2019.12.18

"2020년 CIO 주요 기술 전략 5가지는..." 포레스터의 분석

Clint Boulton | CIO
2019년이 저물면서, CIO들은 디지털 여정의 다음 목표를 주시하고 있다. 특히 직원 경험을 증강해 전반적으로 고객 경험(CX)을 향상시키는 것에 대한 관심이 높다. 2020년 인재, 문화, 조직 문제에 집중하는 CIO가 늘어난다는 이야기다.

포레스터 리서치는 CIO 예측 보고서에서 “CIO는 사업 리더로서 기여할 기회를 가질 것이다. 이들의 기술 주도형 혁신, 인력관리 및 생태계 구축 역량이 한층 발전할 것이다”라고 말했다. 여기서 보고서에 소개된 2020년 IT 리더들의 주요 기술 로드맵을 간략히 소개한다. 
 
ⓒ Image Credit : Getty Images Bank


데이터 과학 및 애널리틱스 
기업 데이터 전략은 계속해서 CIO의 최우선 과제로 자리할 것이다. 기업 트랜스포메이션 계획의 필수 부분이기 때문이다. 

맥케슨(McKesson)은 비즈니스 인텔리전스(BI)를 넘어 예측적 및 처방적 애널리틱스로 데이터 이용을 확대하고 있고, 이는 회사가 약품 및 의료용품을 출하하는 방식을 개선할 것이라고 회사의 최고 데이터 및 애널리틱스 임원인 브라이언 덤먼은 밝혔다. 

이를 위해 덤먼은 여러 데이터 웨어하우스를 구글 글라우드 플랫폼(GCP) 상의 단일의 스노우플레이크 시스템으로 통합하고 있다. 이는 직원이 회사 업무를 보다 신속하게 완수하는데 도움이 될 전망이다. 물론 최종 목표는 치료 성과를 높이는 것이다. 

또한 애널리틱스를 사업에 맞게 응용하는 애널리틱스 해석가의 채용을 늘리는 것도 중요하다. 덤먼은 “사업 도메인 지식은 극히 중요하다”면서 “우리는 기업 데이터 역량을 발전시키고 싶다”라고 말했다. 

포천 500 기업에게 인수합병, 분사, 여타 사업 구상을 자문하는 모건프랭클린(MorganFlanklin)의 CIO인 프랜주아 버드는 데이터 세트를 분해할 수 있고, 데이터 흐름을 이해할 수 있고, 데이터로부터 가치를 추출할 수 있는 도메인 전문가의 수요가 매우 높다고 말했다. 

버드는 데이터 과학자를 도메인 전문가와 조합시켜 고객 데이터 관리 문제를 해결한다. 예를 들어 트랜잭션을 자동화하는 법, 데이터를 채굴해 사업적 통찰을 얻는 법 등이다.  

포레스터는 자신의 2020 CIO 보고서에서 “2020년은 각성의 해가 될 것이다. 데이터를 적절히 관리하는 데 따른 총비용이 명확해질 것이다”라고 예측했다. 

인공지능과 머신러닝 
조직들은 인공지능과 머신러닝을 도입하며 특별한 문제를 풀고 있다. 뉴욕 시의 도시 행정 서비스 부(DCAS)는 응시자에 대해 문제를 활발하게 생성하고 응답을 보다 정확히 평가하는데 자연어 처리(NLP) 및 머신러닝(ML) 기능을 활용한다고 CIO인 니틴 페이틀은 말했다. 위 부서는 매년 경찰, 소방, 위생 부서의 일자리에 지원하는 10만 명 가량의 지원자에 대한 시험을 주관한다.  

현재, 문제는 규칙 기반, 논리 경로를 따른다. NLP와 ML를 이용해, 페이틀은 프로그래머, 컴퓨터 전문가, 초급 애널리스트 등의 직무에 응시한 후보자에 맞춰 문제를 내도록 알고리즘을 훈련시킬 것이다. 이상적으로, 이 노력은 무려 2년이 걸렸던 평가 및 채점 과정을 단축할 것으로 기대된다. 

페이틀은 또한 아마존의 알렉사와 구글의 가상비서를 활용해 음성 기반 고객 지원을 제공하는데 도움을 주는 앱을 생성할 계획이다. 예를 들어 음성 또는 문장을 통해 질문하는 기능으로 인간이 여러 시간 동안 해야 하는 지루한 작업을 없앨 수 있다. 

앨로리카(Alorica)의 최고 트랜스포메이션 임원인 바스카 메넌은 “2020년은 사람들에게 즉시적 만족을 제공하는 비서인 옴니채널 슈퍼 에이전트의 해가 될 것이다”라고 말했다. 

