[기고]SAS코리아 CSO 이진권 전무

지난 12월 14일, 영국 케임브리지에 사는 한 주민이 세계 최대 규모의 오픈 마켓 아마존에서 셋톱박스와 팝콘 한 봉지를 주문했다.

보통은 빨라야 다음날 상품을 받겠지만 그는 13분 만에 상품을 받았다. 드론을 이용한 아마존의 첫 상업적 배달이었다.

많은 사람들은 이 같은 서비스의 공을 ‘드론’에 돌리고 있다.

그러나 아마존 서비스의 본질은 데이터에 있다.

해당 지역에서 무엇을 얼마나 요청할지 미리 예측하고 사전에 준비해야만 가능하기 때문이다.

CRM(customer relationship management)과 SCM(supply chain management)이 결합된 데이터의 결과물이 바로 아마존 드론 서비스다.

여기서 관전 포인트는 하늘을 날아다니는 드론 뒤에서 예측배송이 가능하게 하는 알고리즘이다.

아마존은 3년전에 이미 ‘예측 배송(Anticipatory Shipping)’ 특허를 내고 고객 수요 기반의 예측배송을 준비했다.

수많은 고객의 디지털 족적으로 새로운 서비스를 만들어 낸 것이다.

디지털 트랜스포메이션은 기업이 디지털 역량을 활용, 고객과 시장 내에서 획기적인 변화를 추진할 수 있는 변화 관리 그 이상을 의미한다.

드론을 사용하고, 웹이나 모바일로 비즈니스를 한다고 해서 디지털 트랜스포메이션이 아니다.

데이터를 기반으로 기계가 알아서 사람의 의사결정을 대신해 주는 것, 그로 인해 고객이 편안하게 서비스를 이용하는 것, 이것이 ‘디지털 트랜스포메이션’의 핵심이다.

IDC는 ‘IDC 퓨처 스케이프(FutureScape) 2016’ 보고서를 통해, 글로벌 2000대 기업 CEO 중 2/3가 2017년 기업 전략의 톱 어젠다로 ‘디지털 트랜스포메이션’을 선택했다고 밝힌 바 있다.

이어 ‘IDC 퓨처스케이프 2017’ 보고서에서는 디지털 트랜스포메이션의 주요 키워드로 다음 일곱 가지를 제시했다.

▲IoT(모든 기계에 센서를 부착하고 그곳에서 나오는 데이터를 기반으로 운영) ▲연결(모든 것이 연결된 에코 환경에서의 기업경영) ▲셀프 러닝(기계가 사람의 생각을 대신하도록 함) ▲정보(단순한 하드웨어나 콘텐츠가 아니라 정보 기반의 서비스 및 제품) ▲디지털 비서 ▲킥스타터 방법론(킥스타터 형태의 크라우드 소싱을 통해서 자신의 아이디어를 발전시켜 새로운 프로젝트 전개) ▲맞춤형(고객 맞춤형 제품 및 서비스 개발)이다.

그리고 이 모든 키워드의 중심에는 ‘데이터’가 있다.

◆데이터 혁신 기업의 DNA

데이터는 디지털 트랜스포메이션의 핵심이다. ‘MIT 슬로언 매니지먼트 리뷰(MIT Sloan Management Review, Spring 2013)’에서는 데이터로 혁신하는 기업의 다섯 가지 특징을 다음과 같이 발표했다.

I-데이터로 혁신하는 기업은 수집된 데이터를 최대한 많이 활용한다.

II-데이터로 혁신하는 기업은 데이터를 실시간 의사결정에 가장 많이 이용한다. DW에서 분석 리포트를 보는 것으로 끝나지 않고, 실시간 의사결정 프로세스에 데이터 분석을 넣어 실시간 의사결정에 활용하는 것이다.

III-데이터로 혁신하는 기업은 조직의 지능화를 위해 모든 것을 프로세스상에 넣어 관리한다. 실패 또한 노하우로 계속 쌓고 있다.

IV-데이터로 혁신하는 기업은 데이터 기반의 혁신을 조직적으로 수행한다.

V-데이터로 혁신하는 기업은 데이터 사이언스 육성 프로그램을 운영한다.

이 다섯 가지 중 세 가지 이상을 실행하는 기업을 ‘혁신 기업’이라고 정의할 수 있다.

2014년 SAS가 MIT 슬로언 매니지먼트와 함께 2500개 글로벌 기업 CEO를 대상으로 조사한 내용에 따르면, 11% 정도가 혁신 기업에 속했다.

◆데이터 혁신 기업 실현 방안

첫째, 보지 못했던 데이터에서 시작하라! 그렇다면 어떻게 데이터를 혁신해 디지털 트랜스포메이션 기업이 될 것인가?

