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기업들은 데이터를 이야기하기 좋아하지만 자신들이 수집한 데이터를 실제로 어떻게 활용하는지에 대해서는 잘 듣지 못하는 것 같다. ‘기업이 보유한 정보에서 어떻게 가치와 통찰력을 추출할 수 있을까(How organizations can unlock value and insight from the information they hold)’라는 제목의 PwC와 아이언 마운틴(Iron Mountain)의 보고서에 따르면, 기업들이 데이터를 더 잘 활용하려면 갈 길이 아직도 먼 것으로 보인다.
이 보고서는 북미와 유럽에서 250명 이상의 직원들 둔 중견기업과 2,500명 이상의 직원을 둔 대기업 등 1,800여 곳을 대상으로 조사한 결과를 토대로 작성됐다. 그리고 그 결과는 놀라웠다. 효과적으로 데이터를 관리하는 기업이 극히 일부에 불과했기 때문이다.
“데이터는 디지털 경제의 혈액이다. 데이터는 통찰을 주고 결정을 돕고 관계를 강화할 수 있다”고 PwC에서 위험과 보장 담당하는 디렉터인 리처드 페틀리는 이야기했다. “데이터는 살 수도, 팔 수도, 공유하고 심지어 도난 당할 수 있다. 이 모든 상황은 데이터에 가치 있음을 시사한다. 그러나 우리의 조사에서는 극소수의 조직만이 그 가치를 활용할 수 있었고, 대다수의 조직들은 그 가치를 관리, 보호, 추출할 능력조차 없었다”고 그는 지적했다.
데이터 전략의 부재
이 조사에서는 규모, 위치, 업종을 망라하고 전체 응답 기업들의 현업 임원 75%는 자신들이 ‘정보 자산을 최대한 활용’하는 것으로 생각하지만, 실제로 그 성공률은 겨우 4%에 불과했다. 조사에 응한 43%는 정보에서 거의 실질적인 혜택을 얻지 못했고, 23%는 아무것도 얻지 못했다고 답했다.
이는 조사에 참여한 기업의 3/4이 경쟁우위를 가져오기 위해 데이터를 활용할 기술과 능력이 없음을 의미한다. 게다가 기업 4곳 중 3곳에는 데이터 분석가가 없었고, 데이터 분석가를 둔 회사들 중에서도 1/4 만이 그들을 유용하게 활용하고 있음이 조사를 통해 드러났다.
이 문제는 비단 기술 업계만의 문제가 아니다. 데이터 이해 부족은 제조와 엔지니어링, 제약, 금융, 법률, 보험, 에너지, 의료 보건에 까지 공통적으로 존재하고 있다. 이 데이터를 활용해 PwC는 기업이 수집한 정보를 얼마나 잘 활용하는지 그리고 그 데이터로부터 얼마나 가치를 이끌어 내는지를 측정하는 정보 가치 지표(Information Value Index)를 만들 수 있었다.
3개 조사 질문에 응답한 1,650개 기업을 표본으로 만든 정보 가치 지표는 100점일 때 데이터를 최대한 잘 활용하고 있다고 보고 0에서 100까지로 점수를 매긴 것이다. 이 지표는 기업의 일반적인 의식과 데이터 중요도에 대한 이해, 기업이 데이터 주도 목표에 얼마나 부합하는지, 데이터로부터 가치를 얻는데 필요한 능력과 도구, 데이터로부터 얻은 회사의 전체 혜택 등을 평가한다. 중견기업은 평균 48.8점을 받았고, 대기업은 평균 52.6점을 받았다. 전체 기업의 평균 점수는 50점을 간신히 넘기는 수준이었다.
페틀리는 “데이터가 어디에나 있어서 이를 당연시 여기거나 부산물 정도로 간주하는 것 같다. 이런 생각은 재난이 다쳐야만 바뀐다”고 밝혔다. 일부 기업들은 데이터를 회사 전체에 적용해야 할 중요한 자원이 아닌 IT와 데이터 아키텍트의 책임으로만 보고 있다. 데이터가 단지 IT의 문제만이 아니라 기업의 기술 측면을 훨씬 넘어서는 가치 있는 자산이라는 인식으로 바뀔 필요가 있다.
데이터로 경쟁우위 획득
이 조사에 따르면 데이터 전략은 다른 회사들보다 앞서나가기 위한 가장 큰 자원이다. 데이터를 무시하거나 중요시하지 않는 경영진들은 회사의 경쟁우위에 큰 악영향을 끼칠 수 있다.
“애널리틱스의 본질은 사업 부문, 마케팅, 신사업 사무소 등이 데이터로부터 무엇을 배우고자 하는지 결정하고, 기록 정보 관리팀, IT, 데이터 분석가와 과학자들에게 데이터 소스를 식별하고 접근 제어를 이해하고 분석을 수행하고 결과물을 사용자 친화적으로 특히 시각적인 형태로 제공하도록 하는 것”이라고 아이언 마운틴의 생각 리더십(Thought Leadership) 전무이사 수 트롬블리는 밝혔다.
