지금 시대를 ‘언제 어디서든 원하는 타이밍에 원하는 지식을 획득할 수 있고, 그렇지 못할 경우 경쟁에서 뒤쳐지는 시대’라고 정의한 조 사장은 “어떤 비즈니스적인 사건이 일어나고 그 사건에 대한 필요한 조치까지 걸리는 시간을 액션 디스턴스(Action Distance)라고 한다”며, “이 액션 디스턴스를 얼마나 줄일 수 있는지가 기업 IT 경쟁력의 핵심이고 이는 스마트한 데이터 경영이 필요한 이유”라고 말했다.

스마트 경영하려면 ‘데이터 품질·표준화’는 기본

조 사장은 “우리 시대의 ‘스마트’는 언제 어디서든 발달된 이동통신기술을 기반으로 사물 혹은 타인을 통해 적절한 지식을 획득하고 활용하는 것’을 의미한다”며 스마트 데이터 경영에서의 스마트를 설명했다.

이어진 연설에서 스마트한 데이터 경영을 위해 기업이 갖춰야 할 요소로 데이터 품질, 데이터 표준화, 데이터 구조의 유연성, 데이터 활용의 즉시성과 적시성, 가치 있는 지식의 생산, 효과적인 지식 전달체계 등을 들었다.

우선 데이터 품질의 확보를 스마트한 데이터 경영의 원초적인 기반으로 꼽았다.

“품질이 낮은 데이터는 신뢰도 및 활용도가 떨어져 기업 경영에 반영할 수 없다. 또 비효율적 관리 프로세스로 인한 비용증가, 서비스 품질 저하로 인한 고객불만족 등의 문제를 야기할 수 있어 데이터 품질을 확보하는 것은 무엇보다 중요하다.”

“또 광범위한 사업 영역을 지닌 대기업들의 특성상 전사적인 정보교환과 공유를 위해선 데이터 표준을 정의하고 준수하는 데이터 표준화가 선행되어야 한다.”

“비표준화로 인한 중복 데이터 및 데이터의 불일치 등은 데이터의 품질을 저하시키고 정보 공유 및 호환을 어렵게 만든다. 이로 인해 정보시스템이 복잡해지고 유지보수에 드는 시간 및 비용이 늘어나는 것도 문제점이다.”

“데이터 문제 방치하면 비즈니스에 악영향”

이렇게 말한 조 사장은 유연한 데이터 구조의 중요성도 강조했다. 데이터 자체의 문제뿐만 아니라 데이터 구조의 결함을 방치하면 더 큰 문제가 생길 수 있다는 것이다.

“데이터 구조에 문제가 생기면 쉽게 바로잡을 수 없고, 연쇄적으로 문제를 일으키기 때문에, 비즈니스적 변화요인이 생겨도 그 변화를 쉽게 수용할 수 있는 유연하고 견고한 모델이 필요하다. 이를 위해선 데이터 모델링과 아키텍처링 등을 통해 데이터 구조의 유연성과 적응성을 극대화시킬 필요가 있다.”

데이터 활용의 즉시성과 적시성의 보장도 필요하다고 설명했다.

“천문학적으로 방대해지고 있는 빅 데이터 환경에서 원하는 정보를 유의시간(Mean Time)내에 정확하고 바르게 분석해 활용할 수 있도록 OLAP(On-line Analytical Processing), EIS(Executive Information System), DSS(Decision support system), ETL(Extract Transform Load) 등 다양한 빅 데이터 분석 기술 및 활용 기술을 구비해 둘 필요가 있다.”

또한 조 사장은 데이터를 가치 있는 지식으로 생산해내는 환경과 그 지식과 정보를 효과적으로 전달할 수 있는 방법 및 체계를 갖추는 것이 중요하다고 말했다.

“스마트 시대의 키워드는 데이터를 접하고 즉각 결정하고 행동할 수 있다는 의미의 ‘액션(Action)’이다. BI인프라, 데이터웨어하우징 인프라 등을 갖춰 즉각적인 고부가가치 지식 생산과 활용이 일상적으로 이뤄지는 환경을 만들어야 비즈니스 최적화, 경영 최적화를 이룰 수 있다.”

