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'CIO들이 말하는' BI 현실 과제 6가지

2023.01.02 Linda Rosencrance  |  CIO
비즈니스 인텔리전스(BI)는 방대한 데이터로부터 각종 통찰을 얻도록 돕는다. 그러나 BI를 제대로 활용하기 위해서는 다양한 전략적, 전술적 과제를 해결해야만 한다. 

매일 다양한 소스의 데이터가 넘쳐난다. 이를 일일이 이해하기란 벅찬 작업이다. 강력한 비즈니스 인텔리전스(BI) 전략은 데이터 흐름을 따라잡고 이를 실행 가능한 통찰력으로 변환하는데 일조한다.

시애틀에 소재한 론치 컨설팅 그룹의 탁월성 섹터 리더인 리사 티는 “2025년이면 매일 생성되는 데이터가 4억 6,300만 테라바이트에 달할 것으로 예상된다. 기업이 시장과 계속 연락하고, 대응력을 유지하며, 소비자와 연결되는 제품을 만들기 위해서는 해당 정보에서 나오는 통찰력을 활용하는 것이 중요하다”라고 말했다.

BI 소프트웨어는 사용자가 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 분석 보고서 및 시각화를 구현한다. 그러나 이러한 툴을 구현하기 위해서는 올바른 접근 방식이 필요하다. 기업의 IT 조직이 BI 구현에 있어 해결해야 할 과제를 살펴본다.
 
Image Credit : Getty Images Bank

저조한 사용자 채택률
BI 툴의 이점을 구현하고자 할 때, 초기의 속도감이 중요하다. 초기에 멈칫할 경우 채택율이 낮아질 수 있다. 모든 이해 관계자의 호응을 즉시 얻어내는 것이 매우 중요하다. 

미국 플로리다주 탬파에 본사를 둔 글로벌 사이버 보안 평가업체인 셸먼의 수석 비즈니스 애널리스트인 다이애나 스타우트는 “BI 팀의 최우선 과제는 비즈니스 인텔리전스가 진정한 데이터 중심 의사 결정에 도움이 될 것이라고 사람들을 납득시키는 것이다”라고 말했다.

스타우트의 팀은 직원들의 호응을 얻기 위해 BI 대시보드를 구축하여 데이터에 쉽게 연결하고 상호 작용하는 방법과 의미 있는 방식으로 데이터를 시각화 하는 방법을 보여주는데 주력한다.

그녀는 “예를 들어, 특정 제품군 중 하나가 가장 수익성이 높다는 인식이 있는 상황을 가정해보자. 나는 대시보드를 만들고 해당 인식이 옳다거나 틀렸다는 점을, 그리고 그 이유를 설명하는 인텔리전스를 보여줄 수 있다”라고 말했다.

스타우트에 따르면 이를 통해 사용자는 BI 툴 채택의 가치를 실감할 수 있다.

최적의 BI 전달 방법 결정
데이터로부터 보고서와 통찰력을 창출하는 IT 관리 방식에는 여러 가지가 있다. 그러나 보다 직관적인 대시보드와 UI를 갖춘 셀프 서비스 BI 툴을 활용하면 관리자와 기타 비기술 직원이 보고서를 더 잘 활용할 수 있다. 그리고 이를 통해 기업들은 부가적으로 데이터에서 비즈니스 가치를 높여서 프로세스를 효율화 할 수 있다.

그러나 셀프 서비스 접근 방식을 취하는 데는 각종 장애물이 있을 수 있다. 예를 들어, 여러 부서에 걸쳐 너무 많은 액세스 권한을 갖게 되면 현장에는 경험이 부족한 직원들로 가득 차서 비용이 치솟고 회사가 데이터 보안 문제에 노출될 수 있다. 

만약 영업 팀이 데이터에 따라 의사 결정을 내리고, 어떤 데이터가 가장 효과적인지 확인하기 위해 혼합하고 일치시킬 수 있는 자율성을 갖기를 원하는가? 툴 롤아웃에 대한 표준화된 중앙 집중식 제어가 핵심이다. 그리고 이를 올바르게 수행하기 위해서는 IT가 데이터를 잘 지배해야 한다.

이러한 트레이드오프로 인해 조직은 당면한 비즈니스 애플리케이션에 적합한 BI 접근 방식을 선택해야 한다.

스위스에 본사를 둔 다국적 제약 회사인 노바티스의 글로벌 시각 애널리틱스 책임자인 액셀 고리스는 “우리에게는 10만 명 이상의 직원과 관련자가 있다. 상당히 큰 사용자 집단이다. 주요 도전과제는 BI 활용 과정을 효율화하는 것이었다. 제약 회사는 규제가 심하기 때문에 BI 활용 프로세스를 어떻게 효율화 것인지가 문제였다”라고 말했다.

