2017.06.01

데이터 주도형 전략을 망치는 자 누구인가

BrandPost Sponsored by HPE
Lisa Morgan | HPE


기업 분석에 대한 전사적인 관점을 얻기 위해서는 데이터 주도적인 문화가 필수입니다. 비즈니스 리더는 자신들이 원하는 것이 무엇인지를 명확히 해야 하며, 임무를 완수하기 위해서 모든 직원들의 지원을 얻어야만 합니다.

기업은 엔터프라이즈 분석을 구현했다고 믿고 있지만, 이는 종종 개별 그룹이 자신들이 좋아하는 일만 하고 있거나 여러 출처에서 받은 데이터를 수작업으로 합치고 있는 상태일 것입니다. 본격적으로 경쟁하고 전략을 추진할 때의 전사적 관점을 위해 단절된 데이터를 연결하는 목표를 달성한 기업은 거의 없는 것이 현실입니다.

이 격차는 매우 큽니다. 한쪽 끝에 있는 기업에서는 직감이 의사결정을 좌우합니다. 다른 쪽 끝에서 있는 기업에서는 분석이 문화에 내재되어 있습니다. 조직이 어디에 속할지는 주로 관련자들에 달려있습니다. 우리는 무엇이 성공적인 엔터프라이즈 분석 전략의 성패를 좌우하는지에 대한 의견을 전문가들에게 물었습니다.

요인 1 : 레거시 문화, 기술
분석 실패의 원인으로는 흔히 문화적, 기술적 장애가 꼽히는데 특히 오랜 역사 그리고 레거시 비즈니스 프로세스와 기술이 있는 성공한 조직에서 많이 지목되는 요인입니다.

조사 및 자문 회사인 IIA(International Institute for Analytics: 국제 분석 연구원)의 전 연구 소장이었던 다니엘 마제스트로가 “엔터프라이즈 분석에 이른다는 것은 다면적인 여정”이라고 말했습니다. “단 한 개의 프로젝트 그리고 가령 ‘우리는 고객들을 좀 더 알아야 한다’거나 또는 고객들이 매장에서 어떻게 행동하는 지 같은 그와 관련된 몇 가지 측면에서부터 ‘그런 조치를 취한 결과 5%의 상승이 관측되었다’는 것까지 살펴보아야 합니다. 일련의 사건들은 매우 복잡하기 때문”이라는 설명입니다.

전사적인 분석 전략은 어떻게 도달할지에 대한 명확한 방향과 함께, 최상층부에서부터 시작돼야만 합니다. 그렇지만, 관리 위임은 시행되지 않거나 임원진의 지원이 부족해서 흔히 실패합니다. 마제스트로는 엔터프라이즈 분석은 직함에 C가 들어가는 사람들보다 한 두 단계 아래 있는 부사장 레벨에서 가장 부정적인 영향을 받을 수 있다고 말했습니다. 더 낮은 직급으로부터 퍼져 올라오는 것에 대한 가시성 부족이나 상층부로부터 내려오는 전략적 명령에 대한 제한된 노출 탓으로 돌리기도 합니다.

기술에 대해서 말하자면, 데이터 과학자의 부족에 대한 기사는 넘쳐났지만 인사부서는 건강한 분석 전략을 지원할 때 필요한 기술을 이해하지 못했을 수 있으며, 그리고 그 결과 잘못된 고용을 하고 있습니다.

오케스트레이션(Orchestration) 계층이 없다는 것
엔터프라이즈 분석은 데이터 품질, 거버넌스, 그리고 보안에 적절한 인프라와 아키텍처를 필요로 합니다. 이런 중요한 조각이 공급망에서의 특정 지연이 특정 지역에 있는 특정 고객들에게 어떻게 영향을 줄지 등, 전에는 보이지 않았던 데이터에 대한 뷰를 제공하기 위해 애플리케이션들을 통합하는 애플리케이션 오케스트레이션 계층입니다.

