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벤더 기고ㅣ‘Why’에서 ‘How’로 이동한 데이터 분석, 2022년 본격적 확산이 기대되는 이유

2021.12.30 태블로  |  CIO KR
선언이 명제가 되기까지 걸린 시간은 불과 3년 여에 불과했다. 데이터가 석유를 넘어 가장 가치 있는 자원으로 부상했다고 설파한 2017년 이코노미스트지의 선언은 이제 거의 모든 기업, 대부분의 임원이 수용하는 현실이 됐다.

사실상 모든 조직이 데이터에 기반해 빠르고 정확하게 의사결정을 내리는 방법을 찾기 위해 분주하게 움직이는 양상이다. 심지어는 UAE, 사우디 아라비아, 이집트와 같은 중동 지역의 국가들까지 데이터 기반의 인공지능에서 성장 모델을 찾을 정도다. 
 
ⓒGetty Images

당위성이 수용되고 공감대가 마련됐지만 기업들의 자신감은 그리 높지 않았다. 2020년 IDC 조사에 따르면 포춘 500대 기업의 C레벨 임원 중 데이터 기반 의사 결정의 필요성을 인정한 비율은 83%였지만, 소속 조직에서 이를 구현할 수 있을 것이라고 응답한 비율은 33%에 불과했다. 최근까지만 해도 포춘 500대 기업에 속하는 조직의 무려 2/3가 데이터 기반 비즈니스에 대한 구체적인 비전을 수립하지 못하고 있었던 셈이다. 

2022년, 데이터 활용의 새 물결 온다
2020년 이후 전 세계를 강타한 팬데믹 사태는 기업들의 변화를 강제했다. 조직 운영 방식이 변화했으며, 비즈니스가 이뤄지는 방식 또한 변화했다. 그리고 이러한 변화는 기업들의 태도에도 영향을 미쳤다. 빠르고 유연하게 변화해야만 생존할 수 있다는 인식이 확산된 것이다. 이는 기업들이 데이터를 바라보는 방식 또한 달라지게 만들었다. 

태블로는 국내 기업들의 현실 움직임에서 이를 포착하고 있다. 데이터 문화 구축, 데이터 기반의 조직과 같은 명제를 넘어서 실제 데이터 기반 결정 역량을 빠르게 확보하려는 동향이 선명히 출현하는 양상이다.

이제 데이터 기반 조직으로의 변화 필요성을 강조할 필요가 없을 정도다. ‘Why’와 ‘What’이 규명된 가운데, 기업들은 이제 실제 조직원들이 데이터를 활용할 수 있도록 하는 ‘Data enablement’에 구체적으로 투자하고 있다.

이를 반영하는 수치 중 하나가 태블로의 교육 과정에 참여하는 연인원이다. 태블로의 무상 데이터 분석 부트캠프인 신병훈련소 프로그램에의 참여자는 2020년 첫 출범 시점에는 500명 정도였으나, 최근 10기 신병훈련소에는 1,000명 정도가 참여했다. 1년 만에 두 배 정도 증가한 것이다.

태블로가 주최하는 ‘Tableau Experience’ 이벤트에 참여하는 인원도 급증하고 있다. 분석 시장 동향, 태블로 신제품 소개, 태블로 활용 교육 등이 이뤄지는 이 행사에는 올해 1,700여 명이 참여했다. 2018년 400명이 참여했던 것을 감안하면 가파르면서도 고무적인 성장세다.

디지털 네이티브 기업 선도, 전통 조직도 합류
이러한 급증세에는 배경이 있다. 소수의 데이터 전담 팀, 데이터 과학자를 넘어 조직 내의 다양한 구성원들이 데이터를 다루도록 하겠다는 기업들이 점차 늘고 있는 것이다.
 
