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올해 ‘데이터 애널리틱스’ 핵심 키워드는 “ESG·공급망·제품화”

2022.03.22 Thor Olavsrud  |  CIO
2022년에는 ▲공급망 가시성, ▲데이터 제품의 정확한 가치 평가, ▲지속가능성 및 최적화를 위한 데이터 활용이 중요할 전망이다. 

‘데이터 애널리틱스’는 계속해서 변화하는 영역이다. 2020년 초, 기업들은 디지털 트랜스포메이션을 지원하기 위해 애널리틱스에 집중적인 투자를 지속할 것처럼 보였다. 그러나 코로나19 팬데믹이 발발했다.

팬데믹 초기, 기업들은 긴축에 나서면서 데이터와 애널리틱스 투자를 줄이고, 원격인력 지원 등의 다른 긴급한 우선순위에 집중하는 것처럼 보였다. 하지만 많은 기업은 데이터 및 애널리틱스와 AI 도입을 가속화했다. 지난 2020년 7월 발표된 KPMG 보고서에 따르면 전체 설문조사 응답자의 67%는 팬데믹에 따라 디지털 트랜스포메이션 전략을 가속했으며, 63%는 디지털 트랜스포메이션 예산을 늘렸다고 밝혔다. 그 이후로도 속도는 느려지지 않았다. 포춘 비즈니스 인사이트(Fortune Business Insights)는 글로벌 빅데이터 애널리틱스 시장이 13.2%의 CAGR(2008~2021)로 2028년에는 미화 5,497억 달러까지 성장하리라 예측했다. 

2022년, IT 리더가 데이터 애널리틱스 및 AI와 관련해 염두에 둬야 할 3가지 트렌드를 살펴본다. 
 
ⓒGetty Images

공급망이 중요하다
팬데믹은 글로벌 공급망에 엄청난 충격을 줬다. 항구에 입항하려는 선박이 끝없이 줄을 서 있었고, 물류센터에는 컨테이너가 쌓여 있었으며, 때에 따라 재고가 바닥나기도 했다. 이에 따라 많은 기업에서 공급망 애널리틱스는 필수적인 비즈니스 구성요소가 되고 있다.

웨스트 먼로(West Monroe)의 데이터 및 애널리틱스 전략 혁신 책임자 더그 래니는 “대부분의 기업은 공급망의 단일 수준, 즉 공급업체가 누구인지, 대체 공급업체를 어떻게 확보할 것인지만 집중한다. 그러나 점점 더 많은 기업이 다단계 공급망 가시성을 살펴보기 시작하리라 예상한다. 가격 지수를 예측하기 위해서다. 또 공급업체뿐만 아니라 공급업체의 공급업체의 공급업체도 마찬가지다”라고 말했다.

이어서 그는 기업들이 웹사이트에서의 데이터 수집, 링크드인에서의 이직률 모니터링, 소셜 미디어에서의 가격 및 가용성 불만사항 모니터링 등을 통해 많은 데이터를 찾아 이러한 가시성을 얻을 수 있다고 덧붙였다. 

美 제조업체 몰렉스(Molex)의 CDO 마이크 기레시는 공급망을 이해하는 것이 가장 큰 과제라고 언급했다. 그는 “데이터, 인공지능(AI), 머신러닝(ML)을 활용하려고 하고 있다. 공급망 역량을 제공하는 방식 측면에서 더욱더 유리해질 수 있는 모든 일을 시도하고 있다”라고 전했다.

데이터에 실질적인 가치를 부여해야 한다
래니는 “최고 데이터 책임자(CDO)의 가장 큰 성공은 데이터를 실제로 제품화하거나 상용화했을 때다”라고 말했다. 가트너의 前 VP 애널리스트였던 그는 (가트너의 연구 결과를 인용해) CDO가 데이터 수익화 이니셔티브를 달성했을 때 자신의 역할에서 성공할 확률이 3.5배 더 높다고 밝혔다(BI 또는 데이터 애널리틱스 투자의 ROI를 입증했을 때는 1.7배 더 높았다). 

그에 의하면 가트너는 또한 투자자가 데이터를 제품화하거나 상용화하는 기업을 더 가치 있게 생각한다는 사실을 발견했다. 래니는 실제로 기업 데이터의 가치가 M&A의 중요한 요소가 되고 있다고 언급했다. “데이터를 자산으로 취급하는 기업은 시장 대 장부가액 비율이 시장 평균보다 거의 2배나 높았다. 데이터 제품 또는 일종의 데이터 파생상품을 판매하는 기업은 시장 대 장부가액 비율이 3배 높았다. 따라서 실제로 투자자는 데이터에 능통하거나 데이터 중심적이거나 데이터 제품 지향적인 기업을 선호한다”라고 설명했다.

올해 기업들은 데이터에 가치를 할당하고, 그 가치를 활용하여 수익을 창출하고자 하고 있다. 단순히 데이터를 판매하는 게 아니라, 데이터를 기존 제품이나 서비스에 적용하거나 내부적으로 데이터를 사용하여 입증 가능한 가치 스트림을 생성하는 것이 중요하다.