컨설팅 회사인 오키프의 전무 이사인 린다 맥콘키는 “반드시 지도가 있어야만 합니다 – 프로젝트 맵이나 전략 로드맵이 아니라, 서버와 데이터세트가 어디에 있는지 알려주는 실제 지도, 정의가 들어있는 데이터 지도가 있어야만 합니다”고 말했습니다.

조직은 몇 년간 격리된 정보와 싸워오고 있지만, 소프트웨어 구성요소간의 상호작용을 가능케 하는 API가 개발되고 나서도 문제가 지속되고 있습니다. 이와 비슷하게, 격리된 분석–특정 애플리케이션 전용 분석– 역시 격리된 데이터세트 때문에 기업들이 더 큰 그림을 보지 못하는 원인입니다.

점대점(Point-to-Point) 통합은 서로 다른 유형의 분석을 한 번에 한 개씩 서로 연결합니다. 이런 방법은 가장 저항이 적은 경로로 흔히 사용되지만, 기업이 경쟁할 때 필요한 교차 부문 통찰력을 본질적으로 활성화하지는 못합니다.

클라우드 기반 인재 알선 플랫폼인 스카우트 익스체인지의 CEO인 켄 라자루스는 “대규모 기업이 최근에 설립되지 않은 한, 인프라나 데이터를 최우선으로 하고 중앙 데이터 웨어하우스 등이 갖고있던 아키텍처로 데이터가 흘러 들어가도록 모든 데이터를 묶는 백본을 생성하는 선견지명은 아마도 없었을 것”이라며, “단지 데이터를 정리하고 중앙으로 모아서 누군가가 사용할 수 있게 해주는 것만도 커다란 프로젝트”라고 말했습니다.

팀마다 서로 다른 방식으로 서로 다른 정보를 만들어내서, 여러 가지 버전의 사실이 만들어집니다.

마제스트로는 “공급망 부문에서 한 팀이 적시 배달에 있어 하나의 뷰를 생성하고, 재무 부서는 또 연락처 관점에서 적시 배달에 대한 뷰를 가지고, 즉 서로 다른 관점으로 씨름하는 기업을 많이 봐 왔다. 동일해야 마땅한 것에 대해서 서로 다른 뷰를 가진 것이 문제”라고 지적했습니다.

컨설턴트가 가치를 제공하지 않을 때
때로 기업들은 컨설턴트를 고용하기로 결정하기도 하는데, 이 역시 나름의 문제가 따라옵니다. 사내 정치가 프로젝트의 성공을 방해하거나, 올바른 이해당사자가 포함되지 않아서, 또는 프로젝트의 범위가 분명하지 않기 때문에 컨설팅 관계가 실패할 수 있습니다. 그렇지 않고, 컨설턴트가 단순히 업무에 필요한 기술을 보유하고 있지 않을 수도 있습니다.

하룻밤 사이에 데이터 우선(Data First) 기업으로 변모할 수 없기 때문에, 기업들은 자신들의 현재 위치를 평가하고 앞으로 나가기 위한 현실적인 전략을 수립해야만 합니다. 비현실적인 기대치는 단기적인 실패와 무엇이 효과가 있고 무엇이 효과가 없는지에 대한 장기적인 편견으로 이어질 수 있습니다.

프로젝트가 현실적인 범위를 갖지 못하면, 시간과 예산을 초과할 수 있습니다. 이런 이유로, 많은 컨설턴트들이 가장 높은 우선순위가 가장 먼저 처리되고 비즈니스 우선순위가 바뀌더라도 프로젝트가 충분히 중심을 잡을 수 있을 만큼의 민첩성을 유지하도록 출시를 단계화할 것을 권고하고 있습니다.

마제스트로는 “현재 어떤 위치에 있는지에 대한 평가는 자사 엔터프라이즈의 분석을 평가하기 위해 다면적이고 체계적인 접근방식을 택하고 싶어하는 기업에 훌륭한 출발점이 될 수 있습니다”라고 말했습니다.

