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2020 CIO 미션 '경제 침체에도 대비하는 IT계획 수립'

경영진은 CIO에게 경기 침체 가능성에 대비한 IT계획을 수립하라고 요구한다. 최선의 전략과 접근 방식은 경기가 나쁠 때뿐 아니라 경기가 좋을 때에도 통한다.   웨스트 몬로 파트너스의 CIO 알버트 루오코는 12월 크리스마스와 연말을 앞둔 몇 주 동안 인공지능(AI) 툴을 활용해 회사의 역량을 강화할 방법을 테스트하기로 했다. 루오코에게 개념 증명은 잠재적인 비즈니스 가치를 파악하는 정도를 넘어선다. 경제 지표에 대해 알아볼 시간도 준다. 그는 “투자 여부를 결정할 2개월이라는 선택지가 있다. 경제가 좋지 않아 위험을 감수하지 않기로 했다면 계획을 미룰 수 있다”라고 말했다. 루오코는 경기가 후퇴할 수 있다는 의심 때문에 IT부서를 관리하는 방식을 바꾸지 않았지만, 더 주의를 기울이고 있다고 밝혔다. 그는 “경제가 좋을 것으로 전망되었다면 더 많은 기회를 노렸겠지만, 경기 후퇴 징후 때문에 조금 더 조심스럽게 접근하고 있다”라면서, 자신은 다른 중역 대부분과 마찬가지로 핵심 경제 지표를 주시하고, 그 의미를 해석하려 시도하고 있다고 덧붙였다. CIO는 일반적으로 경기 후퇴(경제 침체) 여부와 그 시기에 대해 예측하는 일을 하지 않는다. 이는 CIO의 책임 범위 밖이다. 그러나 평판 높은 전문가 중에는 중역인 고객들에게 경기 후퇴에 대비해 계획을 수립하라고 조언하는 사람들이 있다. 디지털 컨설팅 회사인 너더리(Nerdery)의 조셉 토볼스키는 그것이 비즈니스 측면에서 현명하고 합리적이라고 말했다. “CIO들은 2020년 전략의 일부로 경기가 후퇴될 수도 있다는 가정 아래 이에 대한 계획을 수립해야 한다. 언제나 거시경제 상황을 주시하고, 예상하지 못한 일이 일어날 경우를 대비한 우발 계획을 수립해두는 것이 현명하다”라고 토볼스키는 강조했다. 다른 전문가들의 조언도 비슷하다. 가트너는 2019년 6월 발표한 ‘관리자들을 위한 업데이트 소식: 다음 경제 침체를 대비(General Manager Update: Are You Ready f...

CIO 침체기 불경기 현대화 2020년 IT계획 거시경제 디지털 변혁 불황 스파이스웍스 IT예산 가트너 호황

2019.12.20

경영진은 CIO에게 경기 침체 가능성에 대비한 IT계획을 수립하라고 요구한다. 최선의 전략과 접근 방식은 경기가 나쁠 때뿐 아니라 경기가 좋을 때에도 통한다.   웨스트 몬로 파트너스의 CIO 알버트 루오코는 12월 크리스마스와 연말을 앞둔 몇 주 동안 인공지능(AI) 툴을 활용해 회사의 역량을 강화할 방법을 테스트하기로 했다. 루오코에게 개념 증명은 잠재적인 비즈니스 가치를 파악하는 정도를 넘어선다. 경제 지표에 대해 알아볼 시간도 준다. 그는 “투자 여부를 결정할 2개월이라는 선택지가 있다. 경제가 좋지 않아 위험을 감수하지 않기로 했다면 계획을 미룰 수 있다”라고 말했다. 루오코는 경기가 후퇴할 수 있다는 의심 때문에 IT부서를 관리하는 방식을 바꾸지 않았지만, 더 주의를 기울이고 있다고 밝혔다. 그는 “경제가 좋을 것으로 전망되었다면 더 많은 기회를 노렸겠지만, 경기 후퇴 징후 때문에 조금 더 조심스럽게 접근하고 있다”라면서, 자신은 다른 중역 대부분과 마찬가지로 핵심 경제 지표를 주시하고, 그 의미를 해석하려 시도하고 있다고 덧붙였다. CIO는 일반적으로 경기 후퇴(경제 침체) 여부와 그 시기에 대해 예측하는 일을 하지 않는다. 이는 CIO의 책임 범위 밖이다. 그러나 평판 높은 전문가 중에는 중역인 고객들에게 경기 후퇴에 대비해 계획을 수립하라고 조언하는 사람들이 있다. 디지털 컨설팅 회사인 너더리(Nerdery)의 조셉 토볼스키는 그것이 비즈니스 측면에서 현명하고 합리적이라고 말했다. “CIO들은 2020년 전략의 일부로 경기가 후퇴될 수도 있다는 가정 아래 이에 대한 계획을 수립해야 한다. 언제나 거시경제 상황을 주시하고, 예상하지 못한 일이 일어날 경우를 대비한 우발 계획을 수립해두는 것이 현명하다”라고 토볼스키는 강조했다. 다른 전문가들의 조언도 비슷하다. 가트너는 2019년 6월 발표한 ‘관리자들을 위한 업데이트 소식: 다음 경제 침체를 대비(General Manager Update: Are You Ready f...

