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디지털 트랜스포메이션 / 빅데이터 | 애널리틱스

성공적인 '데이터 공급망 변혁'을 위한 지렛대 전략

2022.07.20 David Angelow  |  CIO
기업의 변화 지렛대를 이해하면 데이터 기반 의사결정과 비즈니스 결과를 개선할 수 있다.

소속 기업이 ‘양질의 분석용 데이터’를 의도에 따라 제공하도록 정렬돼 있는가? 아니면 우발적으로 제공하고 있는가? 이상한 질문이라고 생각할 수 있지만 기업의 변화 지렛대를 이해하면 데이터 공급망 프로세스를 개선할 기회를 찾을 수 있다. 
 
ⓒGetty Images Bank

정렬의 핵심 과제는 프로세스 또는 기능의 목표, 지표, 이점을 모든 부서에 전달하는 것이다. 데이터 공급망의 진정한 가치는 데이터 품질 향상이긴 하지만 리더들은 이를 전사적으로 널리 전달해야 한다는 점을 간과할 수 있다. 그 원인은 아마도 심리학에서 찾을 수 있을 것이다. 

심리학에서 ‘친근 효과(familiarity effect)’는 노출 증가에 따른 편향을 설명하는 용어다. 이것이 IT 리더들의 의사소통에 어떻게 영향을 미치는가? IT 리더들은 정보를 수집, 정리, 분석하는 데 필요한 데이터와 프로세스에 ‘노출’돼 있으며, 그 이해를 기업 내 다른 사람에게 투영하는 경향이 있다. 

따라서 현실은 기업의 각 부서도 ‘친근 효과’의 영향을 받으며, 각 부서 내 요구에 따라 정의하는 것이다. 마케팅 부서와 회계 부서가 서로 다른 데이터 요구사항과 성과 척도를 가지고 있다는 게 놀라운 일이 아니다. 기업 전체에서 의도적으로 의사소통하지 않으면 오해가 발생할 수밖에 없다

데이터 품질 향상의 가치에 관한 의사소통의 필요성을 높이는 또 다른 요소는 바로 책임이다. 데이터의 가치가 높아지면서 많은 기업에서 ‘최고 데이터 책임자(Chief Data Officer; CDO)’라는 역할이 생겼다. MIT CDOIQ와 액센츄어의 최근 연구에 따르면 CDO들은 많은 과제와 기회에 직면하고 있다. CDO가 성공하기 위해 가장 필요한 스킬로는 ‘변화 에이전트(67%)’와 ‘에반젤리스트(47%)’가 꼽혔으며, CDO의 78%는 기업들이 경쟁 우위를 모색하면서 CDO 역할과 책임이 중요해지고 있다고 답했다.

데이터 품질 향상이라는 공통 목표를 위해 조직 전체를 정렬하려면 여러 지렛대를 활용해 인식과 행동을 수정해야 한다. 기업의 기본 문화가 변화의 속도와 지속성에 영향을 미치긴 하지만 최선의 결과는 긍정적인 새로운 행동을 장려할 때 생긴다(즉, 채찍 대신 당근을 사용해야 더 오래 지속된다).

전사적인 목표 이해를 돕는 폭넓은 의사소통 외에도, 결과를 개선하기 위한 3가지 지렛대가 있다. 

• 데이터 품질과 비즈니스 결과: 지표와 측정
• 역할 및 책임 정의
• 부서 또는 개인별 인정과 보상

 

데이터 품질과 비즈니스 결과: 지표와 측정
이해관계자, 주주, 경영진은 비즈니스 결과를 기반으로 회사 성과를 측정한다. 여기서 ‘데이터의 가치’는 의문의 여지가 없지만 데이터 자체에는 아무런 가치가 없다. 데이터의 가치는 더 나은 비즈니스 결과 달성(예: 매출 증가, 비용 절감, 자산 활용도 개선 등)과 직결된다.

데이터 가치 인식은 데이터와 데이터 품질에 초점을 맞춘 지표와 측정으로 이어진다. 데이터 품질 측정에는 여러 차원이 있으며, 품질이 낮은 데이터를 사용하여 최적의 비즈니스 의사결정을 내리기는 어렵다. 아울러 해당 데이터로 지원할 비즈니스 의사결정에 데이터 지표를 맞추는 것도 중요하다. 

지표와 측정이 유용한 이유는 결과에 의미와 맥락을 부여하기 때문이다. 즉, 데이터 측정치를 비즈니스 결과와 정렬시키면 데이터가 비즈니스 결과 및 가치에 어떻게 일조하는지 이해할 수 있다는 점에서 상당히 유용하다. 

역할 및 책임 정의
결과에 관한 책임은 역할마다 명확하게 규정된 책임을 부여하는 것에서 시작된다. 여기서 (자신의) 역량을 테스트하려면 MECE(Mutually Exclusive Collectively Exhaustive, 상호 배제와 전체 포괄) 기법을 활용하여 각 역할에 고유한 책임이 있고, 모든 책임이 특정 역할에 할당되도록 한다. 

몇몇 기업에서 CDO의 역할은 광범위하게 정의돼, 이를테면 보안, 거버넌스, 윤리, 보고 애널리틱스, 아키텍처 그리고 규정하기 애매한 소프트스킬까지 아우르기도 한다. 이처럼 넓은 범위의 책임을 하나의 역할에 할당하는 건 불합리하다. CDO 역할이 많은 활동과 관련돼 있는 건 확실하지만 모범 사례는 3~5가지의 필수 항목으로 책임을 제한하는 게 좋다. 

데이터 책임은 기존의 핵심 부서와 일치해야 한다. 예를 들어 법무팀은 개인정보보호, 저장/이동 등 현재 및 계속 변화하는 글로벌 표준 준수를 계속 책임져야 한다. RACI 매트릭스를 활용하면 역할과 책임을 일치시키는 데 유용하다. 

부서 또는 개인별 인정과 보상
인간은 공통된 특성을 공유하고, 그중 ‘인정’은 만족도와 성과를 이끌어내는 것으로 꾸준하게 입증된 핵심 특성이다. 데이터는 건조하고 인간미가 없지만 (이와 관련해 투입되는) 사람들은 데이터 공급망에 관여하고 있으며 개인 및 부서의 기여도를 인정하면 혁신에 큰 이점을 제공할 수 있다.

많은 기업이 인정 및 보상 프로그램을 인사 고과 주기와 연결한다. 하지만 데이터 공급망과 그에 따른 데이터 품질 개선에 중점을 둔 인정 및 보상 프로그램을 만들면 변화 속도를 크게 높일 수 있다.

중요한 요소는 보상이 의미 있고 특별하다고 인지할 수 있도록 창의성을 발휘해야 한다는 점이다(예: 전용 주차 공간, 특전을 제공하는 황금 티켓, 선물, 금품 등). 나름대로 특색 있는 수상도 부서(또는 개인)가 인정받기 위해 경쟁에 나서도록 하기 때문에 빠른 변화에 도움을 줄 수 있다(예: 특별 행사, 계획에 없던 즉석 시상식 등).

비즈니스 리더들은 기업의 사명, 비전, 가치에 부합하는 비즈니스 결과를 개선하는 데 관심이 있다. 오늘날 환경에서 데이터는 그 어느 때보다 가용성이 높아졌고, 데이터 기반 의사결정은 직관을 능가한다. 위에서 소개한 3가지 지렛대를 효과적으로 정렬하면 데이터 기반 의사결정을 제공하는 데이터 공급망 전반에 걸쳐 상당한 개선을 이뤄낼 수 있다. ciokr@idg.co.kr
 
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