기업의 평가는 종종 덜 엄격하기 때문에 해당 기업과 컨설팅 회사 모두가 평가에 포함되어야 할 것입니다. 역으로, 컨설턴트는 부분적으로 기술과 아무런 관련이 없을 수 있는 것, 즉, 기업의 분석 성숙도 수준에 영향을 주는 모든 것을 본질적으로 파악하는 것은 아닙니다.

대개 지식 전달은 당사자들 간에 일어나지만, 늘 기업이 원하는 만큼 생기는 일은 아닙니다. 컨설턴트는 문제를 해결하고는 내부 담당자가 알아야 하는 것을 가르쳐주지 않고 떠날 수 있습니다. 그러므로 계약서에 필수적인 교육 수준을 상세하게 명시해야 합니다.

또한, 각각의 컨설팅 업체가 조직의 서로 다른 부분에서 작업하고 있을 수 있고, 해야만 할 것에 대해서 서로 다른 생각을 가질 수 있다는 점을 이해해야 합니다. 모든 사람들이 공통의 목표를 향해서 작업하고 목표가 달성되도록 하려면 제반 노력을 관장하고 조율하는 부서나 직위를 신설하는 기업도 있습니다.

엔터프라이즈와 고용된 컨설턴트 간의 가장 성공적인 관계는 상호 존중을 기반으로 합니다. 이것이 없다면, 컨설턴트는 성공하기 어려울 것이며 엔터프라이즈 고객은 더 많이 듣는 것이 현명했을 거라는 사실을 나중에야 알게 될 것입니다.

그럼에도 진전은 있습니다
엔터프라이즈 분석으로의 여정은 일부 기업들에게는 기나긴 과정입니다. 마제스트로는 “궁극적으로, 이는 전통적인 사람, 프로세스, 기술 사고방식을 필요로 하는 다면적인 헌신”이라고 강조했습니다. “제대로 된 인재를 보유하고 있는가, 올바른 비즈니스 질문에 답하고 있는가, 비즈니스 리더는 분석에 전적으로 몰두하고 있는가, 올바른 일을 하고 있는가, 그리고 최종적으로 분석의 가치를 알고 있는가?”하는 질문을 던져야 합니다.

좋은 소식은 비록 분석 능력의 성숙도 수준이 다르기는 하지만, 모든 업계가 서서히 데이터 주도형으로 변모해가고 있다는 것입니다. IIA는 12개 산업의 50개 기업에 대한 성숙도를 평가했습니다. 놀랄 것도 없이, 디지털에 기반해 태생한 기업은 보험 등 오래된 산업의 기존 기업에 비해 분석 전략이 훨씬 더 많이 진행되어 있습니다.

마제스트로는 “아마존의 비즈니스 프로세스, 인재, 그리고 목표를 들여다보면 이런 것들은 예를 들자면, 수많은 인수 작업, 변화하는 규제, 그리고 매우 복잡한 고객군을 견뎌내어야만 했던 건강보험 회사를 훨씬 앞서는 기회를 마주하고 있습니다”라며, “완전히 상황이 다릅니다”라고 진단했습니다.

마지막으로, 회사 전체가 데이터 주도형 전략의 중요성을 이해해야만 합니다. 맥콘키는 “무엇이 성공할 것인지 그리고 성공하지 못할 것인지에 대한 가장 큰 예측 변수는 사람”이라고 말했습니다. 즉, “사람이 잘못되면 데이터 주도형 전략에 해가 된다”는 결론을 낼 수 있습니다.

엔터프라이즈 분석 : 리더를 위한 교훈
- 기업은 분석을 나중에 생각해볼 대상이 아니라 비즈니스의 필수적인 부분으로 다뤄야만 합니다.

- 엔터프라이즈 분석에 도달하기 위해서는 모든 사람들이 경영진이 정의한 목표를 달성해야만 할 책임이 있는 데이터 주도형 문화가 필요합니다.

- 무엇이 성공할 것인지 그리고 성공하지 못할 것인지에 대한 가장 큰 예측 변수는 사람입니다. 잘못된 사람들이 데이터 주도형 전략을 망칠 수 있습니다.