태블로 코리아 김성하 지사장 ⓒTableau
실제로 팬데믹 시국에서 빠르게 성장하고 있는 한 국내 디지털 유통 기업의 경우 수 천 명의 조직원 중 98%가 태블로를 이용해 업무 관련 데이터를 분석할 수 있는 체제를 구축했다. 누구나 아는 국내 디지털 기업은 전 직원이 미팅 중 엑셀 대신 태블로 대시보드를 활용하도록 한다는 정책을 마련했다. 한 온라인 부동산 중개 기업은 태블로 분석 결과를 내부 시스템에 통합해 모든 세일즈 직원들이 B2B 영업에 활용하도록 하는 중이다. 

조직 구성원 다수의 ‘Data Literate’ 역량 배양에 눈을 돌리는 경향은 디지털 네이티브 기업에 국한되지 않는다. 국내 한 전통적인 제조기업은 임원회의에서 파워포인트 대신 태블로를 이용해 실시간 데이터 분석 내용을 공유하도록 했다. 실시간으로 데이터를 확인하고 실시간으로 의사 결정을 내리는 시스템을 구축한 것이다. 이를 통해 75%에 이르는 ROI 개선 효과를 거둔 것으로 이 제조 기업은 분석하고 있다. 

모 거대 금융 기업 또한 업무 영역별 데이터 전문가를 양성한다는 계획을 1년 전부터 진행 중이다. 파일럿 프로젝트 결과 1만 시간 이상의 보고 시간 절감을 거뒀다는 판단 아래, 해당 금융 기업은 태블로 분석 툴 활용을 전국의 영업점까지 확대한다는 결정을 내렸다. 

아울러 또 하나의 주목할 만한 움직임이 공공 분야에서 나타났다. 최고 경영진의 의지로 인해 데이터 활용 정책이 추진되는 민간 분야와 달리 공공 분야에서는 기획, 인사 등의 현업 실무진이 태블로를 먼저 활용하는 양상이 두드러졌다.

보다 본격적인 구매를 위해 조달 등록을 요청하는 목소리가 늘어남에 따라 약 4개월 전 태블로의 솔루션 라인업이 조달 등록됐으며, 매달 관련 매출이 증가하고 있다. 공공 조직의 경우 변화가 유독 느린 점을 감안하면, 데이터 분석 민주화의 물결이 모든 산업 영역에서 서서히 나타나고 있다고 해석될 수 있는 셈이다. 

‘How’에 대한 태블로의 제언, ‘작고 민첩하게, 커뮤니티 중심적으로’
기업들이 과거 데이터 분석에 취한 접근법은 사뭇 달랐다. 데이터 인프라스트럭처 및 분석 역량을 IT 부문이나 업무혁신 조직에 일임하곤 했다. 이는 영역별로 데이터가 사일로화되는 현상과, 분석하기까지 며칠, 많게는 몇 달이 걸리는 문제로 이어졌다.

태블로는 ‘스몰 석세스’의 선순환이 핵심이라고 제안한다. 현업 직원들까지도 엑셀을 사용하듯 데이터에 접근하고 분석해 각자의 업무를 더 빠르고 정확하게 수행할 수 있도록 하는 비즈니스 사이언스 단계를 달성하기 위해서는 데이터 수집에서 거버넌스, 접근, 분석 및 활용에 이르는 모든 단계에서 꾸준하면서도 유기적인 발전이 필수적이다. 

한꺼번에 막대한 비용을 투자해 조직의 데이터 인프라스트럭처나 아키텍처를 바꾸려는 시도는 더 이상 유효하지 않다. 태블로만 해도 3개월마다 신기능을 소개하고 있다. 이렇듯 빠르게 변화하고 진화하는 세상 속에서 정확한 예측보다 더 중요한 것은 민첩한 대응성이며, 이를 지향하는 것이 오히려 시행착오를 줄이는 지름길이다. 
 
자가발전하는 커뮤니티는 태블로가 데이터 조직으로의 성공을 위해 꼭 필요하다고 강조하는 요소다.

