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‘CDO’ 커리어를 위한 첫걸음, 이력서 작성 알짜 팁 5

기업들이 경쟁우위를 확보하기 위해 데이터를 활용하면서 ‘최고 데이터 책임자(Chief Data Officer; CDO)’의 역할이 점점 더 중요해지고 있다. IDC 보고서에 따르면 전통적으로 데이터 거버넌스 및 컴플라이언스를 담당해왔던 CDO의 책임 범위가 확대돼 전략적 비즈니스 리더로 부상했다.  보고서는 최고 데이터 책임자 KPI의 80%가 비즈니스 지향적이라고 전했다. CDO의 핵심 KPI로는 운영 효율성, 데이터 프라이버시 및 보호, 생산성, 혁신 및 수익, 고객 만족 등이 꼽혔다. 또 CDO의 87%는 ‘지능형 기업으로 거듭나는 것’이 2025년까지의 최우선 과제라고 말했으며, 52%의 CDO는 비즈니스 부문 리더에게 보고하는 것으로 나타났다.  여기서는 CDO 커리어를 시작하려는 이를 위한 이력서 작성 요령 5가지를 소개한다.    1. 트랜스포메이션에 집중하라 모든 기업에 데이터는 최우선 순위가 됐다. 그리고 이미 디지털 전략을 수립한 기업도, 이제 막 시작하는 기업도 있을 것이다. 이러한 맥락에서 CDO는 기업의 전체 데이터 관행을 완성하거나, 데이터 전략을 개선하거나, 다음 단계로의 발전을 지원하는 등 어떤 유형의 디지털 혹은 데이터 트랜스포메이션 작업을 맡게 되리라 예상된다.  IT 테크 이그젝(Tech Exec)의 이력서 전문가 스티븐 반 브리드는 “CDO 이력서를 준비할 때 각 기업이 각 역할에 다양한 임무를 포함하기 때문에 ‘청중’을 고려해야 한다. 하지만 디지털 기술 트랜스포메이션을 주도할 수 있는 역량이 핵심일 것”이라고 말했다.   데이터 트랜스포메이션을 주도할 수 있는 역량을 입증하기 위해 비즈니스 전략, 전략 계획, 비즈니스 운영, 데이터 거버넌스, 목표 정렬, 데이터 보안, 데이터 소싱, 기술 로드맵 개발, 변경 관리, 커뮤니케이션 및 팀 리더십 등 관련 스킬을 강조하는 게 좋다. 이를테면 기업이 데이터 과학 및 애널리틱스 전략을 수립하거나 혁신하는 데 도움을 ...

최고 데이터 책임자 CDO 데이터 트랜스포메이션 이력서

2022.11.22

기업들이 경쟁우위를 확보하기 위해 데이터를 활용하면서 ‘최고 데이터 책임자(Chief Data Officer; CDO)’의 역할이 점점 더 중요해지고 있다. IDC 보고서에 따르면 전통적으로 데이터 거버넌스 및 컴플라이언스를 담당해왔던 CDO의 책임 범위가 확대돼 전략적 비즈니스 리더로 부상했다.  보고서는 최고 데이터 책임자 KPI의 80%가 비즈니스 지향적이라고 전했다. CDO의 핵심 KPI로는 운영 효율성, 데이터 프라이버시 및 보호, 생산성, 혁신 및 수익, 고객 만족 등이 꼽혔다. 또 CDO의 87%는 ‘지능형 기업으로 거듭나는 것’이 2025년까지의 최우선 과제라고 말했으며, 52%의 CDO는 비즈니스 부문 리더에게 보고하는 것으로 나타났다.  여기서는 CDO 커리어를 시작하려는 이를 위한 이력서 작성 요령 5가지를 소개한다.    1. 트랜스포메이션에 집중하라 모든 기업에 데이터는 최우선 순위가 됐다. 그리고 이미 디지털 전략을 수립한 기업도, 이제 막 시작하는 기업도 있을 것이다. 이러한 맥락에서 CDO는 기업의 전체 데이터 관행을 완성하거나, 데이터 전략을 개선하거나, 다음 단계로의 발전을 지원하는 등 어떤 유형의 디지털 혹은 데이터 트랜스포메이션 작업을 맡게 되리라 예상된다.  IT 테크 이그젝(Tech Exec)의 이력서 전문가 스티븐 반 브리드는 “CDO 이력서를 준비할 때 각 기업이 각 역할에 다양한 임무를 포함하기 때문에 ‘청중’을 고려해야 한다. 하지만 디지털 기술 트랜스포메이션을 주도할 수 있는 역량이 핵심일 것”이라고 말했다.   데이터 트랜스포메이션을 주도할 수 있는 역량을 입증하기 위해 비즈니스 전략, 전략 계획, 비즈니스 운영, 데이터 거버넌스, 목표 정렬, 데이터 보안, 데이터 소싱, 기술 로드맵 개발, 변경 관리, 커뮤니케이션 및 팀 리더십 등 관련 스킬을 강조하는 게 좋다. 이를테면 기업이 데이터 과학 및 애널리틱스 전략을 수립하거나 혁신하는 데 도움을 ...

