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인터뷰ㅣ"M&A 이후 CIO가 할 일은..." DTN의 통합 전략

2022.07.19 Peter Sayer  |  CIO
DTN의 CTO 라아즈 유는 인수합병(M&A) 이후 IT 시스템을 성공적으로 통합하려면 M&A 전에 적절한 질문을 해야 하고, 아울러 애플리케이션 구축 전에 팀을 구성해야 한다고 말했다. 

DTN은 단순한 일기예보 그 이상이다. 이 회사는 농업, 에너지, 금융 부문 기업에 의사결정 지원 서비스를 제공한다. 날씨 관련 서비스는 전력회사가 단기 에너지 수요를 예측하도록 지원하는 것만큼 간단할 수 있고, 해양 운송업체에게 폭풍 주변을 우회하는 원양 화물선 경로와 관련해 조언하는 것처럼 복잡할 수도 있다.

지난 수년 동안 DTN은 여러 틈새 데이터 서비스 업체를 인수했고, 이는 이 회사의 IT에게 도전 과제를 던졌다. 2020년 2월 CTO로 합류하면서 이 까다로운 IT 환경을 맡게 된 라아즈 유는 “다양한 인수로 (DTN에서는) 5개의 서로 다른 예측 엔진이 가동 중이었다. 대부분의 리소스가 이 5개의 시스템을 병렬로 실행하는 데 사용됐기 때문에 혁신은 거의 일어나지 않았다”라고 말했다. 

DTN이 인수한 예측 시스템은 서로 다른 기술 회사에서 서로 다른 스택으로 개발돼 스토리지, 경고 시스템, 시각화 계층이 제각각이었다. 그는 “한 가지 공통점이 있었다면 바로 날씨를 예측하려고 했던 것”이라고 언급하면서, 단일 예측 엔진을 중심으로 5개의 시스템을 재구축하는 게 최우선 과제였다고 덧붙였다. 
 
ⓒDTN

통합 전략 
유에 따르면 인수 이후 IT 시스템을 통합하면서 전략적 오류를 범하는 기업들이 많다. 그는 “가장 큰 실수는 ‘인수 이후엔 반드시 (인수한 회사가) 우위를 차지한다’라고 생각하는 것이다. A가 B를 샀다고 해서, A가 B보다 더 나은 기술을 가지고 있다고 볼 수 없다”라고 지적했다.

또 다른 실수는 매출이나 수익성이 높다는 이유로 한 회사의 IT 시스템을 다른 회사의 IT 시스템으로 선택하는 것이다. “문제는 프로세스를 지나치게 단순화하고 있다는 것”이라고 유는 언급했다. 

그는 두 회사의 IT 시스템을 통합하는 데 필요한 시간과 비용을 고려할 때, “어떤 솔루션을 결합해야 하는지 철저하게 분석하기 위해 사전에 몇 주를 더 투자해야 한다. 곧바로 뛰어들어 잘못된 결정을 내리면 장기적으로 더 큰 비용이 들 수 있다”라고 설명했다. 

유는 DTN의 단일 엔진이 충족해야 할 요구사항 그리고 이와 관련한 기존 자산을 평가하기 전에, 해당 엔진이 제공해야 하는 사용 사례를 식별하고자 제품 및 판매 관리자, 고객과 상의했다. 아울러 시스템이 클라우드에서 실행돼야 한다는 것을 포함한 다른 요구사항도 있었다. 성공적인 의사결정 프로세스를 위해 그는 각 예측 시스템을 실행하는 직원들을 한 팀으로 모았다.

“5개의 팀으로 시작했기 때문에 각 팀의 직원들은 자기 자식(제품)이 최고라고 생각하며, 다른 자식은 모두 못생겼다고 생각한다. 당연할 일이다”라면서, IT 직원 사이에서 관리해야 할 시스템이 존속해야 자신의 자리가 유지될 것이라고 보는 두려움이 있는 것도 당연하다고 그는 덧붙였다. 

(하나의) 팀 구성은 직원들이 자신을 전체의 일부로 여기는, 즉 신뢰할 수 있는 환경을 구축하는 데 도움이 됐다. 이 과정에서 담당하고 있는 시스템의 장단점을 논의했다. 그 결과 팀은 이월할 엔진 하나를 선택할 수 있었고, (DTN이 선택한 플랫폼에서의 재구축을 고려해야 할) 다른 엔진의 기능들을 식별할 수 있었다고 유는 설명했다.

