2020.01.17

‘고마해라, 마니 써묵었다 아이가’··· CIO들이 지루해하는 7가지 유행어

Clint Boulton | CIO
기술 분야에서 ‘유행’과 ‘과장’은 연료를 공급하는 역할을 하기도 한다. 그러나 이로 인해 실망하고 좌절하게 되는 경우도 흔하다. 2020년 유효성을 잃어가는 전문 용어들을 정리했다.

IT 업계는 유독 잘못된 전문 용어가 난무하는 편이다. 컨설턴트들이 구사하는 여러 신조어, 벤더들이 강조하는 현란한 유행어는 CIO를 비롯한 IT 전문가들을 함정에 빠뜨리기 십상이다. 때로는 기업 내 IT 전문가들조차도 이러한 풍토에 일조한다. 

적절하고 유효한 전문 용어가 분명 있지만, 느슨하게 정의되거나 오해를 불러일으키는 용어들 또한 존재한다. 너무 구식이어서 작업의 특성을 제대로 설명하지 못하는 경우도 있으며, 중요한 특성이나 요소가 빠짐에 따라 불완전한 사례도 찾아볼 수 있다. 2020년 업계 IT 리더들이 재조정 필요성을 언급한 유행어를 정리했다. 
 
ⓒ Image Credit : Getty Images Bank


1. 디지털 트랜스포메이션
컨설팅 기업 모건프랭클린의 프란츠하 버드는 ‘디지털 트랜스포메이션’에 대한 환멸이 CIO들 사이에 싹트고 있다면서, 마치 비즈니스와의 정렬 문제를 해결하는 만병통치약처럼 활용되곤 하기 때문이라고 진단했다.

그는 “(이 용어가) 처음 나왔을 때 기업 운영의 디지털화라는 의미를 깔고 있었다. 그러나 모두 납득할 수 있는 의미를 제대로 제시한 이는 없었다. 저마다 다르게 정의하고 있다. 즉흥적인 농담처럼 들릴 지경이다”라고 말했다. 

실제로 여러 CIO에게 디지털 혁신이 무엇을 의미하는지 정의해달라고 요청하면 클라우드 마이그레이션, ERP 현대화, 고객 경험 고도화 등과 같은 이질적인 답변이 돌아온다는 설명이다. 

타겟의 마이크 맥나마라 CIO 또한 디지털 트랜스포메이션이라는 용어를 선호하지 않는다며, “너무 모호해졌기 때문”이라고 말했다. 앤하이저 부시 인베브의 태실로 페스테틱스 CIO는 한발 더 나아가 해당 용어가 기업을 오도하는 측면이 있다고도 지적했다. 비즈니스 혁신에 집중해야 할 시점에 기술 자체를 위한 기술 구현에 매몰되도록 한다는 진단이다. 

2. 인공지능
맥나마다는 ‘인공지능’(AI)이라는 용어가 부적절하다고 판단한다. ‘인텔리전트’랄 것이 때문이다. 오늘날 널리 유행하는 용어이기는 하지만, 대다수 사람들이 이를 통해 의미하는 바는 그저 ‘더하기 및 곱하기 작업에 좋은 커다란 멍텅구리 기계’라고 그는 진단했다. 

여러 벤더들이 이를 마케팅 용어로 애용하고 있지만 인공지능은 그리 명료한 의미를 담고 있지 않다. 이는 현실의 결과를 통해서도 나타나고 있다. 가트너의 2019 CIO 설문 조사에 따르면 ‘AI 솔루션’을 도입한 CIO 비율이 2018년 25%에서 2019는 37%로 늘었다. 그러나 IDC의 2019년 7월 보고서에 따르면 AI 프로젝트 실패율이 50%에 달했으며, 주요 실패 원인으로는 숙련된 직원 부족과 비현실적인 기대치가 지목됐다. 

맥나마라는 데이터 트레이닝을 통해 동작하는 지능형 소프트웨어를 묘사하는 용어로 ‘머신러닝’이 더 적절하다며, 좀더 정확하게 묘사하고 무의미한 두려움을 동반하지 않는 용어이기 때문이라고 말했다. 