2017.06.01

데이터 주도형 전략을 망치는 자 누구인가

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기업 분석에 대한 전사적인 관점을 얻기 위해서는 데이터 주도적인 문화가 필수입니다. 비즈니스 리더는 자신들이 원하는 것이 무엇인지를 명확히 해야 하며, 임무를 완수하기 위해서 모든 직원들의 지원을 얻어야만 합니다.

기업은 엔터프라이즈 분석을 구현했다고 믿고 있지만, 이는 종종 개별 그룹이 자신들이 좋아하는 일만 하고 있거나 여러 출처에서 받은 데이터를 수작업으로 합치고 있는 상태일 것입니다. 본격적으로 경쟁하고 전략을 추진할 때의 전사적 관점을 위해 단절된 데이터를 연결하는 목표를 달성한 기업은 거의 없는 것이 현실입니다.

이 격차는 매우 큽니다. 한쪽 끝에 있는 기업에서는 직감이 의사결정을 좌우합니다. 다른 쪽 끝에서 있는 기업에서는 분석이 문화에 내재되어 있습니다. 조직이 어디에 속할지는 주로 관련자들에 달려있습니다. 우리는 무엇이 성공적인 엔터프라이즈 분석 전략의 성패를 좌우하는지에 대한 의견을 전문가들에게 물었습니다.

요인 1 : 레거시 문화, 기술
분석 실패의 원인으로는 흔히 문화적, 기술적 장애가 꼽히는데 특히 오랜 역사 그리고 레거시 비즈니스 프로세스와 기술이 있는 성공한 조직에서 많이 지목되는 요인입니다.

조사 및 자문 회사인 IIA(International Institute for Analytics: 국제 분석 연구원)의 전 연구 소장이었던 다니엘 마제스트로가 “엔터프라이즈 분석에 이른다는 것은 다면적인 여정”이라고 말했습니다. “단 한 개의 프로젝트 그리고 가령 ‘우리는 고객들을 좀 더 알아야 한다’거나 또는 고객들이 매장에서 어떻게 행동하는 지 같은 그와 관련된 몇 가지 측면에서부터 ‘그런 조치를 취한 결과 5%의 상승이 관측되었다’는 것까지 살펴보아야 합니다. 일련의 사건들은 매우 복잡하기 때문”이라는 설명입니다.

전사적인 분석 전략은 어떻게 도달할지에 대한 명확한 방향과 함께, 최상층부에서부터 시작돼야만 합니다. 그렇지만, 관리 위임은 시행되지 않거나 임원진의 지원이 부족해서 흔히 실패합니다. 마제스트로는 엔터프라이즈 분석은 직함에 C가 들어가는 사람들보다 한 두 단계 아래 있는 부사장 레벨에서 가장 부정적인 영향을 받을 수 있다고 말했습니다. 더 낮은 직급으로부터 퍼져 올라오는 것에 대한 가시성 부족이나 상층부로부터 내려오는 전략적 명령에 대한 제한된 노출 탓으로 돌리기도 합니다.

기술에 대해서 말하자면, 데이터 과학자의 부족에 대한 기사는 넘쳐났지만 인사부서는 건강한 분석 전략을 지원할 때 필요한 기술을 이해하지 못했을 수 있으며, 그리고 그 결과 잘못된 고용을 하고 있습니다.

오케스트레이션(Orchestration) 계층이 없다는 것
엔터프라이즈 분석은 데이터 품질, 거버넌스, 그리고 보안에 적절한 인프라와 아키텍처를 필요로 합니다. 이런 중요한 조각이 공급망에서의 특정 지연이 특정 지역에 있는 특정 고객들에게 어떻게 영향을 줄지 등, 전에는 보이지 않았던 데이터에 대한 뷰를 제공하기 위해 애플리케이션들을 통합하는 애플리케이션 오케스트레이션 계층입니다.

