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Nikkei Computer_2023.12.21 특집 요약 (p12~27)

'불만족스러운 Data Driven 경영'에서의 탈출 방법
기업경영에서 데이터 활용의 중요성

‘경영 상황을 실시간으로 알고 싶다’, ‘감에 의존하지 않고 확실하게 팔리는 상품을 기획하고 싶다’, ‘인재·제품·자금 등의 자원을 효율적으로 투입하고 싶다’. 비즈니스에 이용할 수 있는 데이터의 질과 양이 모두 늘어난 결과, 기업 경영에 있어서 데이터 활용의 중요성은 높아지고 있다.

하지만, 전사(全社) 차원에서 데이터 활용에 성공한 국내 기업은 겨우 2%라고 한다. 기업들은 왜 ‘실패’하고 있는 것일까? 그 원인을 찾아 진정한 데이터 드리븐 경영을 실현하기 위한 길을 모색해본다.

PART 1. '만족'은 불과 2%
데이터 경영의 실태

'데이터 드리븐 경영'을 내세우고 있는 국내 기업들이 빠르게 늘고 있다. 하지만 그 실태는 아직 미흡한 점이 많다. 전사 차원에서 데이터 활용에 만족하고 있는 기업은 2%에 그치고 있다. 왜 국내 기업들의 데이터 드리븐 경영은 만족스럽지 못한 것일까?

독자들은 이런 기업의 이야기를 들어본 적이 있을 것이다.

'데이터 드리븐 경영' 실천을 경영 목표 중 하나로 내건 중견 제조 업체인 A사. 우선은 ‘데이터를 활용하기 위한 IT 기반 구축에 착수’하기 위해 프로젝트 팀을 발족했다. 동시에 전 사원이 데이터를 활용할 수 있도록 BI(비즈니스 인텔리전스) 소프트웨어를 도입해 사원 연수도 실시. 데이터 드리븐 경영 실현을 위해 만반의 준비를 하고 있었다.

그로부터 3년. A사의 데이터 드리븐 경영은 정체되기 시작했다. 그나마 눈에 띄는 변화는 경영 정보의 리포트 작성이 엑셀에서 BI 소프트웨어로 전환해 인터랙티브하게 표시할 수 있게 된 것 정도이다.

‘표시되는 데이터 자체는 이전과 변하지 않았다. 이것이 정말로 데이터 드리븐 경영일까?’라고 경영진은 느꼈다.

-- 데이터 활용에 성공하지 못한 일본 기업 --
A사의 상황을 읽고 '우리 회사도 비슷하다'라고 느낀 사람도 많을 것이다. 이것은 데이터 활용이 잘 안 되는 여러 기업들에서 일어난 일들을 가공해 정리한 것이다.

A사처럼 데이터 드리븐 경영을 내세우는 기업은 현재 빠르게 늘고 있다. "경영자에서 현장까지 전사 차원에서 데이터를 바탕으로 과학적인 계획 입안이나 검증 등을 할 수 있는 체제를 갖추고 추진하는 것이 데이터 드리븐 경영이다. 직책이나 부문에 관계없이, 기업 전체가 데이터를 기반으로 활동할 수 있도록 체제나 문화를 구축하는 것이다.

데이터 드리븐 경영이라는 말이 퍼지기 전부터 대부분의 일본 기업들은 데이터 활용에 도전해 왔다.

2000년대 전반에는 사내 업무 시스템 정비에 맞춰 시스템 내의 데이터를 활용하기 위해 리포팅 소프트웨어 도입이 추진되었다. 2000년대 후반에는 기술의 진전에 수반해 복수의 사내 시스템 데이터를 집약하는 데이터 웨어하우스(Data Warehouse) 구축에 도전하는 기업들이 증가했다. 2010년대에는 클라우드 컴퓨팅의 등장으로 데이터 활용과 관련된 기술이 더욱 진화했다.

최근 '데이터 드리븐 경영'이라는 키워드 아래 데이터 활용이 새삼 주목을 받고 있는 배경에는 두 가지 요인이 있다.

하나는 많은 기업들이 DX(디지털 트랜스포메이션)에 나서기 시작한 것이다. 디지털 기술의 발전으로 기업들은 대량의 데이터를 수집·활용하는 환경을 지금까지 이상으로 구축하기 쉬워졌다. 데이터 레이크나 스토리지와 같은 클라우드 서비스의 확충과 인공지능(AI)의 진화로 데이터 활용의 장벽은 계속 낮아지고 있다.

데이터 드리븐 경영이 주목을 받는 또 하나의 요인은 많은 기업들이 지금까지의 데이터 활용에 만족하지 못하고 있다는 것에 있다.

가트너재팬의 이치시(一志) 리서치&어드바이저리 부문 시니어 디렉터 애널리스트는 데이터 활용에 대해 ‘충분한 성과를 얻고 있다’라고 말하는 기업은 몇 퍼센트에 불과하다고 지적. “이러한 상황은 최근 몇 년간 변하지 않고 있다”(이치시 애널리스트)라고 한다.

가트너재팬이 실시한 2022년 10월 조사에서는 데이터 드리븐 경영의 발상인 '기업 전체의 데이터 활용’에 대해 '충분한 성과를 얻고 있다'라고 답한 기업은 2.2%에 그쳤다. 한편, 데이터 활용을 ‘자사의 일부’ 등에서 추진해 ‘어느 정도의 성과를 얻고 있다’라고 답한 비율은 78.8%였다. 이 결과를 통해 기업들이 데이터 활용을 일부 직책이나 부문에서의 대응에서 회사 전체로 확대하는 데 어려움을 겪고 있다는 것을 알 수 있다.