2022.11.22

"10년 걸렸던 제품 출시 절반으로" 美 제약회사의 데이터 변혁 여정

美 제약회사 ‘리제네론(Regeneron)’의 CIO 밥 맥코완은 디지털 및 데이터 트랜스포메이션이 (이 회사의) 과학자들에게 가설을 실험하고 테스트하는 데 필요한 데이터를 제공하면서 혁신의 장을 마련하고 있다고 말했다.  디지털 시대의 제약 회사에게 의학적 기적(medical miracle)을 달성해야 한다는 압박은 수석 과학자 못지않게 CIO의 어깨에도 달려 있다. 밥 맥코완은 2018년 리제네론 제약(Regeneron Pharmaceuticals)의 CIO로 승진하기 앞서, 지난 2014년 미화 815억 달러 규모의 기업의 과학, 상업 및 제조 비즈니스를 위한 데이터센터 인프라를 운영한 바 있다. 따라서 그는 적절한 팀과 기술적인 구성 요소를 갖추는 것 외에도 데이터가 미래의 성공을 위한 열쇠라는 점을 알고 있었다.    “리제네론에서 하는 모든 일은 데이터 중심적(data-driven)이다. 하지만 기존에는 데이터센터 중심적이었고, 기술에 많은 제약이 있었다. 기업을 유지하는 데는 효과적이었지만 필요한 규모와 역량을 제공하진 못했다”라고 맥코완은 말했다.  그는 기업이 필요한 것을 달성하려면 대대적인 변화를 겪어야 했고, 아울러 최대 1,000개 데이터 소스의 데이터를 ‘분석 가능한 형식’으로 주입할 수 있는 개선된 데이터 파이프라인을 구축해야 했다고 밝혔다.  이를 위해서는 클라우드 전환이 필수적이었다. 맥코완은 “(리제네론의) 과학자들을 지원하고, 규모를 확장하며, 미래에도 성장할 수 있는 유일한 방법은 컴퓨팅 성능과 스토리지 측면뿐만 아니라 다른 환경, 다른 국가에 배포할 수 있는 클라우드를 받아들이는 것이었다. 클라우드에 있지 않으면 뒤처지게 될 것이라고 봤다”라고 전했다.  클라우드를 통한 과학자 역량 강화 맥코완은 2018년 말부터 리제네론을 AWS로 마이그레이션하기 시작했다. 2020년까지 IT팀은 전체 회사 데이터의 약 60%를 클라우드로 옮겼다. 이는 지난 2021년 160...

디지털 트랜스포메이션 데이터 트랜스포메이션 데이터 레이크 데이터 파이프라인 AWS GCP 마이크로소프트 애저

2022.11.09

美 제약회사 ‘리제네론(Regeneron)’의 CIO 밥 맥코완은 디지털 및 데이터 트랜스포메이션이 (이 회사의) 과학자들에게 가설을 실험하고 테스트하는 데 필요한 데이터를 제공하면서 혁신의 장을 마련하고 있다고 말했다.  디지털 시대의 제약 회사에게 의학적 기적(medical miracle)을 달성해야 한다는 압박은 수석 과학자 못지않게 CIO의 어깨에도 달려 있다. 밥 맥코완은 2018년 리제네론 제약(Regeneron Pharmaceuticals)의 CIO로 승진하기 앞서, 지난 2014년 미화 815억 달러 규모의 기업의 과학, 상업 및 제조 비즈니스를 위한 데이터센터 인프라를 운영한 바 있다. 따라서 그는 적절한 팀과 기술적인 구성 요소를 갖추는 것 외에도 데이터가 미래의 성공을 위한 열쇠라는 점을 알고 있었다.    “리제네론에서 하는 모든 일은 데이터 중심적(data-driven)이다. 하지만 기존에는 데이터센터 중심적이었고, 기술에 많은 제약이 있었다. 기업을 유지하는 데는 효과적이었지만 필요한 규모와 역량을 제공하진 못했다”라고 맥코완은 말했다.  그는 기업이 필요한 것을 달성하려면 대대적인 변화를 겪어야 했고, 아울러 최대 1,000개 데이터 소스의 데이터를 ‘분석 가능한 형식’으로 주입할 수 있는 개선된 데이터 파이프라인을 구축해야 했다고 밝혔다.  이를 위해서는 클라우드 전환이 필수적이었다. 맥코완은 “(리제네론의) 과학자들을 지원하고, 규모를 확장하며, 미래에도 성장할 수 있는 유일한 방법은 컴퓨팅 성능과 스토리지 측면뿐만 아니라 다른 환경, 다른 국가에 배포할 수 있는 클라우드를 받아들이는 것이었다. 클라우드에 있지 않으면 뒤처지게 될 것이라고 봤다”라고 전했다.  클라우드를 통한 과학자 역량 강화 맥코완은 2018년 말부터 리제네론을 AWS로 마이그레이션하기 시작했다. 2020년까지 IT팀은 전체 회사 데이터의 약 60%를 클라우드로 옮겼다. 이는 지난 2021년 160...

