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“새로운 IT 학교가 필요하다” 데이터 기반의 비즈니스 설계자로 역할 전환

Heinrich Vaske | COMPUTERWOCHE 2021.12.07
독일 도르트문트 소재 아데소(adesso) SE의 CEO이자 뒤스부르크에센 대학교의 소프트웨어 공학 교수인 볼커 그룬은 새로운 IT 학교를 설립해야 한다고 주장한다. 목표는 IT 조직이 비즈니스의 파트너가 되어 디지털 비즈니스 모델을 개발하도록 하는 것이다. 그룬은 “전통적으로 IT는 혁신의 근원이자 새로운 비즈니스 모델의 설계자, 수익원의 보증인 역할을 해왔다. 그러나 이제는 지하에서 나와 이사회로 올라가는 변화가 필요하다”고 강조했다.

그룬과 공동 저자들은 개념 논문인 “새로운 IT 학교”를 통해 IT가 새로운 역할을 받아들여 최대한의 성과를 내기 위해 무엇이 중요한지 설명했다. 논문은 다음의 세 가지 영역에 관심을 집중해야 한다고 주장한다. 
 

CIO와 CDO의 긴밀한 협력 

양손잡이 사고방식은 기업 IT 역할의 새로운 요구사항을 의미한다. IT의 핵심 임무는 더 이상 ‘가능한 최소한의 비용으로 기업을 굴러가게 하는 것’이 아니다. IT는 새로운 비즈니스 모델 개발에 기여하고 기업에 가장 중요한 재료인 데이터를 처리해야 한다. 데이터는 고객 데이터, 기계 및 환경 데이터일 수도 있고 구조적이거나 비구조적일 수 있다. 데이터 처리는 기업이 의사 결정을 내려야 할 때 항상 필요한 핵심 역량이다. 

아데소는 “속도가 다른 2가지 IT”, 즉 바이모달 IT를 명확하게 거부한다. 양손잡이는 두 손을 모두 사용해 작업하는 것을 의미하며, 서로 다른 요소가 아닌 공통적인 요소를 강조한다. 핵심은 신중하고 비용 효율적인 장인정신에 입각해 창의성과 혁신을 모두 견인하는, 견고하고 탄력적이고 혁신적인 IT를 구축하는 것이다. 이를 위해서는 최고 정보 책임자(CIO)와 최고 디지털 책임자(CDO), 둘의 역할이 필수적이다. 
 

데이터 소스를 책임지는 CIO  

CIO의 역할을 비즈니스 애플리케이션 운영으로 제한하는 것은 효과적이지 않다. 인공지능과 머신러닝의 시대에 데이터 소스를 책임지는 CIO는 절대적인 전략적 위치에 있기 때문이다. 데이터를 수집, 분류, 처리하고 새로운 데이터 소스를 발굴하는 것은 CIO팀이 담당하는 핵심적인 작업이다. 

CDO는 데이터 기반의 비즈니스 모델을 담당한다. “탐험대”를 이끌면서 기술을 통해 열리는 기회를 찾는다. CDO의 역할은 비교적 새로운 만큼 여러 장애물에 직면하는 경우가 많다. 예를 들어 여전히 자신의 책임 영역을 정의해야 하고 스스로 팀을 구축하고 현명하게 예산을 사용해야 한다. CDO의 역할은 가치를 제공하는 것이고, 평가도 전적으로 그 가치에 따라 이뤄진다. 

기업은 CIO와 CDO가 긴밀히 협력할 때만 발전할 수 있다. 아데소는 CIO와 CDO가 효율적이고 유연한 IT를 기반으로 하는 데이터 기반 비즈니스 모델을 이끄는 양손잡이 조직을 표방한다. 듣기에는 간단하지만 새로운 비즈니스 모델, 제품 및 서비스 혁신에서도 기술적인 측면의 이해가 필요하다는 점에서 복잡성이 증가한다.  
 

