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디지털 혁신

성공적인 데이터혁신 비즈니스를 위한 고려 사항

2022.08.18강승모 이사
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최근 많은 산업 현장에서 디지털트랜스포메이션(Digital Transformation)의 중요성과 필요성이 활발하게 논의됨과 동시에 데이터혁신(Data Innovation) 및 관련 비즈니스 이슈들이 자주 언급되고 있다. 이와 더불어 금융, 의료, 교육 분야 등 민간과 정부(공공) 차원의 다양한 데이터혁신 기반의 과제가 진행이 되고 다수의 관련 서적도 출간되고 있는 상황이다. 하지만 필자와 같은 실제 현장에서 프로젝트를 수행하고 있는 실무자 입장에서 보면 진행의 목적과 과정에 있어 아쉬운 부분이 많이 보인다.

 

고객사의 데이터혁신 사업을 담당하는 조직 관점에서 보면 프로젝트 진행 시, 해당 조직의 주어진 역할, 프로젝트 기간 및 예산 등 제한적인 조건에 맞추어 데이터혁신 과제를 추진해야 한다. 때문에 향후의 비즈니스 활용을 고려한 효율성 있고 유연성 있는 시스템 구축뿐만 아니라 본연의 목적이나 성과 달성에 대한 충분한 논의와 실행에 한계가 있다는 것이 흔히 확인 된다.

 

데이터혁신 비즈니스는 말 그대로 데이터를 활용한 기업 비즈니스 혁신을 의미하나, 일반적으로 통용되는 용어의 개념인 AI/ML(인공지능/머신 러닝), 클라우드 등 데이터 분석이나 데이터 관련 IT 인프라환경의 개선이 대부분인 것처럼 국한된 의미로 진행되고 있다.

 

데이터기반의 혁신을 다시 풀어 써보면 데이터를 기반으로 비즈니스를 수행하고 이를 통해 기업 성과를 창출한다는 것이다. 이를 위해서는 기업 내 정보시스템에서 생성/관리 및 활용되는 모든 데이터가 표준화된 체계를 갖고 있어야 한다. 그래야만 구성원 들이 동일한 데이터를 다 같이 활용하고 동일하게 해석하여 동일한 의사결정을 할 수 있는 것이다.

 

그러나 대부분 기업들의 데이터혁신 프로젝트는 위와 같은 주요한 목표를 간과하고 단순히 데이터분석 주제 도출, 데이터 분석 플랫폼 도출, 데이터분석 플랫폼 클라우드 환경 전환 등 부분적인 개선/혁신과제 만을 추진하고 있다. 또한, 과제의 기반이 되는 실제 해당 데이터를 활용하고 의사결정을 하기 위한 데이터 자체의 개념 정의와 활용 프로세스/기준에 대해서는 개선을 수행하고 있지 않아 부분적인 데이터혁신 과제를 추진한다 하여도 단기간 성과만을 가져오거나 부분적인 개선 목표만을 달성하는데 그칠 수 밖에 없게 된다.

 

Data Innovation에 Biz Plan, Services, HR, Purchasing, MRP, Production, CRM, Sales, Financials가 포함된다.

 

그렇기 때문에 기존 운영체계의 개선을 위해서는 「사업계획수립 – 고객주문 – 주문생산 – 고객배송」의 연결된 업무 프로세스 상에서 상호 동일한 단위로 정보를 생성하고 연결되어야 데이터를 활용한 의사결정을 원활히 지원할 수 있다. 이를 위해서 ERP 혹은 시스템 통합 작업을 진행함에 있어 기준정보를 포함한 KPI 등 다양한 정보활용의 기준을 표준화가 필수적으로 선행되어야 한다.

 

데이터/프로세스혁신, 운영전략 및 정보전략 전문가로서 향후 대용량, 빅데이터를 활용한 데이터혁신 기반의 새로운 비즈니스를 고려하는 기업 관계자들에게 조언의 말을 남기고 싶다. 데이터혁신을 기반으로 새로운 비즈니스 인사이트를 발굴하고 이를 통해 성공적인 비즈니스 확장과 신규 기회를 창출, 또는 업무 개선을 얻기 위해서는 한시적 목적을 위한 부분적 개선이 아닌 근본적 업무 방식의 변화, 즉 전반적인 워킹 프로세스 개선과 데이터 표준화를 병행해야만 진정한 의미의 데이터혁신과 성공적인 비즈니스 목표를 달성할 수 있을 것이다.

강승모 이사 / Principal Consultant

강승모 이사 / Principal Consultant

에스코어㈜ 데이터혁신사업팀 컨설팅그룹

데이터/프로세스혁신, 운영전략 및 정보전략 전문가로, 삼성 관계사와 국내 주요 대기업 그룹社 대상 컨설팅 프로젝트를 수행하고 있습니다.

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