들은 BI 기술의 리포팅과 가상화 기능을 이용해 분석의 가치를 극대화하는 내러티브를 만들었다.

내쉬는 “이야기를 만들어 낼 데이터와 툴은 이미 준비가 돼 있다. 이제 사람들을 그 이야기 속에 몰입하도록 만들기만 하면 된다. 이는 단순히 그럴듯해 보이는 보고서를 만드는 것이 아니다. 다른 이들은 보지 못하는 데이터의 스토리적 측면을 빠르게 잡아내 사업에서 활용할 수 있는 통찰력을 도출해야 한다”라고 말했다.

경영자의 역할도 중요하다. 이 과정을 충분히 지원해야 한다. 예를 들어 매장 판매량 데이터를 분석하는 직원 중 (폭우나 폭풍이 몰아치는 정도가 아니어도) 사소한 날씨의 변화가 판매량에 영향을 미치는지를 알아 채는 직원이 있을 수 있다. 이들은 외부 기상 데이터를 활용해 날씨와 관련된 판매 트렌드를 분석하고 이를 통해 어떻게 하면 판매량을 최대화할 수 있는지 방안을 고민한다. 내쉬는 “데이터에서 더 유의미한 통찰력을 얻어 내기 위해 활용할 수 있는 내·외부 데이터는 매우 다양하다”라고 말했다.

또한 성공적인 BI 프로그램일수록 표준적인 주요 성과 지표(KPI, key performance indicators)를 측정하는 것 이상의 분석이 가능해야 한다. 내쉬는 “자신의 한계에 도전하는 방법은 여러 가지다. 그 중 하나는 주어진 KPI를 의심하고, 재해석해 자신에게 주어진 정보를 십분 활용하는 것이다”라고 말했다. ciokr@idg.co.kr
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