2022.11.09

불확실성 시대 생존 해법은 '데이터 최적화'··· 美 항공사의 변혁 사례

美 제트블루 항공(JetBlue Airways)은 온프레미스 데이터 웨어하우스와 씨름한 끝에 데이터를 클라우드로 마이그레이션하여 여러 이점을 누리고 있다.    코로나19 팬데믹 여파로 항공 및 여행 업계는 큰 변화와 불확실성을 겪었다. 지난 2020년 제트블루 항공은 (자사의) 경쟁 우위가 IT, 특히 데이터 운영을 통합하고, 고객 피드백을 반영하며, 날씨 및 지연의 다운스트림 영향을 줄이고, 항공기 안전을 보장할 수 있는 ‘데이터 스택’을 트랜스포메이션하는 데 달려 있다고 판단했다.   이 회사의 데이터 엔지니어링 부문 책임자 애슐리 반 네임은 “2020년부터 데이터 스택 트랜스포메이션을 시작했다. 목표는 거의 실시간으로 더 많은 데이터에 액세스하고, 모든 중요 시스템의 데이터를 한 곳에 통합하며, 고급 분석 제품을 구축할 수 없었던 컴퓨팅 및 스토리지 한계를 없애는 것이었다”라고 말했다. 앞서 제트블루의 데이터 운영은 핵심 시스템의 정보를 저장하는 온프레미스 데이터 웨어하우스를 중심으로 이뤄졌다. 데이터는 데이터 세트에 따라 매일 또는 매시간 업데이트됐지만 여전히 데이터 지연 문제가 발생했다. 그는 “매우 제한적이었다. 실시간 데이터를 사용하여 셀프 서비스 보고 제품을 구축할 수 없었다. 모든 운영 보고는 운영 데이터 스토리지 계층을 기반으로 구축돼야 했다. 이 계층은 보고 목적으로 할당할 수 있는 컴퓨터 양이 제한돼 있었다”라고 언급했다.  데이터 가용성과 쿼리 성능도 문제였다. 온프레미스 데이터 웨어하우스는 스토리지와 컴퓨팅이 사전 프로비저닝된 물리적 시스템이었기 때문에 쿼리와 데이터 스토리지가 리소스를 두고 싸워야 했다. 그는 “애널리스트가 필요한 데이터를 쿼리하지 못하도록 할 수 없었기 때문에 웨어하우스에서 원하는 만큼의 추가 데이터 세트를 통합할 수 없었다. 실질적으로 ‘컴퓨팅’ 요구사항이 스토리지보다 우선시됐다”라고 설명했다. 또 시스템은 한 번에 32개의 동시 쿼리까지 실행하도록 제한됐으며, 이에 ...