기업들은 데이터 수집에 막대한 자금을 투자하곤 하지만 실제 그 데이터를 활용할 때는 실수를 저지른다. 그보다 현업 임원들은 데이터를 어떻게 취합해 내부에서 사용하기 쉬운 형태로 어떻게 압축할지를 알아내는데 주력할 필요가 있다. “모든 것은 데이터 관리를 위한 전략 수립에 있다”고 트롬블리는 말했다. 그는 첫 번째 단계가 데이터 소스를 식별하는 것이고 다음은 모든 부서들에 대한 애널리틱스의 중요도를 이해하는 것, 마지막이 경쟁력을 확충할 계획을 만드는 것이라고 강조했다.
그리고 이 조사 결과는 기업들이 저장된 데이터의 숨겨진 자원에 대해 잘 알고 있지 못함을 시사하고 있다. 이 조사에서 현업 임원 16%는 자신들의 조직이 어떤 데이터를 보유하고 있는지 잘 모르는 것 같다고 답했고, 23%는 데이터가 어떻게 그들 회사에서 전송되는지 어디에서 가장 잘 활용될 수 있는지 알지 못한다고 말했으며, 20%는 자신들의 데이터가 어디에서 가장 가치 있는지를 모른다고 밝혔다.
마찬가지로 최고경영진 1/4은 의사 결정과정, 제품 개발, 비용 절감, 고객 유치와 유지 등에서 데이터로부터 아무런 가치를 느끼지 못한다고 답했다고 트롬블리는 말했다. 하지만 이는 최고경영진이 전략에 투자하지 않았기 때문이다. 애널리틱스는 성공적인 기업에게 가장 가치 있는 자원으로 빠르게 탈바꿈하고 있으며 모든 기업들은 데이터 관리를 위한 독특하고 맞춤화된 계획을 필요로 할 것이다.
데이터 과학자를 반드시 채용해야 할까?
데이터 과학자를 서둘러 채용하거나 애널리틱스 전담 부서를 신설하기 앞서 경영진들은 먼저 자리에 앉아서 그들이 애널리틱스를 통해 무엇을 달성하고자 하는지를 파악해야 한다고 트롬블리는 말했다. 기업마다 기대하는 바가 다르고 최고의 데이터 전략은 전체 미션과 사업 목표에 달려있다. 이는 모든 회사에 데이터 전담 부서가 꼭 필요한 것은 아니며 현재 직원들의 능력을 대신 활용할 수도 있음을 의미한다.
“덜 정교한 애널리틱스 요건을 가진 회사들은 기존 직원들에게 데이터 애널리틱스 교육 과정과 야간 수업 등의 교육 과정을 이수하게 함으로써 능력 격차를 메울 수도 있다”고 트롬블리는 말했다.
유능한 데이터 과학자가 부족하고 데이터 과학자가 비교적 새롭고 빠르게 성장하는 직위라는 점에서 몇몇 회사들에게 기존 직원 활용이 최선의 옵션일 것이다. 단순히 직원들에게 이런 상황을 이해시키는 게 데이터 전략 부재의 충격을 완화하는데 도움이 될 수 있지만, 여전히 그것만으로는 충분하지 않다.
“CDO(최고 디지털 책임자)가 만병통치약이라는 인식이 있다”고 트롬블리는 지적했다. “CDO 존재 여부와 상관없이 그 역할에 할당된 기본적인 책임은 현재 조직 구조 속에서 한 명 이상의 인력에 할당될 필요가 있다. 또 수요와 공급 딜레마도 있다. 모든 조직의 CDO 자리에 걸맞은 유능한 인력이 충분히 존재하지 않는다”고 말했다.
‘데이터 엘리트’의 특성
조사에 참여한 기업들 중에서 단 4%만이 ‘데이터 엘리트’급으로 분류되었는데 이들은 보통 의료 보건과 제조, 엔지니어링 부문의 중급 혹은 초대형 기업인 경우가 많았다. 조사에 따르면 이런 기업들은 무엇보다도 잘 편성된 ‘정보 거버넌스 관리 감독 기구’를 가지고 있었다. 게다가 이러한 기업들은 ‘강력한 증거-기반 의사 결정 문화’, 데이터에 접속할 수 있는 지정 분석가를 육성해왔고 그들 데이터에 대한 강력한 제어와 대규모의 분석 툴을 갖췄다.
이런 진보적인 기업들은 그들에게 주어진 가장 가치 있는 자원을 활용해왔고, 이를 기업 문화로 받아들였다. 가장 민첩한 중견기업들 일부를 이 카테고리에서 볼 수 있는데, 그들이 전통의 제약이 없고 다른 분야보다 규제가 덜한 산업부문이기 때문이라고 조사 결과는 시사하고 있다. 하지만 덜 민첩한 기업들 중에도 역시 데이터 엘리트가 있는데 여기에는 강력한 리더십, 세계적 정보 거버넌스 기술, 데이터 기능 내 IT 외부의 관련 부서 덕분이다. ciokr@idg.co.kr
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