“각기 다른 집단의 정보가 서로 연계돼 새로운 지식을 창출할 수 있는 환경을 위해선, 그 선행조건으로 고품질의 정보를 철저한 보안 하에서 시간과 장소의 제약 없이 다양한 방식과 전달매체를 통해 활용하고 공유할 수 있어야 한다.”

“데이터 스튜어드십 확보, 관리체계 구축 절실”

조 사장은 스마트한 데이터 경영을 성공적으로 하기 위해선 데이터 품질, 데이터 표준화 등의 요소를 갖추는 것뿐만 아니라 전사 차원의 데이터 스튜어드십 정착, EDA기반의 ISQ고도화, 데이터 전문인력 확보 및 활용, 체계적인 관리 체계 구축 등 전략적인 접근이 반드시 필요하다고 강조했다.

“데이터 기반 경영의 가장 중요한 선결전략은 데이터 스튜어드십(Data Stewardship)을 전사 차원의 문화와 정서로 자리잡게 하는 것이다. 사장부터 말단 직원까지 모든 임직원이 자신이 관리하는 데이터의 중요성을 인식하고 데이터에 대한 오너십을 가져야 한다. 자신이 맡은 데이터에 문제가 생길 경우 조직에 미치는 영향과 파급효과가 얼마나 되는지 파악하는 것이 중요하다.”

“데이터 경영은 현업의, 현업에 의한, 현업을 위한 것”

“데이터 기반 경영은 ‘현업의, 현업에 의한, 현업을 위한’ 것이다. 현업 직원들이 데이터 오너십을 갖고 데이터를 직접 생산하고 수요하는 것을 통해 경영을 이끄는 중심이 되야 한다. 또 임직원들도 스폰서십을 가지고 DBA나 데이터 아키텍터가 맡은 업무를 충실히 할 수 있게 뒷받침해주는 방향으로 기업환경이 바뀌어야 한다.”

정보시스템을 구축하는 것에 그치지 않고 EDA(Enterprise Data Architecture)기반의 ISQ(Information Service Quality)를 고도화해 높은 품질의 서비스를 지속 제공하는 것도 중요 과제로 꼽았다.

“데이터는 하나의 프로젝트로 끝나는 것이 아니라 기업이 살아있는 한 끊임없이 진화하면서 지속되는 프로그램과 같은 형태로 존재한다. 따라서 PDCA(Plan, Do, Check, Act)사이클에 맞춘 지속적인 정보 서비스 품질개선 활동을 통해 고품질의 데이터를 확보하고 활용을 극대화할 수 있는 정책을 적절히 세워야 한다.”

이어 조 사장은 데이터 관리 체계를 의미하는 거버넌스의 중요성을 강조하면서 조직과 사람이 거버넌스의 핵심이라고 설명했다.

“데이터 관련 업무는 외부에 노출하기 힘든 만큼 대형 고객사 중심으로 컨설팅 과정을 진행한 후 인력 육성, 교육 등 데이터 영역에 대한 역량을 확보하려는 흐름이 생겨나고 있다. 데이터 기반 경영을 위해선 데이터 요소 기술 별 전문 인력을 활용하는 것은 물론 데이터의 자산화를 위한 전문인력을 지속적으로 육성해야 한다.”

“데이터 거버넌스는 지속적으로 진화할 수 있는 데이터 관리 체계를 말한다. 조직과 프로세스, 원칙과 지침 및 지원 시스템 등을 잘 갖추면, 갑작스런 결원 등 예상치 못한 문제가 생기더라도 끊임없이 발전해나갈 수 있을 것이다.” 

“데이터 기반 의사결정하면 경영 효율성 상승”

데이터 경영을 통해 얻을 수 있는 기대효과로 조 사장은 합리적인 의사 결정과 기업의 수익 증대 및 경영 효율화 등을 꼽았다.

“스마트 경영을 하면 고품질의 데이터를 기반으로 합리적인 의사결정이 가능해져 시장 및 환경 변화에 한 발 빠른 대응이 가능하다.”

이를 통해 경쟁우위 시장 선점을 비롯해 시장을 주도할 수 있게 될 것이라는 설명이다.

또 커뮤니케이션을 원활히 하고 데이터 분석과 예측을 정확히 하면 의사결정의 오류를 줄여 기업의 수익을 높이고 경영을 효율화할 수 있다고 밝혔다.

<데일리그리드>