컨설팅 회사인 오키프의 전무 이사인 린다 맥콘키는 “반드시 지도가 있어야만 합니다 – 프로젝트 맵이나 전략 로드맵이 아니라, 서버와 데이터세트가 어디에 있는지 알려주는 실제 지도, 정의가 들어있는 데이터 지도가 있어야만 합니다”고 말했습니다.

조직은 몇 년간 격리된 정보와 싸워오고 있지만, 소프트웨어 구성요소간의 상호작용을 가능케 하는 API가 개발되고 나서도 문제가 지속되고 있습니다. 이와 비슷하게, 격리된 분석–특정 애플리케이션 전용 분석– 역시 격리된 데이터세트 때문에 기업들이 더 큰 그림을 보지 못하는 원인입니다.

점대점(Point-to-Point) 통합은 서로 다른 유형의 분석을 한 번에 한 개씩 서로 연결합니다. 이런 방법은 가장 저항이 적은 경로로 흔히 사용되지만, 기업이 경쟁할 때 필요한 교차 부문 통찰력을 본질적으로 활성화하지는 못합니다.

클라우드 기반 인재 알선 플랫폼인 스카우트 익스체인지의 CEO인 켄 라자루스는 “대규모 기업이 최근에 설립되지 않은 한, 인프라나 데이터를 최우선으로 하고 중앙 데이터 웨어하우스 등이 갖고있던 아키텍처로 데이터가 흘러 들어가도록 모든 데이터를 묶는 백본을 생성하는 선견지명은 아마도 없었을 것”이라며, “단지 데이터를 정리하고 중앙으로 모아서 누군가가 사용할 수 있게 해주는 것만도 커다란 프로젝트”라고 말했습니다.

팀마다 서로 다른 방식으로 서로 다른 정보를 만들어내서, 여러 가지 버전의 사실이 만들어집니다.

마제스트로는 “공급망 부문에서 한 팀이 적시 배달에 있어 하나의 뷰를 생성하고, 재무 부서는 또 연락처 관점에서 적시 배달에 대한 뷰를 가지고, 즉 서로 다른 관점으로 씨름하는 기업을 많이 봐 왔다. 동일해야 마땅한 것에 대해서 서로 다른 뷰를 가진 것이 문제”라고 지적했습니다.

컨설턴트가 가치를 제공하지 않을 때
때로 기업들은 컨설턴트를 고용하기로 결정하기도 하는데, 이 역시 나름의 문제가 따라옵니다. 사내 정치가 프로젝트의 성공을 방해하거나, 올바른 이해당사자가 포함되지 않아서, 또는 프로젝트의 범위가 분명하지 않기 때문에 컨설팅 관계가 실패할 수 있습니다. 그렇지 않고, 컨설턴트가 단순히 업무에 필요한 기술을 보유하고 있지 않을 수도 있습니다.

하룻밤 사이에 데이터 우선(Data First) 기업으로 변모할 수 없기 때문에, 기업들은 자신들의 현재 위치를 평가하고 앞으로 나가기 위한 현실적인 전략을 수립해야만 합니다. 비현실적인 기대치는 단기적인 실패와 무엇이 효과가 있고 무엇이 효과가 없는지에 대한 장기적인 편견으로 이어질 수 있습니다.

프로젝트가 현실적인 범위를 갖지 못하면, 시간과 예산을 초과할 수 있습니다. 이런 이유로, 많은 컨설턴트들이 가장 높은 우선순위가 가장 먼저 처리되고 비즈니스 우선순위가 바뀌더라도 프로젝트가 충분히 중심을 잡을 수 있을 만큼의 민첩성을 유지하도록 출시를 단계화할 것을 권고하고 있습니다.

마제스트로는 “현재 어떤 위치에 있는지에 대한 평가는 자사 엔터프라이즈의 분석을 평가하기 위해 다면적이고 체계적인 접근방식을 택하고 싶어하는 기업에 훌륭한 출발점이 될 수 있습니다”라고 말했습니다.