-- e-디자인손해보험은 전담 부서 설치 --
기대만큼 효과를 얻지 못하는 기업들이 많은 가운데 경영진에서 현장까지 전사 차원에서 데이터를 활용해 성과를 내고 있는 기업도 소수 존재하고 있다. 데이터 드리븐 경영 실현에 이르지 못한 기업과의 차이는 무엇일까?

도쿄해상그룹에서 주로 온라인 사업을 담당하고 있는 e-디자인손해보험은 2021년 4월에 출범한 비즈니스 애널리틱스부가 중심이 되어 데이터 드리븐 경영을 추진하고 있다. 비즈니스 애널리틱스부의 특징은 멤버 전원이 사고 대응이나 콜센터, 마케팅 등 현장 업무 경험을 가지고 있다는 것이라고 한다. 현재는 10여 명의 직원이 소속되어 있다.

비즈니스 애널리틱스부의 역할은 전사에서 이용할 수 있는 데이터 기반을 정비하는 것 외에도 현장이 데이터를 이용해 신규 사업을 시작하거나, 고객의 만족도를 더욱 높이기 위해 데이터 활용 전문가로서 현장을 지원하는 것이다. 사내 시스템 부문인 IT기획부와 협력해 데이터 드리븐 경영을 실천하고 있다.

비즈니스 애널리틱스부가 활약해 탄생한 새로운 서비스가 있다. 고객에게 사고가 났을 때 적합한 담당자를 매칭해주는 서비스 '나의 담당자'이다. “사고가 난 고객의 만족도를 높이는 요인 중 하나가 사고 대응 담당자와의 상성이다”라는 목소리가 사고 대응 부문에서 나온 것이 서비스 개발의 계기였다.

비즈니스 애널리틱스부는 지금까지의 사고 해결에 관련된 데이터나, 해결 후 대응 등의 설문조사를 기반으로 고객 만족도가 높아지는 매칭의 패턴을 분석. 최적의 담당자를 선별하는 시스템을 개발했다.

-- 전 사원이 SQL(구조적 쿼리 언어)을 사용할 수 있는 EC 기업 --
여성복 EC(전자상거래) 사이트 ‘드로브(DROBE)’를 운영하는 스타트업 기업 드로브도 데이터 드리븐 경영을 실천하는 곳 중 한 곳이다.

“패션 업계는 원래 데이터를 잘 활용하지 못하는 산업으로, 데이터를 효율적으로 활용하면 변혁을 이룰 가능성이 있다라는 것이 당사의 전제가 되고 있다”. 드로브의 야마시키(山敷) CEO는 드로브의 설립 이유를 이렇게 설명한다.

패션 업계에서는 감성과 경험이 중시된다. 드로브는 구매 데이터 등을 바탕으로 고객의 취향을 분류하거나, 인기 있는 옷의 판매 데이터를 통해 신상의 매출을 예측하는 등, 데이터에 근거한 판단을 중시하고 있다. 신규 기획안을 제안할 때도 데이터가 요구된다. “당사의 문화로서 데이터 활용을 중시하고 있다”(야마시키 CEO).

드로브의 직원 수는 약 40명이다. 백오피스 업무나 바이어 등 다양한 직원들이 데이터 활용에 필요한 SQL 문장을 기술할 수 있다고 한다. “패션 업계로부터의 전직이 많아, 데이터 활용 스킬을 갖지 못한 사원이 입사하는 경우도 있다”라고 야마시키 CEO는 말한다. 전직해 입사한 사원은 다른 직원들이 데이터를 사용해 업무를 하는 것을 보며 스킬을 익히게 된다.

-- 10가지 불만족스러운 포인트를 알아보자 --
13%의 기업이 전사 차원의 데이터 활용에 만족하지 못하고 있는 가운데, e-디자인손해보험이나 드로브와 같이 데이터를 기반으로 업무나 경영을 실시하는 데이터 드리븐 기업이 되려면 어떠한 점을 주의해야 할까?

데이터 드리븐 경영을 추진하는 기업이나 도입 컨설팅 기업 등을 취재한 결과를 바탕으로 불만족스러운 데이터 드리븐 경영에 처한 기업에서 볼 수 있는 포인트를 10가지로 정리했다. 이러한 불만족스러운 점을 알고 극복하는 시책을 수립함으로써 그 상황에서 탈출할 수 있다. 10가지 포인트를 극복하는 시책을 소개한다.

PARTS 2. '형식을 우선시하는 것’은 금물
우선 현장을 끌어들여라

데이터 드리븐 경영의 도입을 위한 준비 단계에서 빠지기 쉬운 실패는 ‘형식을 우선시 하는 것’. 목적을 명확하게 하지 않은 채 툴이나 데이터 기반을 정비해도 성과로 이어지지 않는다. 현장의 경험자와 함께 침착하게 추진해야 할 필요가 있다.

PARTS 3. ‘지속'이야말로 어렵다.
데이터와 추진하는 주체가 부족

어렵게 데이터 드리븐 경영 도입에 성공했다고 해도, 그것을 지속하는 것은 더 어렵다. 사용할 수 있는 데이터가 부족하거나, 추진하는 주체가 없어지면, 금세 그 흐름은 약해져 버린다. 지속적으로 현장을 지원하기 위한 구조를 정비할 필요가 있다.

PARTS 4. 진정한 데이터 드리븐으로
성공으로 가는 3가지 열쇠

데이터를 자유자재로 잘 활용하는 데이터 드리븐 선진 기업이 되기 위한 3가지 열쇠가 있다. 데이터와 감을 구분해 사용하는 것, 초장기적 IT/인재 전략을 세우는 것, 그리고 생성 AI(인공지능)를 비롯한 기술의 진화를 신속하게 계획에 도입하는 것이다.

 -- 끝 --

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