클라우드 마이그레이션 클라우드 애널리틱스 데이터 운영 데이터 트랜스포메이션 스노우플레이크

2022.11.04

美 제트블루 항공(JetBlue Airways)은 온프레미스 데이터 웨어하우스와 씨름한 끝에 데이터를 클라우드로 마이그레이션하여 여러 이점을 누리고 있다.    코로나19 팬데믹 여파로 항공 및 여행 업계는 큰 변화와 불확실성을 겪었다. 지난 2020년 제트블루 항공은 (자사의) 경쟁 우위가 IT, 특히 데이터 운영을 통합하고, 고객 피드백을 반영하며, 날씨 및 지연의 다운스트림 영향을 줄이고, 항공기 안전을 보장할 수 있는 ‘데이터 스택’을 트랜스포메이션하는 데 달려 있다고 판단했다.   이 회사의 데이터 엔지니어링 부문 책임자 애슐리 반 네임은 “2020년부터 데이터 스택 트랜스포메이션을 시작했다. 목표는 거의 실시간으로 더 많은 데이터에 액세스하고, 모든 중요 시스템의 데이터를 한 곳에 통합하며, 고급 분석 제품을 구축할 수 없었던 컴퓨팅 및 스토리지 한계를 없애는 것이었다”라고 말했다. 앞서 제트블루의 데이터 운영은 핵심 시스템의 정보를 저장하는 온프레미스 데이터 웨어하우스를 중심으로 이뤄졌다. 데이터는 데이터 세트에 따라 매일 또는 매시간 업데이트됐지만 여전히 데이터 지연 문제가 발생했다. 그는 “매우 제한적이었다. 실시간 데이터를 사용하여 셀프 서비스 보고 제품을 구축할 수 없었다. 모든 운영 보고는 운영 데이터 스토리지 계층을 기반으로 구축돼야 했다. 이 계층은 보고 목적으로 할당할 수 있는 컴퓨터 양이 제한돼 있었다”라고 언급했다.  데이터 가용성과 쿼리 성능도 문제였다. 온프레미스 데이터 웨어하우스는 스토리지와 컴퓨팅이 사전 프로비저닝된 물리적 시스템이었기 때문에 쿼리와 데이터 스토리지가 리소스를 두고 싸워야 했다. 그는 “애널리스트가 필요한 데이터를 쿼리하지 못하도록 할 수 없었기 때문에 웨어하우스에서 원하는 만큼의 추가 데이터 세트를 통합할 수 없었다. 실질적으로 ‘컴퓨팅’ 요구사항이 스토리지보다 우선시됐다”라고 설명했다. 또 시스템은 한 번에 32개의 동시 쿼리까지 실행하도록 제한됐으며, 이에 ...

2022.11.04

“바퀴 달린 데이터 엔진” NJ 트랜싯의 트랜스포메이션 사례

美 뉴저지주를 중심으로 한 동부권의 철도/버스 회사 ‘뉴저지 트랜싯(NJ Transit)’의 최고 데이터 및 디지털 책임자 룩맨 파잘은 데이터센터 스택을 멀티클라우드 플랫폼으로 이전했으며, 가능한 한 많은 인사이트를 추출해 비즈니스를 최적화하고 있다.  NJ 트랜싯에 합류한 이후 파잘은 ‘데이터 혁신’ 지원이라는 핵심 목표를 달성하고 있다. 이를 위해 그는 애널리스트가 원하는 모든 것(심지어는 알지 못했던 것)을 제공할 수 있는 클라우드 기반 플랫폼으로 이 회사의 IT 운영 환경을 전환할 계획을 수립했다. 그 결과 NJ 트랜싯은 보고서 및 원형 차트에서 나아가 고급 챗봇, AI/ML 모델 및 예측 애널리틱스를 활용하게 됐다.  파잘은 이 트랜스포메이션을 언급하면서, “가치를 보여줬다. 지난 몇 년 동안 IT가 구축한 것은 직원들의 삶을 더 단순하게 만드는 방법, 통근 시간을 줄이는 방법이었다”라고 설명했다.    “바퀴 달린 데이터 엔진(Data engine on wheels)” 오래된 인프라에서 더 많은 데이터를 마이닝하기 위해 파잘은 우선 NJ 트랜싯의 스택을 현대화해야 했다고 밝혔다. 그는 “2020년 초 이 회사의 인프라는 메인프레임부터 클라이언트/서버, SaaS 시스템, 심지어는 맞춤형 제품, 기성품, 대기업 제품, 소기업 제품이 뒤섞인 140개의 애플리케이션까지 그야말로 짬뽕과도 같았다”라고 전했다.  수많은 애플리케이션에서 나오는 데이터는 여러 저장소(주로 기존 데이터베이스)에 분산됐다. 그는 IT팀에 대규모 데이터 웨어하우스를 구축하려고 서두르다가 ‘귀중한’ 데이터를 잃어버리지 말고, 일단 모든 데이터를 수집한 다음, 나중에 그 용도를 체계적으로 결정하자고 지시했다. 파잘은 “무슨 데이터인지 신경 쓰지 않았다. 그냥 덤프트럭이라 생각하고 전부 수집하라고 했다”라고 말했다. 그에 따르면 이러한 접근 방식은 실질적인 비즈니스 이점을 창출했으며, 고객 서비스도 개선했다. 이에 따라 오늘날 NJ 트...