예를 들면 그는 다른 엔진에서 작업한 데이터를 잃고 싶지 않았다. 그래서 모든 것을 정리하고 하나로 통합시켰다. “과거 데이터는 모델에 피드백 루프를 제공하기 때문에 날씨 예측에 매우 중요하다”라고 유는 덧붙였다. 

많은 구축 작업은 내부적으로 이뤄졌다. 그는 “사내 리소스를 굳게 믿는다. 더 의욕적이며, 일을 성공시키려는 동기부여를 가지고 있다”라면서, “어떤 스킬이 필요한지 생각해 보면 데이터 엔지니어링, 데이터 스토리지, 과학적 경험, 데이터 과학, 프론트엔드 웹 개발, 데브옵스, 운영 경험, 클라우드 경험 등 광범위한 스펙트럼이 필요하다”라고 말했다. 

DTN은 AWS와 협력하여 클라우드에서 고성능 컴퓨팅 인프라를 구축했다. 유는 “명확한 요구사항과 사명, 그리고 확실한 고성능 컴퓨팅 전문 지식을 갖춘 파트너를 찾고 싶었다”라고 언급했다. 그 결과는 (예상을 뛰어넘어) DTN이 글로벌 모델을 매시간 실행할 수 있을 정도로 예측 시스템의 처리량을 2배 늘렸다.

“사실 일정을 짜지도 않는다. 일반적으로 이러한 시스템은 배치(batch) 기반이고, 예약돼 있으며, 이제는 이벤트 중심이다. 기본 데이터가 의미 있는 방식으로 변경되면 새로운 모델 컴퓨팅이 시작된다. 아주 놀라운 일이다”라고 그는 전했다. 

고객을 위한 튜닝
유는 하나의 예측 엔진으로 통합하는 것 외에도 팀의 문화적 변화를 장려해야 했다. 그는 “모두가 만들고 있는 이 엔진이 그 위에 구축하려는 더 큰 솔루션의 토대일 뿐이라는 걸 이해하도록 해야 했다”라고 말했다. 아울러 쉽게 확장 가능한 슈퍼 컴퓨팅 리소스에 접근할 수 있기 때문에 예측 모델의 정확도를 높이고 싶겠지만 “지금 최적화하려는 예측 모델이 소비 측면에도 영향을 미치는지 자문해야 한다”라고 유는 권고했다. 

이어서 그는 “다시 말해, 예측 모델의 출력이 고객의 사용 사례에 적합한가? 어려운 질문이지만 적절한 데이터를 사용하면 쉽게 답할 수 있다. 시뮬레이션할 수 있어서다. 만약 0.5도 정도 차이라도 벗어나는 경우 선박 경로 지정 알고리즘에는 어떤 영향을 미칠까?”라고 전했다.

통합 성공 예측
인수로 이어지는 협상 프로세스에서 IT가 큰 비중을 차지한다면 합병 이후 몇몇 IT 과제를 피할 수 있거나, 최소한 더 쉽게 계획하고 예산을 책정할 수 있다. 하지만 IT 리더가 합병 협상 테이블에 앉는 것은 어려운 일이다. 이러한 논의는 극비리에 이뤄지는 경우가 많다.

유는 “(DTN에서는) 기술에 관한 정교한 실사 체크리스트를 가지고 있다. 이는 (회사가) 병합하거나 통합하려고 하는 것이 무엇인지 가시성을 더 많이 제공한다”고 설명했다. 이어서 그는 체크리스트에서 협상팀이 고려할 요소로 “기술을 구매하는 것만큼 사람을 구매하는 것이기 때문에 인재와 IT 시스템의 상호의존성을 파악하여 통합에 필요한 것이 무엇인지 확인할 수 있다”라고 전했다. 

몇 차례 프로세스를 거친 후 CIO들은 성공적인 합병에서 IT 매칭이 얼마나 중요한지 입증할 데이터를 확보해야 하며, “(이를 통해) 희망을 품고 자리를 차지할 수 있길 바란다”고 유는 말했다. ciokr@idg.co.kr
 
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