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"통합 허브로 데이터 거버넌스 혁신" 美 화학기업 CDO, 새 접근방식을 논하다

2022.05.06 CIO Executive Council  |  CIO
미국의 화학 기업 다우(Dow)는 여러 부서가 각자 데이터를 책임지고 관리할 수 있도록 중앙 IT 솔루션 허브를 만들었다. 그 결과, 비즈니스 및 고객 가치를 더 신속하게 실현할 수 있었다. 
 
ⓒDow

지난해 미국의 화학기업 다우(Dow)는 비즈니스 데이터를 더 효과적으로 활용하려 대담한 결정을 내렸다. 회사의 IT 부서와 여러 글로벌 사업부의 데이터를 통합하는 새로운 데이터 조직을 출범했다. 데이터가 사일로화 되는 것을 방지하고 비즈니스 인텔리전스를 기업 자산으로 활용하는 것이 목표다. 

'비즈니스 데이터 서비스(Business Data Services)'라고 하는 이 조직의 구조는 자전거 바퀴에 비유할 수 있다. 바퀴의 중심은 IT 부서, 바큇살은 다우의 사업부 및 지사 등이다. 초기에 이 조직을 설립한 목적은 직원들이 디지털 비즈니스 프로세스 도구 및 서비스를 더 신속하게 제공받고 채택하여 실적을 더 많이 올리게 하는 것이었다. 

125년의 역사를 가진 이 회사는 변화하는 시장 요구에 따라 끊임없이 진화해왔고, 최근에는 인공지능, 머신러닝과 같은 기술을 접목해왔다. 이번에 도입한 새로운 협력적 데이터 통합법은 다우의 IT 부서가 자사와 시장에 적합한 디지털 솔루션을 선택하는 방식을 바꾸어 놓았다고 다우의 최고 데이터 책임자(CDO) 크리스 브루먼은 말했다. 

최근 CIO 이그제큐티브 카운슬(CIO Executive Council)은 ‘퓨처 포워드’(Future Forward) 팟캐스트에서 브루먼 CDO와 대화를 나눠봤다. 다음은 브루먼 CDO의 답변을 정리한 내용이다.  

어디에 초점을 맞췄는가? 
크리스 브루먼(이하 생략): 최근 수많은 외부적 혼란과 어려움에 직면하면서 데이터 활용을 근본적인 우선순위로 삼아야 한다는 것을 그 어느 때보다 더 절실하게 깨달았다. 단, 효과적인 몇 가지 분야에만 집중해야 한다고 생각한다. 다른 잡다한 일회성 아이디어에 시선을 빼앗겨서는 안 된다.  ‘거창하게’ 대신 ‘좁고 확실하게’가 현재 모토다. 

큰 효과가 없는 수많은 분야에 신경 쓰는 대신 비즈니스에 큰 영향을 끼칠 수 있는 몇 가지 분야에만 집중하고자 했다. 사업 목표와 정확히 일치하는 분야에만 집중하는 것은 회사, 고객, 직원 모두에게 이롭다. 회사의 역량을 정확하게 파악하면 어떤 분야가 가장 많이 가치를 창출할 수 있을지, 그리고 더 많은 가치를 창출하기 위한 채택률을 어떻게 높일 수 있는지 알아낼 수 있다. 이렇게 ‘좁고 확실하게’라는 목표에 집중하려는 중이다. 

데이터 허브에 대해 설명해달라.
2020년 말부터 회사 내의 데이터 품질 및 거버넌스에 접근하는 새로운 방식이 필요하다고 느끼기 시작했다. 데이터 보고, 이주, 관리 등의 다양한 요소를 전부 한데 모아 더 유용한 데이터 허브를 만들고자 했다. 따라서 2021년 2분기에 비즈니스 데이터 서비스(Business Data Service)를 출범시켰다. 

IT 부서가 회사의 모든 데이터를 소유하고 있는 것은 아니다. 다른 여러 부서가 각기 데이터를 책임지고 있으며, 이런 데이터를 잘 관리하지 못하면 쉽게 파편화된다. 데이터 허브를 통해 데이터 거버넌스 작업을 원활히 하고 있으며, 더 효과적인 프로세스와 더 편리한 도구를 도입하고 있다. 그러나 데이터를 클렌징하고 및 장기적으로 관리하는 일은 회사의 바큇살 격인 사업부와 각 글로벌 지사가 담당하고 있다. IT 부서에서는 데이터를 관리하는 직원들에게 유용한 지침과 모범 사례를 제공한다.

인공지능(AI)과 머신러닝(ML)을 어떻게 활용하고 있는가? 
최근 데이터를 다른 위치로 혹은 다른 인스턴스로 이전해야 하는 일이 증가하면서 데이터 클렌징을 더 효과적으로 수행하기 위한 시도가 많아지고 있다. 원래 이런 작업은 수동으로 확인했었는데, 머신러닝으로 자동화하면 효율성을 크게 높일 수 있다. 직원이 주말에도 나와 해당 작업을 지켜봐야 할 필요 없이, 자동으로 특이사항이 발견됐을 때만 보고서를 생성하여 그때만 직원이 개입하게 할 수 있다. 토요일에 6시간을 소요해야 했던 데이터 정확도 검증 작업도 30분 만에 끝낼 수 있다.  

업계의 여느 회사처럼 요즘 다우도  ESG와 지속가능성에 신경 쓰고 있다. 이 분야에서도 AI 및 ML를 활용하여 데이터 관리를 자동화할 방안을 계속 모색할 예정이다. ciokr@idg.co.kr
 
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