2019.10.23

기고 | '데이터 주도적 조직으로의 전환'··· CIO가 주목할 5가지 영역

Isaac Sacolick | CIO
CIO와 IT 리더들이 데이터 중심 조직으로 전환할 필요성을 역설하는 것은 유행을 넘어서 거의 진부한 표현이 되었다. 직관과 편견에 기반한 결정을 주장하는 목소리 큰 경영진 대신에 데이터와 애널리틱스를 활용하는 경영진이 바람직하게 간주되고 있다. 

이미 많은 이들이 데이터가 새로운 석유라는 사실을 인식하고 있으며, 기업 다수는 고객 대면, 운영 및 예측 애널리틱스와 경쟁하고 차별화할 필요를 절감하고 있다. 데이터는 조직 전체에 걸쳐 활용도가 높아져야 하며, 관리하고 보호하고 활용해야 하는 중요한 자산으로 간주되곤 한다.

CIO, CDO 및 IT 리더에게는 데이터 전략이 필요하다. 데이터에 대한 목표와 조직의 요구사항을 감안할 때, 전략과 실행 계획을 세우는 것은 변화를 이끌어내는데 매우 중요하다. 

그러나 데이터 전략은 많은 조직적 요구, 기술, 모범 사례, 협력관계, 규율 및 기술과 관련돼 있다. CIO와 IT 리더가 데이터 전략 및 실행 계획을 수립할 수 있는 5가지 중점 영역은 다음과 같다.


Zbysiu Rodak (CC0)

1. 중요한 데이터 기회를 가진 부서 식별
필자가 맥그로힐(McGraw Hill)에서 사업 부문 CIO였을 때, 우리의 중요한 임무 중 하나는 잠재 고객에게 다가가고 우위를 다지기 위해 다양한 디지털 마케팅 도구를 혼합하여 실험하고 있는 마케팅 부서와 협력하는 것이었다. 어떤 실험이 가장 유망한 결과를 산출하는지 알아보기 위해, 그들은 데이터를 수많은 스프레드시트에 어렵사리 통합하고 그 결과를 분석하고 있었다.

IT 관점에서 볼 때 이 작업은 데이터를 정기적으로 통합하고 분석하는 지저분하고 비효율적인 접근이었다. 우리는 마케팅 그룹에 있는 데이터에 능숙한 사람들 몇몇에게 태블로(Tableau)를 배치하여 오류가 발생하기 쉬운 수동 프로세스를 대체하도록 권고했다. 또 IT 부서가 데이터 통합을 자동화하고 내부 데이터 소스에 대한 접근 서비스를 제공하도록 지원했다.

데이터 조직으로의 전환 프로그램은 하향식인 동시에 상향식이어야 하는 변화 프로그램이다. CIO가 상향식 애널리틱스 기능을 구축하는 것이 필수적이다. IT가 데이터 관리나 데이터옵스와 같은 활동을 도울 수 있지만, 현업 분야의 전문가들이 핵심적 역할을 해야 한다. 그들이야말로 시민 데이터 과학과 데이터 준비 도구를 사용하여 스스로 질문하고 답변을 셀프 서비스하는 인물이어야 한다. 

2. 애자일 애널리틱스 실험을 활성화 
애널리틱스 및 머신러닝 이니셔티브에 애자일 관행을 적용하는 것이 성과를 거두는데 요긴할 수 있다.

데이터를 분석하는 데에는 고유의 검색 과정이 있기 마련이다. 누군가 노력의 우선순위를 정하고, 자원을 재정비하고, 판매기회를 순위를 매기거나 다른 사업에 영향을 미치는 결정을 내리는데 도움을 줄 수 있는 질문을 하는 것으로 시작한다. 그러나 기초 데이터를 분석할 때, 그것은 종종 뾰족한 대답을 내놓지 않는다. 

- 검색 프로세스는 일반적으로 누락된 데이터, 데이터 품질 문제, 분석을 세분화하는 새로운 방법 및 추가 검색 질문을 식별한다.

- 데이터 분석가는 데이터 시각화 대시보드를 구현하기 위해 선발되어 이야기를 말하는 것에는 대안적이고 보완적인 견해가 필요하다는 것을 깨닫는다. 