앨로리카는 콜센터의 업무 프로세스를 지원하는 회사이고, 직원 및 고객의 질문에 문장 또는 음성 채팅으로 응답하는 가상 비서인 애바(Ava)를 향상시키는 데 치중하고 있다. 애바의 정확도는 86%이고, 이는 처음의 70%에서 향상된 수치다. 
 
클라우드 마이그레이션 
아이언 마운틴(Iron Mountain)은 미디어, 엔터테인먼트, 여타 대량 데이터 업종을 위해 디지털 콘텐츠를 관리하는데 클라우드를 이용하고 있다. 이는 물리적 기기를 통해 저장된 데이터를 관리했던 원래의 사업에 대한 대대적인 트랜스포메이션의 일환이다. 

회사는 구글 클라우드 플랫폼 상에서 머신러닝으로 디지털 컨텐츠를 분석하고 관리하고, 아울러 2만 5,000명의 직원을 위해 구글의 지스위트 협업 툴을 도입 중이라고 CTO인 피델마 러소는 말했다. 러소는 신기술을 사용해 문화를 변화시키려고 한다. 따라서 최첨단 프로세스와 기술을 활용하는 교차 기능 팀을 구성하고 있다. 

러소는 “디지털 트랜스포메이션을 이제 시작했을 뿐이다”면서 “이는 1년이면 끝나는 그런 과정이 아니다”라고 말했다. 

한편 의류 업체인 탈보츠(Talbots)는 전자상거래 및 애플리케이션 인프라를 최대한 클라우드로 이전하며, 온-프레미스 장비에 대한 의존을 줄이고 있다. 회사는 다이나트레이스(Dynatrace)의 클라우드 소프트웨어를 이용해 웹사이트와 클라우드 시스템을 모니터하여 버그, 속도 저하, 서비스 중단을 찾아낸다고 회사의 전자상거래 업무 총괄인 돈 홀은 말했다.  

홀은 탈보츠의 업무 및 IT직원은 환율, 평균 주문량, 소비자가 생성하는 쇼핑 카트 수를 분석할 수 있다고 말했다. 그는 “업무 및 IT로부터 나오는 데이터를 한 곳에 취합할 수 있는 툴이 있어서 직무가 훨씬 쉬워졌다”라고 말했다. 
 
로우 코드 
로우 코드 프로그래밍은 뉴타닉스(Nuitanix)의 전략적 우선사항이다. 뉴타닉스는 스토리지 엔지니어, 네트워크 엔지니어, 여타 인프라 전문가가 시티즌 디벨로퍼(citizen developers)로서 코드를 작성하고 자동화하는 것을 교육시킬 예정이라고 CIO인 웬디 파이퍼는 말했다. 그는 뉴타닉스가 퍼블릭 클라우드로 계속 이전하고 있고, 사람들은 로우-코드 툴을 이용해 자신의 전문성을 되살릴 것이라고 덧붙였다. 

회사는 이미 유명한 로우 코드 툴인 워카토(Workato)를 일부 직원에게 교육시켰고, 이들은 코드를 이용해 최적의 워크플로우 및 인터랙션을 설계한다. 그러나 파이퍼는 향후 머신러닝이 시티즌 디벨로퍼의 미흡한 로우-코드 스크립트를 개선하는 것을 더 용이하게 만들어 줄 것이라고 생각한다. 이는 업무 프로세스의 추가적 개선을 의미한다. 

파이퍼는 “서비스나우에서 수행되는 업무의 절반 이상이 머신러닝으로 개발된 커스텀 코드에 의해 처리되기를 기대한다”라고 말했다. 
 
RPA 
주오라(Zuora)에서는 업무 프로세스 효율 역시 우선사항이다. CIO인 앨비나 앤타는 로봇 프로세스 자동화(RPA)를 이용해 직원의 잡무를 자동화하려고 한다. 이는 과금 및 매출관리 소프트웨어의 최종 사용자의 진입과 이탈을 포함한다. RPA가 인간을 대신하게 할 수 있다면, 최종 사용자는 스스로를 도울 수 있는 셀프 서비스 기능을 생성할 수 있을 것이다. 

앤타는 현재 직원을 돕고 있는 데이터와 툴이 고객 경험(CX) 분야로 서서히 확장될 것이라고 말했다. 앤타는 “과거에는 고객 지원을 그냥 외부 회사에 맡겼다. 지금은 자동화를 통해 고객 지원을 해결할 수 있다”라고 말했다. 

포레스터에 따르면 CIO는 RPA와 AI를 이용해 10%의 업무를 자동화하면서 IT 부서를 개조할 것이다. 예를 들어 1단계 기술 지원 및 프로비저닝 등이다. 아울러 업무가 없어진 직원의 기술을 향상시켜 애자일 및 데브옵스 팀 내의 보다 복잡한 업무에 투입할 것이라고 이 시장조사기관은 덧붙였다.
 
ciokr@idg.co.kr



2019.12.18

"2020년 CIO 주요 기술 전략 5가지는..." 포레스터의 분석

Clint Boulton | CIO
2019년이 저물면서, CIO들은 디지털 여정의 다음 목표를 주시하고 있다. 특히 직원 경험을 증강해 전반적으로 고객 경험(CX)을 향상시키는 것에 대한 관심이 높다. 2020년 인재, 문화, 조직 문제에 집중하는 CIO가 늘어난다는 이야기다.

