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블로그 | 빅데이터, 미래의 불확실성을 줄여 줄까?

2012.03.09 Kim S. Nash  |  CIO
예측 분석 시스템만으로 IT의 성패를 전망하는 데에는 많은 어려움이 따른다. 그러나 전문가가 관여하면 이를 극복할 수 있다.

정확한 예측을 통해 실패를 피할 수 있을까? 일부 기업들은 빅데이터를 분석해 정확하게 예측하고자 하고 있다. CIO, CFO, 감사 담당자, 그리고 위험을 감시하고자 하는 사람들은 BI툴을 이용해 잘못된 거버넌스, 명확하지 않은 목표 등 일반적인 프로젝트 실패에서 직면하게 되는 위험의 정도를 측정할 수 있다.

우리는 IT 실패가 어떤 나쁜 결과를 가져왔는지 알고 있다. 더 나아가 이중 일부에 관여한 사람들도 있을 것이다. 예를 들어, ERP 프로젝트가 실패하고, 비즈니스 프로세스는 사용자의 거부를 불러온다. 변화가 상황을 악화시킨다. 현명한 CIO라면 실패를 통해 교훈을 얻는다. 더 나아가 현명한데다 용감하기까지 한 CIO라면 기자들에게 자신의 실패 사례를 이야기해, 다른 사람들이 이런 실수를 저지르지 않도록 도울 것이다.

경제가 (완만한) 회복세를 보이면서 사업에 욕심을 낼 수 있다. 그러나 IT업체들은 프로젝트 결과를 분석하기 위해 그 어느 때보다도 자주 예측 분석(Predictive Analytics)을 이용하고 있다. 딜로이트의 컨설턴트들은 예측 툴을 이용해 고객들이 프로젝트의 약점을 찾아낼 수 있도록 지원하고 있다.

호주의 프로젝트 컨설팅 회사인 헬므스먼 인스터튜트(Helmsman Institute)는 200여 프로젝트로 구성된 데이터베이스를 기준으로 28가지 프로젝트 특징을 평가하고 있다. 소프트웨어 품질 관리 전문 컨설팅 회사인 케이퍼 존스(Capers Jones)는 리스크 마스터(RiskMaster)라는 툴을 이용해 프로젝트의 단점을 분석하고 있다. IT 실패 사례를 연구한 컨설턴트인 마이클 크릭스먼에 따르면, 오라클과 SAP를 비롯한 기업용 소프트웨어 업체들 역시 고객들이 프로젝트를 더욱 성공적으로 추진할 수 있도록 지원하기 위해 그 어느 때보다도 결연한 노력을 기울이고 있다.  

CIO들은 보상만큼이나 위험도 큰 클라우드 컴퓨팅에 뛰어들기 전에 이런 툴을 활용할 수 있다. 지난해 서비스 중단 사태로 떠들썩했던 아마존 클라우드에서 중요한 시스템을 운용하기 전에 이런 예측 분석을 사용한다면 큰 도움이 될 것이다. 그러나 프로젝트 실패 여부를 예측하기란 쉽지 않다. 데이터를 분석 툴에 적용해 허점이 없는 계획을 마련하는 게 어려운 것과 마찬가지다. 정확한 분석을 할 수 있는 인재가 필요하다.

딜로이트의 이사 스코트 월레스는 “분석 툴이 문제점을 보여주는 그럴싸한 차트를 제시할지는 몰라도, 이를 해석해 계획을 마련하는 일은 사람의 몫”이라고 지적했다.

물론 딜로이트는 컨설팅 회사다. 시간당 과금을 한다는 의미다. 그러나 말하고자 하는 점은 분명하다. 해석을 하는 사람이 외부 컨설턴트든 아니면 내부 직원이든, CIO는 인적 자원과 분석을 적절하게 섞어 프로젝트를 살리거나 시작부터 바로잡아야 한다. 왜냐면 CIO는 기업의 다른 속성과 특성을 이해하는 하는 자리기 때문이다.

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