- 데이터 과학자는 머신러닝 알고리즘을 구현하는 것을 선택해서는 그것이 잘 작동하지 않고 다른 알고리즘이 더 잘 작동할 수 있다는 것을 발견할 수 있다. 

애자일 데이터 관행을 적용하면 실험에 필요한 피드백 루프가 활성화된다. 한 가지 접근 방식을 구현한 후 백로그에서 학습 내용을 포착하고 어떤 검색 및 구현 옵션이 우선순위를 둘 만한 것인지를 결정하도록 한다. 

3. 고위층이 애널리틱스를 활용하도록 훈련시킬 것
판을 벌리면 사람들이 올 것인가? 그 질문에 대한 답은 ‘아니오’인 경우가 많다. 데이터 시각화를 구축하고 데이터에 액세스할 수 있는 권한을 제공하고자 한다면, 의사 결정자가 데이터 시각화를 사용하여 의사 결정을 내리는 방법을 알 수 있을 것인지 질문해보자.

대답은 여전히 ‘아니오’이다. 태블로나 마이크로소프트 파워BI와 같은 데이터 시각화 플랫폼들 덕분에 기업들이 직관적인 대시보드를 개발할 수 있음에도 불구하고 그렇다. 때때로 대시보드는 많은 데이터 시각화 모범 사례를 누락시켜 최종 사용자가 직관적으로 그것을 사용하기 어렵게 만든다.

또 대시보드를 쉽게 사용할 수 있는 경우에도 애널리틱스를 활용하는 비즈니스 프로세스를 개발하고, 기초 데이터에 대해 의사 결정자를 교육하는 프로그램을 준비하고 활성화를 위한 변화 관리 프로그램을 구축하는 것은 여전히 필요하다.

4. 적극적인 데이터 거버넌스 도입
한 CIO는 데이터, 애널리틱스 및 셀프 서비스 기능을 도입하기 전에 기본적인 데이터 거버넌스 관행을 도입하기 위해 애쓰고 있다고 말해온 바 있다. 그는 애널리틱스를 거버넌스보다 먼저 도입하는 것은 본말이 전도된 것이라고 생각했다.

필자의 경험상, 리더와 임원이 데이터를 보고 더 많은 애널리틱스 기능을 요구하지 않고는 데이터 거버넌스에 관심을 갖기란 거의 불가능하다.

이는 CIO가 데이터 거버넌스 프로그램을 애널리틱스 활성화 이니셔티브와 병행하여 추진해야 한다는 것을 의미한다. 어떤 것이 먼저일 필요는 없다. 애널리틱스에 대한 수요는 데이터 거버넌스의 의존적인 영역을 해결할 필요성과 가치를 노출시키는 데 도움이 될 것이다.

5. 경영진이 전략 회의에서 대시보드를 사용하도록 도전시킬 것
경영진의 의사결정에 가장 과도하게 활용되는 2가지 기술이 있다면 마이크로소프트 파워포인트와 엑셀이다. 애석하게도 이들 두 도구는 모두 데이터 소스에서 프레젠테이션으로 이동하는 과정에 많은 수동적인 단계를 요구한다. 결과적으로 비효율적이고 오류가 발생하기 쉬우며 편견을 유발시키기 쉬운 방법이다.

경영진 의사결정에 사용되는 툴과 방법론을 변경하는 것은 매우 도전적인 일이지만 CIO가 당면 상황을 개선시키기 위해 매우 중요하다. 비즈니스에 대한 즉각적이고 복잡한 질문을 던질 수 있는 능력, 실시간으로 애널리틱스을 활용할 수 있는 능력은 기업의 경쟁 차별화 요소다. 정적인 데이터 보기를 주로 제공하는 툴을 사용해서는 2가지 모두를 달성할 수 없다.

즉 경영진이 전략적 의사결정을 논의하는 회의에서 실시간 대시보드를 이해하고 활용할 수 있도록 도와야 한다. 그렇다. 데이터 중심 조직으로 변모하기란 정말이지 쉽지 않다.