3. 애자일
오늘날 ‘애자일’이란 비즈니스 변화에 빠르게 대응하는 관행과 비즈니스와 협력하여 소프트웨어를 신속하게 개발하기 위한 모델을 표현하는 용도로 활용된다. 그러나 건설 기업 블랙 앤 비치의 혁신 및 기술 책임자 데이빗 시몬스는 오늘날 거의 모든 기업이 어떤 방식으로든 ‘애자일’하다고 진단했다. 

그는 “소비자화 트렌드 속에서 기업이 민첩하게 대응하지 않으면 이내 쇠락할 수 있다는 철학은 오래 전부터 존재해왔다. 또 무언가를 애자일 솔루션이라고 홍보하기에는 어폐가 있다. 애자일 기법과 CI(지속적 통합), CD(지속적 전달)는 다양한 종류로 분화될 수 있기 때문이다. 업계에서 그저 이를 재포장해 이용하고 있는 것”이라고 말했다.

4. 데브옵스
차량 중개 기업 카팩스의 자동화 엔지니어인 브리타니 우즈는 소프트웨어 개발과 운영 사이의 긴밀한 협업이라는 의미를 답은 데브옵스라는 용어에 정체성 문제가 있다는 입장이다. 그는 엔지니어가 스피나커(Spinnaker)나 카오스 몽키(Chaos Monkey)를 채택한다고 해서 데브옵스를 실천하는 조직이라는 의미는 아니라고 지적했다. 

그는 이 용어를 폐기할 필요까지야 없겠지만 지나치게 멋대로 쓰이는 상황은 피해야 한다고 강조하며, 벤더들이 데브옵스를 마치 상품처럼 홍보하고 판매하면서 기업들을 수렁에 빠뜨리고 있다고 지적했다. 우즈는 “뜻이 모호해지고 있다. 잘못된 상황에서 데브옵스를 사용하는 관행이 중단되어야 한다”라고 말했다. 

5. 빅데이터
모건플랭클린의 버드에 따르면 빅데이터라는 용어는 이미 사라지고 있다. 데이터 과학이나 애널리틱스와 같은 용어가 더 정확하며 더 널리 활용되고 있다는 진단이다. 그의 고객사들 또한 이제는 빅데이터가 아닌 ‘데이터-드리븐 프로젝트’라는 설명을 선호한다고 버드는 전했다.

6. 데이터 레이크 / 데이터 마트
빅데이터와 함께 널리 이용됐고 오늘날에도 일부 이용되고 있는 개념이 데이터 레이크와 데이터 마트다. 베어링스의 CIO 앤디 레몬은 모든 데이터 요구에 맞는 원 스톱 샵을 만들었다는 아이디어가 ‘데이터 레이크’로 표현돼 종종 이용되곤 한다면서, 그러나 많은 이들이 의미를 제대로 이해하지 못한 채 데이터 레이크를 원한다고 전했다. 

그는 “오늘날 기업 환경에서 모든 데이터가 담기고, 관리될 수 있고, 이용될 수 있는 곳이란 있을 수 없다”라며, 여러 데이터 저장소 및 레이크가 존재하는 금융 분야는 말할 것도 없이 그렇다고 강조했다. 

특정 현업 부문을 위한 데이터 웨어하우스의 하위 개념인 데이터 마트 개념도 비슷하다. 헬스케어 기업 맥케슨의 데이터 및 애널리틱스 책임자 브라이언 던만은 클라우드 기반의 데이터 웨어하우스가 출현하면서 기업들은 데이터를 유용하게 만들기 위해 가공해야 할 필요가 줄어들었다고 진단했다. 그는 “클라우드가 데이터 추출, 변환, 로딩의 필요성을 감소시키고 있다”라고 말했다. 

7. 파괴적 기술
타겟의 맥나마라는 드론, 자율주행 자동차, 블록체인, IoT 등이 ‘파괴적인 기술’로 묘사되는 행태에 지쳤다고 표현했다. 그는 “파괴적인 기술 따위는 없다. 파괴당하는 이유는 그저 이미 현존하는 트렌드를 파악하지 못했기 때문”이라고 말했다.