2019.12.20

미래학자가 보는 예측 분석 방향 '외부 데이터, 개인화, 거시경제'

역설적이지만 필자는 예측 분석에 대해 예측하는 미래학자다. 그러면 미래에는 빅데이터와 예측 분석이 어떻게 더 발전할 것인가? 그리고 더욱 중요하게, 예측 분석과 그로 인해 만들어진 통찰은 기업이 빠르게 변화하는 환경 속에서 더욱 민첩해지고 더 잘 대응하는데 어떻게 도움을 줄까? 위로, 아래로 그리고 안에서 밖으로 필자는 2015년에 예측 분석이 ‘위로, 아래로, 그리고 안에서 밖으로’라는 3가지 방향으로 나아갈 것으로 전망한다. 하지만 각기 다른 방향이라기 보다는 이 3가지를 서로 연결된 것으로 보는 게 더 맞을 것이다. 기업은 내부 데이터에서 외부 데이터로 확대로 사용하며, 평균적인 소비자가 아닌 소비자 개개인에 초점을 맞춰 분석을 세분화하고, 비즈니스 전망뿐 아니라 금융 시장, 지정학적 요인, 기후 변화 등 거시적인 것들을 예측 대상을 확대하게 될 것이다. 현업 임원과 이들 회사가 얻는 진정한 가치는 이 3가지 방향에서 나오는 통찰에 근접할 수 있는 데서 나오기 때문이다. 3가지 방향을 살펴보기 전에, 무엇을 ‘빅데이터’라고 부르고, 그 빅데이터와 예측 분석 간의 관계에 대해 짚고 넘어가자. 디지털 파괴(digital disruption)만큼이나 빅데이터가 요즘의 유행어다. IDC 디지털 유니버스 조사 보고서는 올해 전세계의 데이터 스토리지 용량이 9,000엑사바이트에 이를 것이라고 추정했다. 그리고 빅데이터의 규모는 기하급수적으로 증가하고 있는데, 이는 사회 경제적 서비스가 인터넷으로 이동한 결과다. 휴대전화는 이미 엄청난 양의 디지털 정보를 생산하고 있으며, 이런 물결은 사물인터넷이 빠르게 온라인으로 넘어오게 되면 더욱 거세질 것이다. 전문가들은 빅데이터를 양(volume), 다양성(variety), 속도(velocity)이라는 3가지 관점으로 규정한다. 즉 얼마나 많은, 어떤 유형의, 데이터가 얼마나 빠르게 생성되는지를 보는 것이다. 이것도 좋지만, 빅데이터의 핵심 이슈는 바로 ...

빅데이터 기업 외부 데이터 거시경제 스마트데이터 미래학자 소셜 분석 예측 맞춤 개인화 CMO 전망 IDC 디지털 유니버스 조사 보고서

2015.02.12

역설적이지만 필자는 예측 분석에 대해 예측하는 미래학자다. 그러면 미래에는 빅데이터와 예측 분석이 어떻게 더 발전할 것인가? 그리고 더욱 중요하게, 예측 분석과 그로 인해 만들어진 통찰은 기업이 빠르게 변화하는 환경 속에서 더욱 민첩해지고 더 잘 대응하는데 어떻게 도움을 줄까? 위로, 아래로 그리고 안에서 밖으로 필자는 2015년에 예측 분석이 ‘위로, 아래로, 그리고 안에서 밖으로’라는 3가지 방향으로 나아갈 것으로 전망한다. 하지만 각기 다른 방향이라기 보다는 이 3가지를 서로 연결된 것으로 보는 게 더 맞을 것이다. 기업은 내부 데이터에서 외부 데이터로 확대로 사용하며, 평균적인 소비자가 아닌 소비자 개개인에 초점을 맞춰 분석을 세분화하고, 비즈니스 전망뿐 아니라 금융 시장, 지정학적 요인, 기후 변화 등 거시적인 것들을 예측 대상을 확대하게 될 것이다. 현업 임원과 이들 회사가 얻는 진정한 가치는 이 3가지 방향에서 나오는 통찰에 근접할 수 있는 데서 나오기 때문이다. 3가지 방향을 살펴보기 전에, 무엇을 ‘빅데이터’라고 부르고, 그 빅데이터와 예측 분석 간의 관계에 대해 짚고 넘어가자. 디지털 파괴(digital disruption)만큼이나 빅데이터가 요즘의 유행어다. IDC 디지털 유니버스 조사 보고서는 올해 전세계의 데이터 스토리지 용량이 9,000엑사바이트에 이를 것이라고 추정했다. 그리고 빅데이터의 규모는 기하급수적으로 증가하고 있는데, 이는 사회 경제적 서비스가 인터넷으로 이동한 결과다. 휴대전화는 이미 엄청난 양의 디지털 정보를 생산하고 있으며, 이런 물결은 사물인터넷이 빠르게 온라인으로 넘어오게 되면 더욱 거세질 것이다. 전문가들은 빅데이터를 양(volume), 다양성(variety), 속도(velocity)이라는 3가지 관점으로 규정한다. 즉 얼마나 많은, 어떤 유형의, 데이터가 얼마나 빠르게 생성되는지를 보는 것이다. 이것도 좋지만, 빅데이터의 핵심 이슈는 바로 ...

2015.02.12

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