전문가 없이는 통하지 않는다 

논문은 “장비 고장 가능성을 예측하는 것으로는 충분하지 않다. 서비스 기술자가 적절한 툴을 준비하기 위해서는 문제에 관한 정확한 정보가 필요하다. 이 전문성 관점이 프로젝트에서 누락되거나 과소평가될 경우 기술 혁신은 경쟁 우위로 이어지지 않는다”고 주장한다. 

반대로 기술 전문가가 문제에 대처하기 위해서는 IT 담당자의 지식이 필요하다. 이들이 단독으로 움직일 경우 단절된 솔루션을 만들거나 잘못된 기술에 의존하게 된다. 논문이 이와 관련해 내놓은 개념이 “레벨 2 양손잡이”다. 레벨 2 양손잡이에서는 기술 역량과 IT 역량이 다양한 모델에 따라 함께 구현된다. 방법은 전문가 부서와 IT 조직의 일부를 영구적인 또는 일시적인 협업팀으로 합치는 것이다. 이후 KPI와 표준화된 보고 채널을 통해 모두가 공통의 목표를 추구하도록 한다. 
 

모든 애플리케이션에 클라우드 계획 필요 

두 번째 주요 활동 영역은 클라우드를 기본으로 하는 사고다. 클라우드는 이제 애플리케이션 개발, 제공, 운영의 핵심이므로 기업에는 시작부터 클라우드의 가능성을 활용하는 인프라와 소프트웨어 개발이 필요하다.  

이를 위해서는 먼저 IT 전략 수립, 이후 클라우드 개발, 마지막으로 마이그레이션 전략이 필요하다. 기존 IT 환경의 세부 사항을 이해하고, 사용하는 애플리케이션의 개요를 파악하는 것이 중요하다. 이를 위해 각 담당자는 자신의 개발 및 운영 프로세스를 분석하고 회사 성공 기여도를 기존으로 시스템을 평가한다. 

이렇게 파악한 인벤토리는 다음 단계인 개별 애플리케이션을 위한 클라우드 계획 수립의 기반이 된다는 점에서 중요하다. 옵션의 범위는 레거시 애플리케이션의 전면적인 대체부터 컨테이너 기술을 사용하고 마이크로서비스와 같은 현대적 아키텍처 개념을 따르는, 전략적으로 중요한 애플리케이션을 위한 클라우드 네이티브에 이르기까지 다양하다. 기업은 클라우드에서 직접, 그리고 클라우드용으로 애플리케이션을 개발하고 운영한다. 데이터 보호, 가용성, 비용 측면의 요구사항에 따라 적절한 클라우드 형식을 선택한다. 

전면 교체와 클라우드 네이티브 사이에는 두 변형의 개별적인 요소를 결합하는 여러 계층이 존재한다. 이는 단계별로, 그리고 애플리케이션별로 클라우드에서 최적화된 IT 환경을 형성한다. 이 프로세스의 완성은 애플리케이션의 운영과 지속적인 개선이다. 여기에는 실행 및 성능 모니터링, 새로운 기술이 클라우드 포트폴리오를 개선할 수 있는지 여부에 관한 지속적인 확인 작업이 포함된다. 
 

조직과 프로세스의 중심에 위치하는 데이터 

데이터에 관한 디지털 트랜스포메이션의 성공을 위한 세 번째 핵심적 단계는 아데소의 표현으로 “데이터 마음가짐”이다. 이 단계의 배경은 기업이 과거에는 불가능했던 세부 정보와 정확도로 관계를 찾고 예측하는 데 사용하는 데이터가 머신러닝과 AI 애플리케이션의 기반을 형성한다는 것이다. 예측 유지보수, 음성 인식 또는 재료 속성 예측을 위한 애플리케이션이 가리키는 방향도 이쪽이다.

많은 기업이 이 분야에서는 여전히 시작 단계다. 데이터를 조직, 프로세스, 책임의 중심에 두는 것이 중대한 과제다. 이런 책임이 데이터 기반 프로세스를 생성하고 설계하는 주체가 되어야 한다. 모든 부서는 데이터에 존재하는 지식과 잠재력을 찾는 데 초점을 맞추어야 한다. 이 책임을 IT 부서에 전가해서는 안 된다.  

