[테크&트렌드]아태지역 CIO의 비즈니스 인텔리전스 고민

가트너는 최근 아태지역(일본 포함)에서 최고정보책임자(CIO)들이 자사의 비즈니스 인텔리전스(BI)와 정보관리(IM) 이니셔티브에 관해 어떤 의문점들을 갖고 있는지를 조사, 분석했다. 2010년 아태지역 기업들이 BI 및 IM 사업, 즉 새로운 IT 활동을 창출해 내는 프로젝트들과 관련된 다양한 관심사항은 다음 세 가지로 요약할 수 있다. 데이터 관리 성숙도 증진과 비즈니스인텔리전스역량센터 설립, 서비스로서 소프트웨어(SaaS) BI 이용이 그것이다.

에릭 뚜· 바비쉬 수드 가트너 수석 애널리스트

가트너는 고객으로부터 접수된 질문과 대면 미팅을 통해 제기된 질문들을 통해 아태지역의 CIO들이 기업자산으로서의 정보의 전략적 역할을 증진하는 과정에서 겪는 어려움을 어떻게 해결해가야 하며 성공하기 위해서는 어떻게 해야 하는지를 분석했다. 크게 다음의 세 가지로 구분할 수 있다.

#우리 회사의 아시아 지역 사업이 성공하려면 전략적 계획수립 활동을 지원할 수 있도록 보다 효과적인 정보 구성 방식이 필요하다. 어떻게 하면 우리 회사의 데이터 관리 성숙도를 효과적으로 증진시킬 수 있을까.

많은 아태지역 기업들이 갈수록 데이터 관리 및 통합을 위한 기술 도입에 박차를 가하고 있다. 사업 통합, M&A, 글로벌 차원의 사업 확장 등으로 더욱 필요성이 증가하고 있다. 한 예로 금융, 통신, 여행·교통 산업 등에 종사하는 기업들은 아태지역에서 충분히 성숙한 단계에 이르렀으며, 국내 및 해외 시장에서의 고객 유치에 주력하는 등 안정성 추구를 넘어 경쟁 활동에 돌입할 만한 재정적 여력을 갖추고 있다. 이처럼 기업 성장이 빠른 속도로 진행됨에 따라 이 지역 기업의 IT는 사업 전환 및 혁신을 가능하게 할 정도의 능력을 구비해야만 한다.

복잡한 비즈니스를 잘 처리하려면 전사적인 이용과 목표달성 지원이라는 관점에서 정보를 관리해야 한다. 아태지역에서 BI나 IM을 구현하기 위한 노력은 대개 두 가지 형태로 나타나고 있다. 첫째는 정보 재사용으로 대표되는 기업 정보 관리 전략다. 둘째는 개별적인 사일로(silo)식 접근이다. 후자는 전사적인 정보 이용을 지원하기 위한 재처리가 요구된다.

현재 사업 책임자들은 BI 솔루션을 적용하도록 강한 압박을 가하고 있으나, 기업들은 전사적 차원의 데이터 통합, 전개, 재사용 능력의 제한으로 인해 이러한 노력을 제대로 펼치지 못하고 있는 상황이다. 데이터 관리 성숙도가 결국 BI 활용 능력에 영향을 끼치게 된다.

데이터 관리 성숙도가 높을수록 기업은 데이터를 민첩하고 일관되게 제공할 수 있게 된다. 데이터 관리 성숙도의 수준을 5점 만점 기준으로 했을 때 가트너의 조사에 대해 아태지역 기업들은 자사의 데이터 관리 성숙도를 대부분 1점 혹은 2점 수준이라고 답변했다. 다른 지역 국가들도 2.5점 수준으로 비슷한 상황임을 알 수 있다.

아태지역에서 기업들은 긴급한 사업적 필요에 의해 개별 프로젝트 단위로 대두되는 데이터 관리 이슈에 매달리고 있는 실정이다. 따라서 IT 책임자들은 데이터 재사용률을 향상시키고 데이터 관리 능력이 사업에 보다 광범위하게 적용될 수 있도록 해주는 이니셔티브를 실행해야만 한다.

데이터를 관리 능력을 배양하고 데이터 관리 노력의 전략적 가치를 진화시키는 것은 기업에게 있어 지속적인 여정이라고 할 수 있다. 이에 대해 성숙도 프레임워크는 기업들로 하여금 전략적 데이터 관리 솔루션을 성공적으로 구현하는 데 도움을 준다.

여기서 한 가지 주의할 점은 데이터 관리와 BI가 서로 상이한 개념이라는 사실이다. 가트너는 BI를 의사결정 최적화와 성과관리를 위한 정보의 사용 및 분석을 가능하게 하는 애플리케이션, 인프라, 플랫폼, 도구, 모범 사례들을 아우르는 포괄적인 개념으로 정의하고 있다. 그러므로 BI 능력은 정보를 어떻게 소비할 것인가를 다루게 되며, 데이터 관리 인프라는 이를 뒷받침하는 기반적 역할을 한다.

데이터 관리 이니셔티브는 여타 정보 관리 분야의 전략적 이니셔티브에 광범한 영향을 미친다. 성공적인 데이터 관리 이니셔티브의 경우 그 혜택이 연관된 기업 정보 관리(EIM) 분야의 이니셔티브에까지 미치게 되는데, 기업 자산으로서 정보가 갖는 가치를 최대화해 줄 전략을 확립하고 데이터 관리 능력을 활용하여 EIM 이니셔티브가 효율성을 높이는 데 기여하게 된다.