그는 예를 들어 블록체인 또한 혁명이라기보다는 진화가 적절한 표현이라며, 유통 및 소매 업종을 하루아침에 바꾸지는 않을 것이라고 설명했다. 그는 “변화란 생각보다 천천히 일어난다”라고 말했다. ciokr@idg.co.kr



2020.01.17

‘고마해라, 마니 써묵었다 아이가’··· CIO들이 지루해하는 7가지 유행어

Clint Boulton | CIO
기술 분야에서 ‘유행’과 ‘과장’은 연료를 공급하는 역할을 하기도 한다. 그러나 이로 인해 실망하고 좌절하게 되는 경우도 흔하다. 2020년 유효성을 잃어가는 전문 용어들을 정리했다.

IT 업계는 유독 잘못된 전문 용어가 난무하는 편이다. 컨설턴트들이 구사하는 여러 신조어, 벤더들이 강조하는 현란한 유행어는 CIO를 비롯한 IT 전문가들을 함정에 빠뜨리기 십상이다. 때로는 기업 내 IT 전문가들조차도 이러한 풍토에 일조한다. 

적절하고 유효한 전문 용어가 분명 있지만, 느슨하게 정의되거나 오해를 불러일으키는 용어들 또한 존재한다. 너무 구식이어서 작업의 특성을 제대로 설명하지 못하는 경우도 있으며, 중요한 특성이나 요소가 빠짐에 따라 불완전한 사례도 찾아볼 수 있다. 2020년 업계 IT 리더들이 재조정 필요성을 언급한 유행어를 정리했다. 
 
ⓒ Image Credit : Getty Images Bank


1. 디지털 트랜스포메이션
컨설팅 기업 모건프랭클린의 프란츠하 버드는 ‘디지털 트랜스포메이션’에 대한 환멸이 CIO들 사이에 싹트고 있다면서, 마치 비즈니스와의 정렬 문제를 해결하는 만병통치약처럼 활용되곤 하기 때문이라고 진단했다.

그는 “(이 용어가) 처음 나왔을 때 기업 운영의 디지털화라는 의미를 깔고 있었다. 그러나 모두 납득할 수 있는 의미를 제대로 제시한 이는 없었다. 저마다 다르게 정의하고 있다. 즉흥적인 농담처럼 들릴 지경이다”라고 말했다. 

실제로 여러 CIO에게 디지털 혁신이 무엇을 의미하는지 정의해달라고 요청하면 클라우드 마이그레이션, ERP 현대화, 고객 경험 고도화 등과 같은 이질적인 답변이 돌아온다는 설명이다. 

타겟의 마이크 맥나마라 CIO 또한 디지털 트랜스포메이션이라는 용어를 선호하지 않는다며, “너무 모호해졌기 때문”이라고 말했다. 앤하이저 부시 인베브의 태실로 페스테틱스 CIO는 한발 더 나아가 해당 용어가 기업을 오도하는 측면이 있다고도 지적했다. 비즈니스 혁신에 집중해야 할 시점에 기술 자체를 위한 기술 구현에 매몰되도록 한다는 진단이다. 

2. 인공지능
맥나마다는 ‘인공지능’(AI)이라는 용어가 부적절하다고 판단한다. ‘인텔리전트’랄 것이 때문이다. 오늘날 널리 유행하는 용어이기는 하지만, 대다수 사람들이 이를 통해 의미하는 바는 그저 ‘더하기 및 곱하기 작업에 좋은 커다란 멍텅구리 기계’라고 그는 진단했다. 

여러 벤더들이 이를 마케팅 용어로 애용하고 있지만 인공지능은 그리 명료한 의미를 담고 있지 않다. 이는 현실의 결과를 통해서도 나타나고 있다. 가트너의 2019 CIO 설문 조사에 따르면 ‘AI 솔루션’을 도입한 CIO 비율이 2018년 25%에서 2019는 37%로 늘었다. 그러나 IDC의 2019년 7월 보고서에 따르면 AI 프로젝트 실패율이 50%에 달했으며, 주요 실패 원인으로는 숙련된 직원 부족과 비현실적인 기대치가 지목됐다. 

맥나마라는 데이터 트레이닝을 통해 동작하는 지능형 소프트웨어를 묘사하는 용어로 ‘머신러닝’이 더 적절하다며, 좀더 정확하게 묘사하고 무의미한 두려움을 동반하지 않는 용어이기 때문이라고 말했다. 