먼저 수많은 데이터 중에서 보지 못했던 데이터를 보는 데서 시작하자.

이미 많은 기업은 그동안 보지 못한 비정형 텍스트 데이터(TA), 고객간의 관계 데이터(SNA), 생산 공정의 ‘실시간 마이크로 데이터(Real-Time)’ 등을 통해 새로운 인사이트를 발견해 고객에게 최적의 서비스를 제공하고 있다.

둘째, 조직 지능화 프로세스와 비주얼 오가니제이션(Visual Organization)을 만들라!

데이터 혁신을 하기 위해서는 보지 못한 데이터를 조직과 프로세스에 녹여야 한다.

기술 중심, 전문가 중심의 과제 수행에서 모두가 참여하여 문제를 풀어가는 패러다임 전환이 절실하다.

과거에는 IT 시스템으로 구현하는 SI 형태의 프로젝트가 대부분이었지만, 이제는 현업 사용자도 누구나 데이터를 분석해서 쉽게 찾아 갈 수 있는 비주얼(Visual) 환경이 필수다.

모래성을 쌓듯 이렇게 저렇게 만들어 보고, 부수기를 반복하며 답을 찾아 가는 ‘비주얼 샌드박스(Visual Sandbox)’가 필요하다.

이는 Zappos.com 이나 Groupon과 같은 벤처기업이 초기 창업을 하면서 적용한 린 스타트업 방법론이다.

학습을 통해 지속적으로 검증하고, ‘패스트 페일(Fast Fail)’ 전략으로 실수를 최소화 할 수 있다.

셋째, 산삼캐기에서 농사짓기로 전환하라. 대부분 기업이 빅데이터 분석을 기획하면서 제일 먼저 찾는 것이 GBP(Global Best Practice)다.

하지만 GBP를 알아도 각 회사에 적용하는 것은 전혀 다른 문제다. 그대로 구현한다 해도 보유한 데이터가 다르고, 확경이 다르기 때문이다.

우리에게는 ‘축적의 시간’이 필요하다. 데이터에 대한 축적, 사람에 대한 축적, 데이터 기반으로 의사 결정하는 기업문화의 축적. 빅데이터 분석은 별안간 생겨난 유레카가 아니다.

수년간의 축적의 시간 없이 혁신은 생기지 않는다.

디지털 트랜스포메이션 기업은 데이터로 혁신하는 기업이다. 이를 위해서는 스스로에게 질문부터 해야 한다.

우리의 문제가 무엇인지, 문제를 해결하기 위해 어떤 데이터가 필요한지, 그 데이터를 갖고 있는지. 그 다음에는 린 스타트업 또는 패스트 페일(Fast Fail) 전략으로 조직 지능화 프로세스를 만들어야 한다.

그리고 무엇보다도 일반 사용자들이 쉽게 빅데이터를 분석하고 활용할 수 있는 비주얼 오가니제이션(Visual Organization)을 지원해야 한다.

SAS에서는 기업이 디지털 트랜스포메이션에 속도를 높일 수 있도록 360도 관점에서 지원을 하고 있다.

특히 개방형 클라우드 기반의 분석 아키텍처 ‘SAS바이야(SAS Viya)’를 통해 SAS 툴에 대한 전문 지식 없이도, R, 파이썬, 자바 등 그 어떤 환경에서도 손쉽게 분석 업무를 수행할 수 있다.

◆이제 필요한 것은 ‘축적의 시간’

우리는 그동안 '빨리! 빨리!’ 정신으로 IT 인프라를 잘 구축해왔다. 그러나 지금은 한계에 부딪혔다.

빅데이터는 사람, 데이터, 노하우 등 여러 면에서 축적의시간이 필요하다. 축적된 경험과 지식 없이는 스케일 업 할 수 있는 역량도 불가능하다.

따라서 과거의 패러다임으로 남들보다 빠른 구축을 위해 시간과 노력을 들이기보다는 실패의 경험을 더 많이 축적하기 위해 경주해야 한다.

요즘 빅데이터 분석을 잘 하는 기업의 기사를 자주 접하게 된다. 특히 핀테크와 접목한 빅데이터 분석과 로보어드바이저, AI, 머신러닝이 대세로 자리잡는 추세다.

하지만 지속적인 인적 투자와 데이터에 대한 실험과 분석이 없는 성과는 사상누각에 불과하다.

2017년 새해가 시작됐다. 디지털 트랜스포메이션 기업을 향한 발걸음도 시작됐다.

‘데이터-사람-분석 문화’라는 빅데이터에 대한 새로운 접근과 함께, 우리에게 부족한 단 한 가지인 ‘축적의 시간’을 향한 힘찬 출발을 기대해본다.

<SAS코리아 CSO 이진권 전무>Jin.Lee@sas.com