IT에서 관리하는 BI 활용 모델은 많은 노력과 프로세스를 필요로 하며, 이는 일부 비즈니스에서는 효과가 없을 수 있다고 그는 덧붙였다.

고리스는 “지나치게 복잡하게 느껴질 수 있다. 현업 담당자들은 더 빨리 움직이고 더 민첩하기를 원한다. IT가 BI 활용의 중심이라면, 병목 현상이 발생한다”라고 말했다.

이 과제를 해결하기 위해 노바티스는 IT 관리 방식과 셀프 서비스라는 비즈니스 관리의 두 가지 접근방식을 모두 구현했다.

그는 “비즈니스 관리형 활용 시나리오를 마련했다. 플랫폼과 툴을 제공하고 특정 매개 변수 내에서 비즈니스가 자체적으로 선호하는 공급업체를 사용하거나 팀이 직접 수행할 수 있도록 지원했다. 이는 매우 인기가 있다. 이제 비즈니스의 모든 사용자에게 서비스를 제공하거나 BI 사용자에게 확장가능한 방식으로 서비스를 제공할 수 있는 방법이 우선 검토되고 있다”라고 덧붙였다.

데이터 통합 여부
조직이 사내와 클라우드에 존재하는 다양한 데이터 소스에서 얻은 데이터를 통합해야 하며, 이로 인해 설정 프로세스를 간소화해야 한다는 요구가 증가하고 있다. 하지만 많은 사람들이 다른 해결책을 찾는다. 예를 들어, 노스 캐롤라이나주 콩코드에 기반을 둔 미국 디자인업체이자 장난감 기차 및 모형 철도의 수입업체인 라이오넬 LLC는 ERP를 기록 시스템으로 사용한다고 CIO 릭 제메레스은 전했다.

그는 “우리의 단일 데이터 소스는 넷스위트이며, 넷스위트를 기반으로 하는 전체 ERP와 전자 상거래를 갖고 있다. 그리고 이를 통해 얻을 수 있는 이점 중 하나는 서로 다른 소스의 데이터를 결합할 필요가 없다는 것이다”라고 말했다. 

하지만 라이오넬에게 효과가 있는 것이 다른 데서는 효과가 없을 수도 있다. 특정 환경에 가장 적합한 솔루션을 찾는 것이 어려운 과제다. 예를 들어 스타우트는 셸먼이 CRM과 재무 데이터의 통합에 대해 다른 접근 방식을 취한다.

그녀는 “많은 비즈니스 인텔리전스 소프트웨어가 데이터 웨어하우스에서 다른 소프트웨어의 백엔드인 모든 데이터 테이블을 로드 한다. 또는 도모와 같은 [BI 툴]은 데이터 웨어하우스 기능을 할 수 있다. 당신은 소프트웨어에 연결할 수 있고 그것을 테이블로 끌어 올릴 것이다. 그런 다음 모든 테이블을 한 곳에 배치하여 정보를 파악하고 만지작거릴 수 있다”라고 말했다.

가트너의 저명한 VP 및 애널리스트인 짐 헤어는 다양한 사업부의 시스템에 가둬 둔 모든 데이터를 데이터 레이크로 모아야 한다는 인식이 존재한다고 지적했다. 

그는 “하지만 그들이 정말로 해야 할 일은 데이터가 어떻게 관리되고 액세스되는지 근본적으로 다시 생각하는 것이다. 가트너가 쓰고 있는 것은 데이터 패브릭의 개념이다”라고 말했다.

데이터 패브릭이란 분산 데이터 환경에서 데이터 공유의 마찰 없는 액세스를 가능하게 하는 것으로 정의되며 의미론적 지식 그래프, 활성 메타데이터 관리 및 임베디드 머신러닝을 사용하여 데이터가 저장된 위치에 상관없이 기업이 데이터에 액세스하고 통합되며 관리할 수 있도록 돕는 것을 목표로 한다. 

헤어는 “데이터 패브릭을 사용하면 데이터가 클라우드 또는 사내의 다양한 유형의 저장소에 상주할 수 있다. 관련 데이터를 찾고 지식 그래프를 통해 연결할 수 있다는 것이다. 이를 위한 핵심은 메타데이터 관리다”라고 말했다.