포레스터 리서치는 CIO 예측 보고서에서 “CIO는 사업 리더로서 기여할 기회를 가질 것이다. 이들의 기술 주도형 혁신, 인력관리 및 생태계 구축 역량이 한층 발전할 것이다”라고 말했다. 여기서 보고서에 소개된 2020년 IT 리더들의 주요 기술 로드맵을 간략히 소개한다. 
 
ⓒ Image Credit : Getty Images Bank


데이터 과학 및 애널리틱스 
기업 데이터 전략은 계속해서 CIO의 최우선 과제로 자리할 것이다. 기업 트랜스포메이션 계획의 필수 부분이기 때문이다. 

맥케슨(McKesson)은 비즈니스 인텔리전스(BI)를 넘어 예측적 및 처방적 애널리틱스로 데이터 이용을 확대하고 있고, 이는 회사가 약품 및 의료용품을 출하하는 방식을 개선할 것이라고 회사의 최고 데이터 및 애널리틱스 임원인 브라이언 덤먼은 밝혔다. 

이를 위해 덤먼은 여러 데이터 웨어하우스를 구글 글라우드 플랫폼(GCP) 상의 단일의 스노우플레이크 시스템으로 통합하고 있다. 이는 직원이 회사 업무를 보다 신속하게 완수하는데 도움이 될 전망이다. 물론 최종 목표는 치료 성과를 높이는 것이다. 

또한 애널리틱스를 사업에 맞게 응용하는 애널리틱스 해석가의 채용을 늘리는 것도 중요하다. 덤먼은 “사업 도메인 지식은 극히 중요하다”면서 “우리는 기업 데이터 역량을 발전시키고 싶다”라고 말했다. 

포천 500 기업에게 인수합병, 분사, 여타 사업 구상을 자문하는 모건프랭클린(MorganFlanklin)의 CIO인 프랜주아 버드는 데이터 세트를 분해할 수 있고, 데이터 흐름을 이해할 수 있고, 데이터로부터 가치를 추출할 수 있는 도메인 전문가의 수요가 매우 높다고 말했다. 

버드는 데이터 과학자를 도메인 전문가와 조합시켜 고객 데이터 관리 문제를 해결한다. 예를 들어 트랜잭션을 자동화하는 법, 데이터를 채굴해 사업적 통찰을 얻는 법 등이다.  

포레스터는 자신의 2020 CIO 보고서에서 “2020년은 각성의 해가 될 것이다. 데이터를 적절히 관리하는 데 따른 총비용이 명확해질 것이다”라고 예측했다. 

인공지능과 머신러닝 
조직들은 인공지능과 머신러닝을 도입하며 특별한 문제를 풀고 있다. 뉴욕 시의 도시 행정 서비스 부(DCAS)는 응시자에 대해 문제를 활발하게 생성하고 응답을 보다 정확히 평가하는데 자연어 처리(NLP) 및 머신러닝(ML) 기능을 활용한다고 CIO인 니틴 페이틀은 말했다. 위 부서는 매년 경찰, 소방, 위생 부서의 일자리에 지원하는 10만 명 가량의 지원자에 대한 시험을 주관한다.  

현재, 문제는 규칙 기반, 논리 경로를 따른다. NLP와 ML를 이용해, 페이틀은 프로그래머, 컴퓨터 전문가, 초급 애널리스트 등의 직무에 응시한 후보자에 맞춰 문제를 내도록 알고리즘을 훈련시킬 것이다. 이상적으로, 이 노력은 무려 2년이 걸렸던 평가 및 채점 과정을 단축할 것으로 기대된다. 

페이틀은 또한 아마존의 알렉사와 구글의 가상비서를 활용해 음성 기반 고객 지원을 제공하는데 도움을 주는 앱을 생성할 계획이다. 예를 들어 음성 또는 문장을 통해 질문하는 기능으로 인간이 여러 시간 동안 해야 하는 지루한 작업을 없앨 수 있다. 

앨로리카(Alorica)의 최고 트랜스포메이션 임원인 바스카 메넌은 “2020년은 사람들에게 즉시적 만족을 제공하는 비서인 옴니채널 슈퍼 에이전트의 해가 될 것이다”라고 말했다. 