데이터 혁신 데이터 트랜스포메이션 멀티클라우드 데이터 웨어하우스 데이터 레이크 데이터 애널리틱스 클라우드 마이그레이션

2022.09.27

美 뉴저지주를 중심으로 한 동부권의 철도/버스 회사 ‘뉴저지 트랜싯(NJ Transit)’의 최고 데이터 및 디지털 책임자 룩맨 파잘은 데이터센터 스택을 멀티클라우드 플랫폼으로 이전했으며, 가능한 한 많은 인사이트를 추출해 비즈니스를 최적화하고 있다.  NJ 트랜싯에 합류한 이후 파잘은 ‘데이터 혁신’ 지원이라는 핵심 목표를 달성하고 있다. 이를 위해 그는 애널리스트가 원하는 모든 것(심지어는 알지 못했던 것)을 제공할 수 있는 클라우드 기반 플랫폼으로 이 회사의 IT 운영 환경을 전환할 계획을 수립했다. 그 결과 NJ 트랜싯은 보고서 및 원형 차트에서 나아가 고급 챗봇, AI/ML 모델 및 예측 애널리틱스를 활용하게 됐다.  파잘은 이 트랜스포메이션을 언급하면서, “가치를 보여줬다. 지난 몇 년 동안 IT가 구축한 것은 직원들의 삶을 더 단순하게 만드는 방법, 통근 시간을 줄이는 방법이었다”라고 설명했다.    “바퀴 달린 데이터 엔진(Data engine on wheels)” 오래된 인프라에서 더 많은 데이터를 마이닝하기 위해 파잘은 우선 NJ 트랜싯의 스택을 현대화해야 했다고 밝혔다. 그는 “2020년 초 이 회사의 인프라는 메인프레임부터 클라이언트/서버, SaaS 시스템, 심지어는 맞춤형 제품, 기성품, 대기업 제품, 소기업 제품이 뒤섞인 140개의 애플리케이션까지 그야말로 짬뽕과도 같았다”라고 전했다.  수많은 애플리케이션에서 나오는 데이터는 여러 저장소(주로 기존 데이터베이스)에 분산됐다. 그는 IT팀에 대규모 데이터 웨어하우스를 구축하려고 서두르다가 ‘귀중한’ 데이터를 잃어버리지 말고, 일단 모든 데이터를 수집한 다음, 나중에 그 용도를 체계적으로 결정하자고 지시했다. 파잘은 “무슨 데이터인지 신경 쓰지 않았다. 그냥 덤프트럭이라 생각하고 전부 수집하라고 했다”라고 말했다. 그에 따르면 이러한 접근 방식은 실질적인 비즈니스 이점을 창출했으며, 고객 서비스도 개선했다. 이에 따라 오늘날 NJ 트...

2022.09.27

‘데이터 트랜스포메이션’을 실패로 이끄는 실수

데이터 활용에 어려움을 겪는 양상이 여전하다. 데이터 중심 기업이 되려면 데이터를 제품으로 취급하고 문화를 혁신하는 데 전념해야 한다. 데이터 중심적 기업을 구축하려는 노력이 몇 년째 이어지고 있다. CIO닷컴의 CIO 현황 보고서에 따르면 올해 IT 책임자 다수(52%)는 올해 IT 투자를 주도하는 주인공으로 데이터 분석과 머신러닝을 지목했다. 그 러나 기술 투자만으로는 조직을 데이터 기반으로 만들기에 충분하지 않다. 올바른 비전, 문화, 헌신이 필요하다. EY 아메리카의 데이터 및 분석 리더인 트레이시 거셔는 “많은 조직에서 데이터를 하나의 프로젝트로 취급하려 했다. 프로젝트로 취급해서는 안 된다. 기능(function)으로 취급해야 한다. 조직이 데이터를 운영의 필수 요소로 취급하기 전까지는 데이터 일관성과 품질 문제가 계속해서 대두될 것”이라고 말했다.  이러한 실수는 C레벨 임원진 탓일 수 있다. 데이터 및 분석의 중요성을 인식하지만 성공에 필요한 변화와 투자를 단행하지 못하는 것이다.  실제로 얼레이션과 웨이크필드의 최신 보고서에 따르면, 데이터 리더의 71%는 회사의 경영진이 데이터 및 애널리틱스에 대해 가지는 태도에 그리 긍정적이지 않았다. 데이터 및 애널리틱스에 대한 투자와 경쟁 우위 유지 사이의 연관성을 경영진이 숙지하고 있다는 문항에 “매우 확신하지는 않는다”라고 답했다. 또 51%는 자신들이 필요로 하는 투자액의 절반 이하만 확보할 수 있을 것으로 본다고 답했다. 35%는 회사 경영진의 지원 부족을 언급했으며, 42%는 회사 리더가 약속은 했지만 지키지 않는다고 답했다.  해법 중 하나는 데이터 담당자를 C레벨로 격상시키는 것이다. 최고 데이터 책임자(CDO)라는 임원이 다수 등장한 배경이다. 그러나 하버드 비즈니스 리뷰의 2021년 연구에 따르면 CDO의 평균 임기는 2년에 2년 반 정도에 그친다.  EY의 거셔는 “그들이 그만두기 때문이 아니다. 필요한 자원을 얻지 못하거나, 필요한 자금을...