* Isaac Sacolick는 애자일, 데브옵스, 데이터 과학을 다룬 ‘Driving Digital: The Leader’s Guide to Business Transformation through Technology’의 저자다. ciokr@idg.co.kr



2019.10.23

기고 | '데이터 주도적 조직으로의 전환'··· CIO가 주목할 5가지 영역

Isaac Sacolick | CIO
CIO와 IT 리더들이 데이터 중심 조직으로 전환할 필요성을 역설하는 것은 유행을 넘어서 거의 진부한 표현이 되었다. 직관과 편견에 기반한 결정을 주장하는 목소리 큰 경영진 대신에 데이터와 애널리틱스를 활용하는 경영진이 바람직하게 간주되고 있다. 

이미 많은 이들이 데이터가 새로운 석유라는 사실을 인식하고 있으며, 기업 다수는 고객 대면, 운영 및 예측 애널리틱스와 경쟁하고 차별화할 필요를 절감하고 있다. 데이터는 조직 전체에 걸쳐 활용도가 높아져야 하며, 관리하고 보호하고 활용해야 하는 중요한 자산으로 간주되곤 한다.

CIO, CDO 및 IT 리더에게는 데이터 전략이 필요하다. 데이터에 대한 목표와 조직의 요구사항을 감안할 때, 전략과 실행 계획을 세우는 것은 변화를 이끌어내는데 매우 중요하다. 

그러나 데이터 전략은 많은 조직적 요구, 기술, 모범 사례, 협력관계, 규율 및 기술과 관련돼 있다. CIO와 IT 리더가 데이터 전략 및 실행 계획을 수립할 수 있는 5가지 중점 영역은 다음과 같다.


Zbysiu Rodak (CC0)

1. 중요한 데이터 기회를 가진 부서 식별
필자가 맥그로힐(McGraw Hill)에서 사업 부문 CIO였을 때, 우리의 중요한 임무 중 하나는 잠재 고객에게 다가가고 우위를 다지기 위해 다양한 디지털 마케팅 도구를 혼합하여 실험하고 있는 마케팅 부서와 협력하는 것이었다. 어떤 실험이 가장 유망한 결과를 산출하는지 알아보기 위해, 그들은 데이터를 수많은 스프레드시트에 어렵사리 통합하고 그 결과를 분석하고 있었다.

IT 관점에서 볼 때 이 작업은 데이터를 정기적으로 통합하고 분석하는 지저분하고 비효율적인 접근이었다. 우리는 마케팅 그룹에 있는 데이터에 능숙한 사람들 몇몇에게 태블로(Tableau)를 배치하여 오류가 발생하기 쉬운 수동 프로세스를 대체하도록 권고했다. 또 IT 부서가 데이터 통합을 자동화하고 내부 데이터 소스에 대한 접근 서비스를 제공하도록 지원했다.

데이터 조직으로의 전환 프로그램은 하향식인 동시에 상향식이어야 하는 변화 프로그램이다. CIO가 상향식 애널리틱스 기능을 구축하는 것이 필수적이다. IT가 데이터 관리나 데이터옵스와 같은 활동을 도울 수 있지만, 현업 분야의 전문가들이 핵심적 역할을 해야 한다. 그들이야말로 시민 데이터 과학과 데이터 준비 도구를 사용하여 스스로 질문하고 답변을 셀프 서비스하는 인물이어야 한다. 

2. 애자일 애널리틱스 실험을 활성화 
애널리틱스 및 머신러닝 이니셔티브에 애자일 관행을 적용하는 것이 성과를 거두는데 요긴할 수 있다.

데이터를 분석하는 데에는 고유의 검색 과정이 있기 마련이다. 누군가 노력의 우선순위를 정하고, 자원을 재정비하고, 판매기회를 순위를 매기거나 다른 사업에 영향을 미치는 결정을 내리는데 도움을 줄 수 있는 질문을 하는 것으로 시작한다. 그러나 기초 데이터를 분석할 때, 그것은 종종 뾰족한 대답을 내놓지 않는다. 

- 검색 프로세스는 일반적으로 누락된 데이터, 데이터 품질 문제, 분석을 세분화하는 새로운 방법 및 추가 검색 질문을 식별한다.

- 데이터 분석가는 데이터 시각화 대시보드를 구현하기 위해 선발되어 이야기를 말하는 것에는 대안적이고 보완적인 견해가 필요하다는 것을 깨닫는다. 