앨로리카는 콜센터의 업무 프로세스를 지원하는 회사이고, 직원 및 고객의 질문에 문장 또는 음성 채팅으로 응답하는 가상 비서인 애바(Ava)를 향상시키는 데 치중하고 있다. 애바의 정확도는 86%이고, 이는 처음의 70%에서 향상된 수치다. 
 
클라우드 마이그레이션 
아이언 마운틴(Iron Mountain)은 미디어, 엔터테인먼트, 여타 대량 데이터 업종을 위해 디지털 콘텐츠를 관리하는데 클라우드를 이용하고 있다. 이는 물리적 기기를 통해 저장된 데이터를 관리했던 원래의 사업에 대한 대대적인 트랜스포메이션의 일환이다. 

회사는 구글 클라우드 플랫폼 상에서 머신러닝으로 디지털 컨텐츠를 분석하고 관리하고, 아울러 2만 5,000명의 직원을 위해 구글의 지스위트 협업 툴을 도입 중이라고 CTO인 피델마 러소는 말했다. 러소는 신기술을 사용해 문화를 변화시키려고 한다. 따라서 최첨단 프로세스와 기술을 활용하는 교차 기능 팀을 구성하고 있다. 

러소는 “디지털 트랜스포메이션을 이제 시작했을 뿐이다”면서 “이는 1년이면 끝나는 그런 과정이 아니다”라고 말했다. 

한편 의류 업체인 탈보츠(Talbots)는 전자상거래 및 애플리케이션 인프라를 최대한 클라우드로 이전하며, 온-프레미스 장비에 대한 의존을 줄이고 있다. 회사는 다이나트레이스(Dynatrace)의 클라우드 소프트웨어를 이용해 웹사이트와 클라우드 시스템을 모니터하여 버그, 속도 저하, 서비스 중단을 찾아낸다고 회사의 전자상거래 업무 총괄인 돈 홀은 말했다.  

홀은 탈보츠의 업무 및 IT직원은 환율, 평균 주문량, 소비자가 생성하는 쇼핑 카트 수를 분석할 수 있다고 말했다. 그는 “업무 및 IT로부터 나오는 데이터를 한 곳에 취합할 수 있는 툴이 있어서 직무가 훨씬 쉬워졌다”라고 말했다. 
 
로우 코드 
로우 코드 프로그래밍은 뉴타닉스(Nuitanix)의 전략적 우선사항이다. 뉴타닉스는 스토리지 엔지니어, 네트워크 엔지니어, 여타 인프라 전문가가 시티즌 디벨로퍼(citizen developers)로서 코드를 작성하고 자동화하는 것을 교육시킬 예정이라고 CIO인 웬디 파이퍼는 말했다. 그는 뉴타닉스가 퍼블릭 클라우드로 계속 이전하고 있고, 사람들은 로우-코드 툴을 이용해 자신의 전문성을 되살릴 것이라고 덧붙였다. 

회사는 이미 유명한 로우 코드 툴인 워카토(Workato)를 일부 직원에게 교육시켰고, 이들은 코드를 이용해 최적의 워크플로우 및 인터랙션을 설계한다. 그러나 파이퍼는 향후 머신러닝이 시티즌 디벨로퍼의 미흡한 로우-코드 스크립트를 개선하는 것을 더 용이하게 만들어 줄 것이라고 생각한다. 이는 업무 프로세스의 추가적 개선을 의미한다. 

파이퍼는 “서비스나우에서 수행되는 업무의 절반 이상이 머신러닝으로 개발된 커스텀 코드에 의해 처리되기를 기대한다”라고 말했다. 
 
RPA 
주오라(Zuora)에서는 업무 프로세스 효율 역시 우선사항이다. CIO인 앨비나 앤타는 로봇 프로세스 자동화(RPA)를 이용해 직원의 잡무를 자동화하려고 한다. 이는 과금 및 매출관리 소프트웨어의 최종 사용자의 진입과 이탈을 포함한다. RPA가 인간을 대신하게 할 수 있다면, 최종 사용자는 스스로를 도울 수 있는 셀프 서비스 기능을 생성할 수 있을 것이다. 

앤타는 현재 직원을 돕고 있는 데이터와 툴이 고객 경험(CX) 분야로 서서히 확장될 것이라고 말했다. 앤타는 “과거에는 고객 지원을 그냥 외부 회사에 맡겼다. 지금은 자동화를 통해 고객 지원을 해결할 수 있다”라고 말했다. 

포레스터에 따르면 CIO는 RPA와 AI를 이용해 10%의 업무를 자동화하면서 IT 부서를 개조할 것이다. 예를 들어 1단계 기술 지원 및 프로비저닝 등이다. 아울러 업무가 없어진 직원의 기술을 향상시켜 애자일 및 데브옵스 팀 내의 보다 복잡한 업무에 투입할 것이라고 이 시장조사기관은 덧붙였다.
 
ciokr@idg.co.kr

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