기업의 평가는 종종 덜 엄격하기 때문에 해당 기업과 컨설팅 회사 모두가 평가에 포함되어야 할 것입니다. 역으로, 컨설턴트는 부분적으로 기술과 아무런 관련이 없을 수 있는 것, 즉, 기업의 분석 성숙도 수준에 영향을 주는 모든 것을 본질적으로 파악하는 것은 아닙니다.

대개 지식 전달은 당사자들 간에 일어나지만, 늘 기업이 원하는 만큼 생기는 일은 아닙니다. 컨설턴트는 문제를 해결하고는 내부 담당자가 알아야 하는 것을 가르쳐주지 않고 떠날 수 있습니다. 그러므로 계약서에 필수적인 교육 수준을 상세하게 명시해야 합니다.

또한, 각각의 컨설팅 업체가 조직의 서로 다른 부분에서 작업하고 있을 수 있고, 해야만 할 것에 대해서 서로 다른 생각을 가질 수 있다는 점을 이해해야 합니다. 모든 사람들이 공통의 목표를 향해서 작업하고 목표가 달성되도록 하려면 제반 노력을 관장하고 조율하는 부서나 직위를 신설하는 기업도 있습니다.

엔터프라이즈와 고용된 컨설턴트 간의 가장 성공적인 관계는 상호 존중을 기반으로 합니다. 이것이 없다면, 컨설턴트는 성공하기 어려울 것이며 엔터프라이즈 고객은 더 많이 듣는 것이 현명했을 거라는 사실을 나중에야 알게 될 것입니다.

그럼에도 진전은 있습니다
엔터프라이즈 분석으로의 여정은 일부 기업들에게는 기나긴 과정입니다. 마제스트로는 “궁극적으로, 이는 전통적인 사람, 프로세스, 기술 사고방식을 필요로 하는 다면적인 헌신”이라고 강조했습니다. “제대로 된 인재를 보유하고 있는가, 올바른 비즈니스 질문에 답하고 있는가, 비즈니스 리더는 분석에 전적으로 몰두하고 있는가, 올바른 일을 하고 있는가, 그리고 최종적으로 분석의 가치를 알고 있는가?”하는 질문을 던져야 합니다.

좋은 소식은 비록 분석 능력의 성숙도 수준이 다르기는 하지만, 모든 업계가 서서히 데이터 주도형으로 변모해가고 있다는 것입니다. IIA는 12개 산업의 50개 기업에 대한 성숙도를 평가했습니다. 놀랄 것도 없이, 디지털에 기반해 태생한 기업은 보험 등 오래된 산업의 기존 기업에 비해 분석 전략이 훨씬 더 많이 진행되어 있습니다.

마제스트로는 “아마존의 비즈니스 프로세스, 인재, 그리고 목표를 들여다보면 이런 것들은 예를 들자면, 수많은 인수 작업, 변화하는 규제, 그리고 매우 복잡한 고객군을 견뎌내어야만 했던 건강보험 회사를 훨씬 앞서는 기회를 마주하고 있습니다”라며, “완전히 상황이 다릅니다”라고 진단했습니다.

마지막으로, 회사 전체가 데이터 주도형 전략의 중요성을 이해해야만 합니다. 맥콘키는 “무엇이 성공할 것인지 그리고 성공하지 못할 것인지에 대한 가장 큰 예측 변수는 사람”이라고 말했습니다. 즉, “사람이 잘못되면 데이터 주도형 전략에 해가 된다”는 결론을 낼 수 있습니다.

엔터프라이즈 분석 : 리더를 위한 교훈
- 기업은 분석을 나중에 생각해볼 대상이 아니라 비즈니스의 필수적인 부분으로 다뤄야만 합니다.

- 엔터프라이즈 분석에 도달하기 위해서는 모든 사람들이 경영진이 정의한 목표를 달성해야만 할 책임이 있는 데이터 주도형 문화가 필요합니다.

- 무엇이 성공할 것인지 그리고 성공하지 못할 것인지에 대한 가장 큰 예측 변수는 사람입니다. 잘못된 사람들이 데이터 주도형 전략을 망칠 수 있습니다.


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