- 데이터 과학자는 머신러닝 알고리즘을 구현하는 것을 선택해서는 그것이 잘 작동하지 않고 다른 알고리즘이 더 잘 작동할 수 있다는 것을 발견할 수 있다. 

애자일 데이터 관행을 적용하면 실험에 필요한 피드백 루프가 활성화된다. 한 가지 접근 방식을 구현한 후 백로그에서 학습 내용을 포착하고 어떤 검색 및 구현 옵션이 우선순위를 둘 만한 것인지를 결정하도록 한다. 

3. 고위층이 애널리틱스를 활용하도록 훈련시킬 것
판을 벌리면 사람들이 올 것인가? 그 질문에 대한 답은 ‘아니오’인 경우가 많다. 데이터 시각화를 구축하고 데이터에 액세스할 수 있는 권한을 제공하고자 한다면, 의사 결정자가 데이터 시각화를 사용하여 의사 결정을 내리는 방법을 알 수 있을 것인지 질문해보자.

대답은 여전히 ‘아니오’이다. 태블로나 마이크로소프트 파워BI와 같은 데이터 시각화 플랫폼들 덕분에 기업들이 직관적인 대시보드를 개발할 수 있음에도 불구하고 그렇다. 때때로 대시보드는 많은 데이터 시각화 모범 사례를 누락시켜 최종 사용자가 직관적으로 그것을 사용하기 어렵게 만든다.

또 대시보드를 쉽게 사용할 수 있는 경우에도 애널리틱스를 활용하는 비즈니스 프로세스를 개발하고, 기초 데이터에 대해 의사 결정자를 교육하는 프로그램을 준비하고 활성화를 위한 변화 관리 프로그램을 구축하는 것은 여전히 필요하다.

4. 적극적인 데이터 거버넌스 도입
한 CIO는 데이터, 애널리틱스 및 셀프 서비스 기능을 도입하기 전에 기본적인 데이터 거버넌스 관행을 도입하기 위해 애쓰고 있다고 말해온 바 있다. 그는 애널리틱스를 거버넌스보다 먼저 도입하는 것은 본말이 전도된 것이라고 생각했다.

필자의 경험상, 리더와 임원이 데이터를 보고 더 많은 애널리틱스 기능을 요구하지 않고는 데이터 거버넌스에 관심을 갖기란 거의 불가능하다.

이는 CIO가 데이터 거버넌스 프로그램을 애널리틱스 활성화 이니셔티브와 병행하여 추진해야 한다는 것을 의미한다. 어떤 것이 먼저일 필요는 없다. 애널리틱스에 대한 수요는 데이터 거버넌스의 의존적인 영역을 해결할 필요성과 가치를 노출시키는 데 도움이 될 것이다.

5. 경영진이 전략 회의에서 대시보드를 사용하도록 도전시킬 것
경영진의 의사결정에 가장 과도하게 활용되는 2가지 기술이 있다면 마이크로소프트 파워포인트와 엑셀이다. 애석하게도 이들 두 도구는 모두 데이터 소스에서 프레젠테이션으로 이동하는 과정에 많은 수동적인 단계를 요구한다. 결과적으로 비효율적이고 오류가 발생하기 쉬우며 편견을 유발시키기 쉬운 방법이다.

경영진 의사결정에 사용되는 툴과 방법론을 변경하는 것은 매우 도전적인 일이지만 CIO가 당면 상황을 개선시키기 위해 매우 중요하다. 비즈니스에 대한 즉각적이고 복잡한 질문을 던질 수 있는 능력, 실시간으로 애널리틱스을 활용할 수 있는 능력은 기업의 경쟁 차별화 요소다. 정적인 데이터 보기를 주로 제공하는 툴을 사용해서는 2가지 모두를 달성할 수 없다.

즉 경영진이 전략적 의사결정을 논의하는 회의에서 실시간 대시보드를 이해하고 활용할 수 있도록 도와야 한다. 그렇다. 데이터 중심 조직으로 변모하기란 정말이지 쉽지 않다.

* Isaac Sacolick는 애자일, 데브옵스, 데이터 과학을 다룬 ‘Driving Digital: The Leader’s Guide to Business Transformation through Technology’의 저자다. ciokr@idg.co.kr

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