콜리브라(Collibra)의 데이터 과학자 알렉산더 티킨트와 ECCRT(European Centre for Clinical Research Training)의 자동화 개발자 사베나즈 라마티는 최근 콜리브라 데이터 제품의 가치를 파악하기 위해 개발한 프로세스를 설명하는 블로그 게시물을 올렸다. 티킨트와 라마티는 데이터 제품에서 사용된 리소스(개발, 유지보수, 라이선스 포함)의 비용 그리고 데이터 제품에서 생성된 수익을 계산하여 순가치를 확인했다. 다만, 해당 데이터 제품이 직접 수익을 창출하는 게 아니라 콜리브라의 영업 엔지니어를 지원하는 도구였기 때문에 계산은 간단하지 않았다.

티킨트와 라마티는 이 프로세스가 기업으로 하여금 가성비 좋은 데이터 제품을 파악하고, 데이터 팀의 리소스가 효과적으로 사용되고 있는지 평가하는 데 유용하다고 말했다. 이어서 “데이터 제품의 가치를 계산하기가 까다롭다. 하지만  가능한 많은 비용과 구성요소를 측정할 만한 가치가 있다. 효과적인 데이터 제품은 정확한 결정으로 이어진다”고 덧붙였다.

디즈니 광고 세일즈(Disney Advertising Sales; DAS)는 데이터 가치를 활용하여 고객과 소통하는 조직이다. DAS는 데이터 클린룸을 통해 고객사(광고주)에게 잠재 고객 그래프를 지원한다. 클라이언트 솔루션 부문 부사장 리사 발렌티노는 “이를 통해 광고주는 전통적인 인구 통계를 넘어 혁신적일 수 있게 된다. 더 관련성 높고 맥락에 맞는 기회를 제공할 수 있기 때문에 광고주는 물론 시청자도 만족하게 된다. 고객의 성과도 높아진다”라고 전했다.

지속가능성도 핵심이다
기업 리더십 사이에서 ‘ESG(Environmental, Social, Governance)’에 관한 인식이 지난 2021년부터 증가했으며, 이 트렌드는 2022년에도 계속될 전망이다. 작년 8월 아스펜 테크놀로지(Aspen Technology)의 지속가능성 책임자로 임명된 페이지 모스는 “이 새로운 역할은 올여름 지속가능성에 중점을 두고 만들어졌다. 지속가능성이 얼마나 중요한지 알 수 있는 대목이다”라고 말했다.

아스펜 테크놀로지는 지속가능성을 위해 시뮬레이션과 디지털 트윈을 활용하고 있다. 초기에는 시뮬레이션을 사용해 고객이 특정 화학 공정에 접근하는 다양한 방법 등을 살펴보도록 했다고 그는 설명했다. 모스는 “이를테면 ‘프로세스가 다른 온도에서 이뤄지거나 다른 분리 기술이 적용된다면 어떻게 될까?’ 등의 상황을 시뮬레이션했다. 대부분은 비용과 수익성에 초점을 맞추고 있었다. 하지만 오늘날 고객은 점점 더 효율성에 관심을 두고 있다. 즉, 과거에는 효율성을 달러나 유로로 측정했다면 지금은 생성되지 않은 CO2, 폐기물, 프로세스 중 손실되지 않은 원료 측면에서 살펴보는 게 더 낫다고 이야기하고 있다”라고 설명했다.

제조 서비스 기업 자빌(Jabil)은 수년 동안 ‘미래 공장(Factory of the Future)’ 이니셔티브를 추진해왔다. 이 회사는 전 세계 20개국에서 100개 이상의 공장을 운영하고 있으며, 미래 공장 이니셔티브의 목적은 이러한 공장을 최적화하고 미래 경쟁력을 확보하는 것이다. 자빌의 수석 부사장 겸 글로벌 CIO 메이 얍은 공장 최적화와 지속가능성이 떼려야 뗄 수 없는 관계라고 언급했다.

그는 “미래 공장 이니셔티브를 수립할 당시에는 사실 거창한 이름이 없었다. 그냥 IT 공장 최적화라고 불렀었다”라면서, “공장에서 무언가를 디지털화하면 시각화할 수 있다. 시각화할 수 있게 되면 공장 내 프로세스를 최적화하는 방법을 고려할 수 있다”라고 전했다.

무엇보다 이 이니셔티브는 디지털 트윈을 사용해 자빌의 사이트 운영을 모니터링하고, 잠재적인 폐기물을 식별하며, 이 폐기물을 공장 내 다른 곳에서 활용할 방법을 강구한다. 예를 들어 공장의 한 공정에서 폐증기가 발생할 수 있다. 미래 공장 이니셔티브는 디지털 트윈을 사용하여 폐증기의 출처를 확인한 후, 이를 포집하고 공장의 다른 프로세스 전력을 제공하는 데 활용할 수 있다. ciokr@idg.co.kr
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