데이터 전환 데이터 트랜스포메이션 데이터 전략

2022.07.04

데이터 활용에 어려움을 겪는 양상이 여전하다. 데이터 중심 기업이 되려면 데이터를 제품으로 취급하고 문화를 혁신하는 데 전념해야 한다. 데이터 중심적 기업을 구축하려는 노력이 몇 년째 이어지고 있다. CIO닷컴의 CIO 현황 보고서에 따르면 올해 IT 책임자 다수(52%)는 올해 IT 투자를 주도하는 주인공으로 데이터 분석과 머신러닝을 지목했다. 그 러나 기술 투자만으로는 조직을 데이터 기반으로 만들기에 충분하지 않다. 올바른 비전, 문화, 헌신이 필요하다. EY 아메리카의 데이터 및 분석 리더인 트레이시 거셔는 “많은 조직에서 데이터를 하나의 프로젝트로 취급하려 했다. 프로젝트로 취급해서는 안 된다. 기능(function)으로 취급해야 한다. 조직이 데이터를 운영의 필수 요소로 취급하기 전까지는 데이터 일관성과 품질 문제가 계속해서 대두될 것”이라고 말했다.  이러한 실수는 C레벨 임원진 탓일 수 있다. 데이터 및 분석의 중요성을 인식하지만 성공에 필요한 변화와 투자를 단행하지 못하는 것이다.  실제로 얼레이션과 웨이크필드의 최신 보고서에 따르면, 데이터 리더의 71%는 회사의 경영진이 데이터 및 애널리틱스에 대해 가지는 태도에 그리 긍정적이지 않았다. 데이터 및 애널리틱스에 대한 투자와 경쟁 우위 유지 사이의 연관성을 경영진이 숙지하고 있다는 문항에 “매우 확신하지는 않는다”라고 답했다. 또 51%는 자신들이 필요로 하는 투자액의 절반 이하만 확보할 수 있을 것으로 본다고 답했다. 35%는 회사 경영진의 지원 부족을 언급했으며, 42%는 회사 리더가 약속은 했지만 지키지 않는다고 답했다.  해법 중 하나는 데이터 담당자를 C레벨로 격상시키는 것이다. 최고 데이터 책임자(CDO)라는 임원이 다수 등장한 배경이다. 그러나 하버드 비즈니스 리뷰의 2021년 연구에 따르면 CDO의 평균 임기는 2년에 2년 반 정도에 그친다.  EY의 거셔는 “그들이 그만두기 때문이 아니다. 필요한 자원을 얻지 못하거나, 필요한 자금을...