서비스 및 비즈니스 모델은 조달할 수 있는 데이터의 기반으로 생각해야 한다. 대부분 기업에서 이를 위해서는 문화적 변화와 지금과는 다른 데이터 취급 방법이 필요하다. 여기서 얻은 데이터와 지식은 지식 관리 프로세스로 통합해야 하며, 데이터는 공유가 가능해야 하고 공유되어야 한다. 이렇게 해서 데이터 마음가짐이 기업의 중심 역량 중 하나가 된다. 

그러나 저절로 되지는 않는다. 데이터 마음가짐은 기술적 이해, 조직 프레임워크 상태, 관련된 직원들의 적절한 태도의 문제다. 모두가 데이터의 잠재력과 중요함을 이해해야 한다. 데이터의 가치와 데이터를 중심으로 한 잠재적 협업 형태를 살펴보는 것이 도움이 된다. 
 

성장을 견인하는 데이터 생태계 

지금까지 대부분 기업에서는 데이터가 기존 비즈니스를 지원하는 형태로 사용된다. 내부적으로 데이터가 수집 및 사용되고 IT 부서에서 데이터를 관리한다. 그러나 미래에는 데이터 생태계가 성장을 이끈다. 파트너, 고객, 공급업체 또는 외부 소스의 통합이 중요한 역할을 하며, 공통된 데이터 플랫폼이 새로운 부가가치의 원천이 된다. 기업에서 데이터를 다룰 수 있게 해주는 다양한 기술과 프로세스, 기능의 복합체다. 플랫폼은 프로세스의 배치와 상호연결을 기술하여 최종적인, 새로운 데이터 기반 또는 상품이 만들어지도록 한다. 

이런 플랫폼을 구축하고자 할 때 사람들은 두 가지 극단으로 흐르는 경향이 있다. 첫 번째는 모든 만일의 상황을 미리 고려하고 충분히 대비하기 위해 수많은 조율과 몇 년에 걸친 계획을 추진하는 경우다. 이 오버 엔지니어링의 정반대는 서둘러서 단절된 솔루션을 구축하는 것이다. 첫 데이터 기반 사용 사례 이후 두 번째, 세 번째가 따른다. 각각의 프로젝트에서 관여하는 사람들은 새로운 데이터 소스를 이용하고 프로세스를 설계하고 다른 데이터 형식을 사용한다. 

첫 번째 접근 방식의 경우 전문가들이 상상할 수 있는 모든 사례에 대해 준비된, 이상적인 플랫폼을 개발하려고 할 위험이 상존한다. 그러나 플랫폼이 작동하기까지 몇 년이 걸리고, 그렇게 해서 완성한다 해도 모든 예외와 특수한 경우까지 예상할 수는 없으므로 실제 사용에는 항상 많은 세세한 문제가 발생한다. 두 번째 접근 방식은 운영 수준에 지나치게 집중하면서 전략을 간과한다. 기업은 개별적인 수단의 짜깁기식으로 빠른 성공을 추진한다. 일부 사용 사례에서는 통할 수 있지만 대규모에서는 통하지 않는다. 

데이터 플랫폼을 구축할 때는 둘의 중간 지대가 적절하다. 기업은 큰 그림을 염두에 두고 이 틀 안에서 개별 프로젝트를 구현해야 한다. 데이터 플랫폼 구축은 영구적이고 민첩하며 반복적인 프로세스다. 모든 개별 프로젝트가 전체 플랫폼의 발전에 기여한다. 이것이 기업이 단계별로 데이터 플랫폼을 구축하는 방법이며 데이터 마음가짐의 중심 요소 중 하나다. 체계적이고 장기적인 접근 방식은 개념과 가능성을 실제 응용과 부가가치로 전환할 수 있게 해준다. editor@itworld.co.kr

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