그렇다면 이는 어떻게 달성할 수 있을까? 필요한 요소로는 어떤 것들이 있을까? 먼저 교육의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않다. 모든 조직원들이 실제 데이터에 접근하고 분석할 수 있는 역량을 육성해 일정 수준에 달하면 전체 기업 조직의 문화가 변모하기 시작한다. 물론 이는 최고 경영진의 의지와 후원이 뒷받침되어야 가능하다.

이와 함께 강조할 부분은 ‘Fun’이다. 조직 구성원들이 데이터 분석을 통해 실제 업무를 더 효율적으로 할 수 있도록 해야 한다. 데이터 분석이 또 하나의 추가 업무가 되어서는 안 된다. 2, 3일 걸리던 작업이 데이터 분석으로 인해 반나절이면 완료되는 효율성을 각 구성원들이 체감하도록 할 필요가 있다. 이를 위해서는 일상 업무 도구로서의 접근성을 반드시 감안해야 한다. 

한편 전체 과정에서 빼놓을 수 없는 요소가 바로 커뮤니티다. 교육을 통해 모든 것을 가르치고 프로세스를 정립하기란 불가능하다. 기업마다 적절한 데이터 거버넌스가 다르고 보아야 할 데이터가 다르며, 요구되는 알고리즘이 다르기에 교과서 같은 해답이 있을 수 없다. 기업이 지속적으로 데이터 성공을 확대하기 위해선 사용자, 업계가 서로 상생하는 커뮤니티의 존재를 필수적인 살펴봐야 하는 이유다.

실제로 고객 기업 사용자 사이의 리더십에 의해 데이터 활용 수준이 자가발전하는 풍경은 성공적인 데이터 활용 기업에서 공통적으로 찾아볼 수 있다. 태블로가 최근 태블로 컨퍼런스에서 고객과 파트너, 개인으로 이뤄진 생태계 중심적 개념인 ‘태블로 이코노미’를 제시한 배경이기도 하다. 
 
태블로 화면 한번의 클릭으로 AI 기반 통계 모델링도 이용할 수 있는 기능 등, 다양한 방법으로 상호작용할 수 있다.

데이터 분석, 두 방향으로 진화
데이터 분석의 민주화라는 방향은 정해졌다. 이와 함께 BI 및 데이터 애널리틱스 업계 또한 새로운 차원으로 진화하는 양상이 나타날 전망이다. 크게 두 가지 흐름이 있다.

먼저 R이나 파이썬을 통한 고급 분석과 현업 실무자들이 이용하는 비즈니스 사이언스의 분화가 선명해진다. 기존에는 데이터 과학자들이 모두 처리했지만, 도구가 발전하고 데이터 문화가 정착되면서 일상 업무를 분석하는 비즈니스 애널리틱스 영역이 한층 대두될 전망이다.

다른 한편으로는 AI와의 접목이 더욱 활발해질 것으로 관측된다. 자연어 및 비정형 데이터 처리, 여타 예측 기능이 BI 영역과 만나게 된다. 이러한 동향은 데이터 과학자들의 고급 분석뿐 아니라 현업 실무자들의 비즈니스 사이언스 영역에서도 찾아볼 수 있게 될 것이다. 

코로나19로 인해 디지털 트랜스포메이션이 가속화됐다는 진단이 회자되고 있다. 데이터 분석 분야에서는 오히려 모자란 표현이다. 돌다리조차 두들기듯 조심스럽게 데이터 기반 조직으로의 변신을 도모했던 기업들이 생존을 위해 데이터 분석의 실무 적용을 일단 시도하기 시작했다. 또한 고려청자를 빗는 듯한 장인정신 대신 레고처럼 만들고 부수고 다시 만드는 방식으로의 질적인 변화가 마침내 나타났다. 2022년은 이러한 시도들이 기업의 성공과 생존으로 구체화되는 모습을 확인하는 한 해가 될 것이다. ciokr@idg.co.kr
 
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