2022.07.04

CDO만 앉히면 만사형통?··· ‘데이터 변혁’ 둘러싼 오해와 진실

많은 기업이 데이터를 활용하는 데 어려움을 겪고 있다. ‘데이터 기반(data-driven)’ 기업이 되려면 데이터를 제품으로 다루고 문화를 혁신하는 데 집중해야 한다. 수년 동안 IT 리더와 데이터 리더는 (회사가) 데이터 중심 기업으로 거듭날 수 있도록 지원해 왔다. 물론 대부분의 기업들은 (이와 관련해) 필요한 기술 투자를 하고 있다. CIO 현황(State of the CIO) 보고서에서 올 한 해 가장 많은 IT 투자가 이뤄질 분야로 데이터 애널리틱스 및 머신러닝(52%)을 꼽은 것만 봐도 알 수 있다.  하지만 기술 투자만으로는 데이터 기반 기업으로 거듭나기가 충분하지 않다. 적절한 비전과 문화 그리고 헌신이 필요하다. EY 아메리카(EY Americas)의 데이터 및 애널리틱스 부문 리더 트레이시 거셔는 “많은 기업에서 데이터를 하나의 프로젝트로 취급해왔다. 이는 프로젝트로 취급할 수 없다. 운영 단위로 다뤄야 한다. 데이터를 필수적인 운영 단위로 보기 전까지는 데이터의 일관성과 품질을 확보하기 위해 계속 고군분투해야 할 것”이라고 말했다.    이 전략적 실수는 데이터 및 애널리틱스의 중요성은 알지만 성공에 필요한 전략적 변화와 투자는 부족한 C-레벨의 문제를 나타낼 수 있다. 얼레이션(Alation)과 웨이크필드 리서치(Wakefield Research)의 최근 보고서에 따르면 데이터 리더의 71%는 소속 기업의 리더십이 데이터 및 애널리틱스 투자와 경쟁 우위를 유지하는 것 사이의 연관성을 인식하고 있는지 “별로 확신하지 못한다”라고 답했으며, 51%는 필요한 자금의 절반 혹은 그 이하를 받을 것으로 예상했다.  실제로 데이터 리더의 3분의 2는 필요한 자금을 조달하는 데 C-레벨이 걸림돌이라고 밝혔으며, 이 가운데 35%는 리더십의 지원 부족을, 42%는 리더십이 약속은 했지만 지키지 않는다고 답했다. 이러한 문제를 해결하기 위해 지난 몇 년 동안 많은 기업이 데이터 이니셔티브를 이끌 최고데이터책...

데이터 트랜스포메이션 데이터 변혁 CDO 최고디지털책임자 데이터 중심 기업 애널리틱스 데이터 전략

2022.06.16

많은 기업이 데이터를 활용하는 데 어려움을 겪고 있다. ‘데이터 기반(data-driven)’ 기업이 되려면 데이터를 제품으로 다루고 문화를 혁신하는 데 집중해야 한다. 수년 동안 IT 리더와 데이터 리더는 (회사가) 데이터 중심 기업으로 거듭날 수 있도록 지원해 왔다. 물론 대부분의 기업들은 (이와 관련해) 필요한 기술 투자를 하고 있다. CIO 현황(State of the CIO) 보고서에서 올 한 해 가장 많은 IT 투자가 이뤄질 분야로 데이터 애널리틱스 및 머신러닝(52%)을 꼽은 것만 봐도 알 수 있다.  하지만 기술 투자만으로는 데이터 기반 기업으로 거듭나기가 충분하지 않다. 적절한 비전과 문화 그리고 헌신이 필요하다. EY 아메리카(EY Americas)의 데이터 및 애널리틱스 부문 리더 트레이시 거셔는 “많은 기업에서 데이터를 하나의 프로젝트로 취급해왔다. 이는 프로젝트로 취급할 수 없다. 운영 단위로 다뤄야 한다. 데이터를 필수적인 운영 단위로 보기 전까지는 데이터의 일관성과 품질을 확보하기 위해 계속 고군분투해야 할 것”이라고 말했다.    이 전략적 실수는 데이터 및 애널리틱스의 중요성은 알지만 성공에 필요한 전략적 변화와 투자는 부족한 C-레벨의 문제를 나타낼 수 있다. 얼레이션(Alation)과 웨이크필드 리서치(Wakefield Research)의 최근 보고서에 따르면 데이터 리더의 71%는 소속 기업의 리더십이 데이터 및 애널리틱스 투자와 경쟁 우위를 유지하는 것 사이의 연관성을 인식하고 있는지 “별로 확신하지 못한다”라고 답했으며, 51%는 필요한 자금의 절반 혹은 그 이하를 받을 것으로 예상했다.  실제로 데이터 리더의 3분의 2는 필요한 자금을 조달하는 데 C-레벨이 걸림돌이라고 밝혔으며, 이 가운데 35%는 리더십의 지원 부족을, 42%는 리더십이 약속은 했지만 지키지 않는다고 답했다. 이러한 문제를 해결하기 위해 지난 몇 년 동안 많은 기업이 데이터 이니셔티브를 이끌 최고데이터책...