3. 애자일
오늘날 ‘애자일’이란 비즈니스 변화에 빠르게 대응하는 관행과 비즈니스와 협력하여 소프트웨어를 신속하게 개발하기 위한 모델을 표현하는 용도로 활용된다. 그러나 건설 기업 블랙 앤 비치의 혁신 및 기술 책임자 데이빗 시몬스는 오늘날 거의 모든 기업이 어떤 방식으로든 ‘애자일’하다고 진단했다. 

그는 “소비자화 트렌드 속에서 기업이 민첩하게 대응하지 않으면 이내 쇠락할 수 있다는 철학은 오래 전부터 존재해왔다. 또 무언가를 애자일 솔루션이라고 홍보하기에는 어폐가 있다. 애자일 기법과 CI(지속적 통합), CD(지속적 전달)는 다양한 종류로 분화될 수 있기 때문이다. 업계에서 그저 이를 재포장해 이용하고 있는 것”이라고 말했다.

4. 데브옵스
차량 중개 기업 카팩스의 자동화 엔지니어인 브리타니 우즈는 소프트웨어 개발과 운영 사이의 긴밀한 협업이라는 의미를 답은 데브옵스라는 용어에 정체성 문제가 있다는 입장이다. 그는 엔지니어가 스피나커(Spinnaker)나 카오스 몽키(Chaos Monkey)를 채택한다고 해서 데브옵스를 실천하는 조직이라는 의미는 아니라고 지적했다. 

그는 이 용어를 폐기할 필요까지야 없겠지만 지나치게 멋대로 쓰이는 상황은 피해야 한다고 강조하며, 벤더들이 데브옵스를 마치 상품처럼 홍보하고 판매하면서 기업들을 수렁에 빠뜨리고 있다고 지적했다. 우즈는 “뜻이 모호해지고 있다. 잘못된 상황에서 데브옵스를 사용하는 관행이 중단되어야 한다”라고 말했다. 

5. 빅데이터
모건플랭클린의 버드에 따르면 빅데이터라는 용어는 이미 사라지고 있다. 데이터 과학이나 애널리틱스와 같은 용어가 더 정확하며 더 널리 활용되고 있다는 진단이다. 그의 고객사들 또한 이제는 빅데이터가 아닌 ‘데이터-드리븐 프로젝트’라는 설명을 선호한다고 버드는 전했다.

6. 데이터 레이크 / 데이터 마트
빅데이터와 함께 널리 이용됐고 오늘날에도 일부 이용되고 있는 개념이 데이터 레이크와 데이터 마트다. 베어링스의 CIO 앤디 레몬은 모든 데이터 요구에 맞는 원 스톱 샵을 만들었다는 아이디어가 ‘데이터 레이크’로 표현돼 종종 이용되곤 한다면서, 그러나 많은 이들이 의미를 제대로 이해하지 못한 채 데이터 레이크를 원한다고 전했다. 

그는 “오늘날 기업 환경에서 모든 데이터가 담기고, 관리될 수 있고, 이용될 수 있는 곳이란 있을 수 없다”라며, 여러 데이터 저장소 및 레이크가 존재하는 금융 분야는 말할 것도 없이 그렇다고 강조했다. 

특정 현업 부문을 위한 데이터 웨어하우스의 하위 개념인 데이터 마트 개념도 비슷하다. 헬스케어 기업 맥케슨의 데이터 및 애널리틱스 책임자 브라이언 던만은 클라우드 기반의 데이터 웨어하우스가 출현하면서 기업들은 데이터를 유용하게 만들기 위해 가공해야 할 필요가 줄어들었다고 진단했다. 그는 “클라우드가 데이터 추출, 변환, 로딩의 필요성을 감소시키고 있다”라고 말했다. 

7. 파괴적 기술
타겟의 맥나마라는 드론, 자율주행 자동차, 블록체인, IoT 등이 ‘파괴적인 기술’로 묘사되는 행태에 지쳤다고 표현했다. 그는 “파괴적인 기술 따위는 없다. 파괴당하는 이유는 그저 이미 현존하는 트렌드를 파악하지 못했기 때문”이라고 말했다.

그는 예를 들어 블록체인 또한 혁명이라기보다는 진화가 적절한 표현이라며, 유통 및 소매 업종을 하루아침에 바꾸지는 않을 것이라고 설명했다. 그는 “변화란 생각보다 천천히 일어난다”라고 말했다. ciokr@idg.co.kr

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