‘완벽함’과 ‘충분히 좋음’ 사이
기업은 최상의 비즈니스 의사 결정을 내리는 데 필요한 통찰력을 수집하기 위해 고품질 데이터를 사용해야 한다는 것이 일반적인 통념이다. 그러나 이러한 시각이 적절하지 않을 수 있다고 LKQ의 자회사이자 스위스에 본사를 둔 자동차 애프터마켓 부품의 선도적인 유통업체인 LKQ 유럽 GmbH의 디지털 전환 책임자 니콜 미아라는 말했다.

해당 데이터가 최고 품질이라고 생각하지 않는다고 해서 그것이 가치가 없다는 의미는 아니라는 것이다.

완벽한 데이터를 얻고자 하는 기업의 욕구는 가능한 한 많은 데이터를 수집하고 불완전한 데이터를 수정하거나 형식을 교정하는 데 시간을 소비하게 한다. 미아라에 따르면 완벽한 데이터를 확보하는 것은 어렵지만, 조직이 불완전한 데이터를 사용하고 분석하여 비즈니스 통찰력으로 전환하는 것은 가능하다. 

그녀는 비즈니스 리더, 학자 및 기술자로 구성된 오픈소스 싱크탱크인 프로젝트 제브라를 통해 공급망 개선을 주도하면서 불완전한 데이터를 사용하여 올바른 비즈니스 의사 결정을 내리고 공급망을 크게 개선할 수 있었다고 전했다.

그녀는 “여정을 시작하기에 데이터가 완벽할 필요는 없다. 그것은 단계별 접근 방식이다”라고 말했다.

예를 들어, LKQ 유럽은 팬데믹으로 인해 겪었던 35개월 동안의 혼란을 고려하여 영업 데이터를 포함한 자사의 데이터를 공급망 운영을 개선하는데 적용하려고 노력했다. 하지만, 그 업체는 약 12개월 동안의 영업 이력에 대한 데이터만 가지고 있었다.

미아라는 “우리는 송장 데이터를 수집했고, 영업에 대한 추가 정보가 없었기 때문에 불완전한 영업 데이터를 가지고 향후 비즈니스와의 상관 관계를 찾으려고 노력했다. 우리는 데이터만으로 수요를 예측할 수 있도록 전망을 개선할 수 있는지 알고 싶었다. 우리는 데이터가 완벽하지 않았음에도 불구하고 인플레이션과 고용 지표와 같은 외부 신호와 매우 잘 연관되어 있다는 것을 발견했다”라고 말했다.

변화에 대한 저항
조지아주 링골드에 본사를 둔 고급 비닐 플랭크 및 타일 바닥재 회사의 CIO인 닉 슈워츠는 “변화 관리가 비즈니스 인텔리전스를 구현하는데 있어서 직면한 가장 큰 어려움이었다”라고 말했다.

슈워츠에 따르면 바닥재 산업은 기술적으로 앞선 분야가 아니며, 많은 직원들이 기술을 사용하지 않는다. 실제로 3년 전 슈워츠가 입사했을 때는 영업사원들이 전화로 업무를 보다 편하게 처리했기 때문에 일상적으로 이메일조차 사용하지 않았다.

그는 “사람들은 특정한 방식으로 일을 하는 것에 익숙하다. 그들은 수년간 그렇게 해왔고 왜 당신이 다른 방식으로 그것을 하려고 하는지 물어본다. 그래서 우리는 그들을 위해 경험을 최대한 단순화하고, 또한 더 긴 훈련기간을 가져야 했다”라고 말했다.

데이터 거버넌스 일관성
해킷 그룹의 수석 및 최고 데이터 과학자인 저스틴 길레스피는 조직이 마스터 데이터 관리뿐 아니라 주요 메트릭 및 KPI에 대한 거버넌스를 포함한 성숙한 데이터 거버넌스 프로세스를 구축해야 한다고 강조했다.

그는 “내가 이야기를 나눈 모든 회사는 매번 다른 사람들이 회의에 참석하고 논쟁한다는 점에서 동일한 문제를 가지고 있었다. 조직에서 인증한 중앙집중식으로 관리되는 KPI 및 메트릭 세트를 보유하는 것이 핵심이다”라고 말했다.

길레스피에 따르면 거버넌스는 툴과 플랫폼을 표준화하는 것이기도 하다. 그는 “툴과 기술의 관점에서 볼 때, 툴이 없는 것은 드물다. 대개 너무 많은 툴을 갖는 것과 관련이 있다. 따라서 기업들은 하나의 툴 세트로 표준화한 다음 이를 중심으로 숙련도를 만들어야 한다”라고 말했다. ciokr@idg.co.kr
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