2022.06.16

에어 캐나다, ‘데이터 애널리틱스’로 더 높게 날아오르다

안전은 ‘에어 캐나다(Air Canada)’가 시종일관 강조하는 우선순위다. 따라서 이 항공사는 안전과 관련된 데이터를 직원들에게 적합한 형태로, 필요한 모든 곳에 전달할 수 있도록 데이터 트랜스포메이션을 시작했다.  에어 캐나다에서 안전은 매우 중요하다. 그리고 이를 강화하기 위한 데이터 전략을 이끄는 샤울 샬레브에 따르면 안전과 관련된 인사이트를 전달하는 방식 또한 중요하다. 이 항공사의 안전 애널리틱스 및 혁신 부문 책임자인 그는 “다양한 매체에 맞춰 다양한 버전의 데이터를 생성하는 데 대부분의 시간을 투자한다”라고 말했다.    이는 항공사 직원들이 버튼을 누르거나 음성 명령을 통해 중요한 안전 정보에 접근할 수 있도록 하는 데 중점을 두고 있다. 또한 이는 2차원적인 기존 비즈니스 인텔리전스 도구를 넘어서 데이터 대시보드에 연결된 증강현실 애플리케이션, 음성으로 정보를 제공하는 스마트 스피커, 일일 안전사고 건수 등의 KPI를 손목에서 한눈에 볼 수 있는 스마트워치 앱을 아우른다.  샬레브에 따르면 이는 모두 직원들의 니즈나 선호도에 적합한 형태로 데이터를 전달하려는 전략의 일환이다. “모든 직원이 각자 선호하는 매체에서 필요한 데이터를 제공받을 수 있다”라며, “이는 에어 캐나다의 BI 여정이 지향하는 곳이다”라고 그는 덧붙였다. 데이터 애널리틱스로의 도약  이러한 혁신은 이를 뒷받침하는 정교한 데이터 플랫폼 없이는 불가능하다. 에어 캐나다의 BI 여정은 몇 년 전 기존의 안전 관리 시스템(SMS)을 현대화하면서부터 시작됐다. 코로나19 사태 이전에 이 항공사를 이용하는 승객은 매년 5,000만 명 이상이었고, 여름 성수기에는 일일 항공편이 무려 1,500편에 달했다. 즉, 관리해야 할 데이터가 엄청나게 많다는 의미다. 레거시 시스템을 사용할 때 직원들은 안전 또는 위험 보고서를 작성한 후 담당 관리자에게 제출해야 했다. 이는 하나의 보고서를 작성하기 위해 3~4명과 연락해야 하는 복잡하고 시간 ...

데이터 애널리틱스 데이터 트랜스포메이션 비즈니스 인텔리전스 데이터 분석

2022.03.08

안전은 ‘에어 캐나다(Air Canada)’가 시종일관 강조하는 우선순위다. 따라서 이 항공사는 안전과 관련된 데이터를 직원들에게 적합한 형태로, 필요한 모든 곳에 전달할 수 있도록 데이터 트랜스포메이션을 시작했다.  에어 캐나다에서 안전은 매우 중요하다. 그리고 이를 강화하기 위한 데이터 전략을 이끄는 샤울 샬레브에 따르면 안전과 관련된 인사이트를 전달하는 방식 또한 중요하다. 이 항공사의 안전 애널리틱스 및 혁신 부문 책임자인 그는 “다양한 매체에 맞춰 다양한 버전의 데이터를 생성하는 데 대부분의 시간을 투자한다”라고 말했다.    이는 항공사 직원들이 버튼을 누르거나 음성 명령을 통해 중요한 안전 정보에 접근할 수 있도록 하는 데 중점을 두고 있다. 또한 이는 2차원적인 기존 비즈니스 인텔리전스 도구를 넘어서 데이터 대시보드에 연결된 증강현실 애플리케이션, 음성으로 정보를 제공하는 스마트 스피커, 일일 안전사고 건수 등의 KPI를 손목에서 한눈에 볼 수 있는 스마트워치 앱을 아우른다.  샬레브에 따르면 이는 모두 직원들의 니즈나 선호도에 적합한 형태로 데이터를 전달하려는 전략의 일환이다. “모든 직원이 각자 선호하는 매체에서 필요한 데이터를 제공받을 수 있다”라며, “이는 에어 캐나다의 BI 여정이 지향하는 곳이다”라고 그는 덧붙였다. 데이터 애널리틱스로의 도약  이러한 혁신은 이를 뒷받침하는 정교한 데이터 플랫폼 없이는 불가능하다. 에어 캐나다의 BI 여정은 몇 년 전 기존의 안전 관리 시스템(SMS)을 현대화하면서부터 시작됐다. 코로나19 사태 이전에 이 항공사를 이용하는 승객은 매년 5,000만 명 이상이었고, 여름 성수기에는 일일 항공편이 무려 1,500편에 달했다. 즉, 관리해야 할 데이터가 엄청나게 많다는 의미다. 레거시 시스템을 사용할 때 직원들은 안전 또는 위험 보고서를 작성한 후 담당 관리자에게 제출해야 했다. 이는 하나의 보고서를 작성하기 위해 3~4명과 연락해야 하는 복잡하고 시간 ...

2022.03.08

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