데이터 관리 기술과 모범 사례는 빠른 속도로 진화하고 있다. 데이터 관리 성숙도 평가와 병행하여, 데이터 관리 인프라를 도입, 개선하고자 하는 기업들은 가트너의 ‘데이터 관리에 대한 하이프사이클(Hype Cycle for Data Management) 2009’를 참고로 이들 기술 및 모범 사례의 상대적 성숙도, 이를 도입함으로써 얻는 혜택, 성공적인 전개를 위한 핵심 요인 등을 이해해야만 한다.

# 아태지역 기업들이 비즈니스인텔리전스역량센터(BICC)를 설립하는 과정에서 직면하게 될 문제와 이를 해결할 수 있는 방안은 무엇인가.

BICC의 역할은 BI를 위한 전반적인 전략 계획과 우선 순위를 개발하는 것이다. 또한 데이터 품질, 지배구조(거버넌스) 등 BI에 적용될 요건을 정의하고 BI 사용을 촉진하는 역할도 수행한다. 가트너는 이와 관련된 과제들을 문화적인 배경에서 오는 문제와 성공적인 BI를 위한 관행 차원의 문제로 분류하고 있다.

문화적 문제로는 우선 아태지역 국가에서는 의사결정이 데이터에 기반하기보다는 임원들의 경험에 기반해 이뤄지는 경우가 많다. 이는 문화적인 요인으로, 인사부서가 개입해 훈련과 교육을 통해 해결해야 하는 문제이다.

사업적 근거 제시는 물론 어떤 종류의 솔루션을 구축해야 할지에 대한 기능적 요구사항을 이해시키는 데 있어서 경영진을 BICC에 참여시키지 못한다면 기업의 전략적 목표와 사업 운영지표 간의 부조화를 초래하게 된다.

혁신 관리와 관련된 문제도 발생할 수 있는데, 이는 해당 기업이 재무와 운영 면에서 스프레드시트에 크게 의존하고 있을 때 특히 그러하다. 이런 경우에는 BI 애플리케이션을 구축하는 것이 기업이 당면한 문제를 반드시 해결해 주지는 않는다.

성공적 BI 구현을 위한 관행적 문제도 있다. BI와 고급 분석(analytics) 이니셔티브를 통해 얻을 수 있는 수익 증진, 비용 절감, 서비스 효율성 향상 등의 혜택에 대한 이해가 전반적으로 부족한 상태이다.

또 데이터의 품질이 낮은 경우 이는 BI 이니셔티브의 성공에 악영향을 미치게 된다. 이는 특히 아시아에서 두드러지는 현상인데, 전자식 데이터나 고품질 데이터를 충분히 구비하지 못한 기업이 많은 데에서 그 원인을 찾아볼 수 있다. 낮은 데이터 품질은 투자수익율 증가와 BI 이니셔티브에 대한 사업적 근거 확립을 저해하기도 한다.

BI 플랫폼 확보에 과도하게 초점이 맞추어져 BICC 구축과 관련된 구조와 목표 등에 소홀하게 되는 경우도 많다. 가트너 고객들의 경우 대부분 BI 이니셔티브가 제공하는 가치보다는 플랫폼 선택을 위주로 상담을 해오는 경향이 있다.



# 서비스로서 소프트웨어(Saas) 기반 BI나 성과관리 소프트웨어를 선택할 때 아태지역 기업이 염두에 둬야 할 문제점들은 무엇인가? 내적 역량이 부족한 기업이 이런 기술을 채택하는 것이 올바른 전략이라고 보는가.

SaaS에 기반한 BI는 고객들로 하여금 한 가지 이상의 주요 BI 요소를 IT의 개입이나 사업장 내 솔루션 없이도 신속하게 구현할 수 있도록 해준다. 이러한 Saas BI는 기업이 업계 벤치마크를 내부적 핵심성과지표(KPI)나 데이터와 비교해야 할 때 가장 유용성이 높다는 것이 가트너의 견해이다. 지출이나 위험 분석 등 기업이 양성하고자 하지 않는 전문화된 능력을 요하는 포인트 분석 솔루션 역시 위와 같은 전달 모델에 매우 적합한 분야라고 하겠다.

많은 아시아 지역 국가의 경우, 공공 인터넷 상에서 SaaS 애플리케이션을 사용하는 것과 관련된 통신 연결성 문제와 호스트 환경에 데이터를 전송하는 데 드는 비용 문제가 성장을 저해하는 큰 원인으로 작용하는 것을 볼 수 있다. SaaS 모델로 전환을 시도하는 고객들에게 보안은 아직도 중요한 장애물로 작용한다.

판매업체들은 많이 사용되는 애플리케이션들을 호스팅할 지역적 혹은 국가적 차원의 데이터센터를 보유하지 못하고 있으며, 그 결과 특정 종류의 정보나 데이터, 예를 들어 고객 정보나 결제 정보 등을 현지 법적 제약으로 인해 해외로 송출하지 못하는 문제에 맞닥뜨릴 수 있다.



# 여러 자회사에 산재해 있는 데이터마트로부터 중요 정보를 확보하는 것이 갈수록 어려워지고 있다. 어떻게 하면 데이터마트 통합을 정당화하고 이에 효과적으로 대비할 있을까.



아태지역 기업에서는 단기성 전술적 프로그램이나 프로젝트의 시행이 자주 눈에 띄는데, 이러한 경우 매출 성장 시도나 특별 캠페인 등 즉각적이고 기회주의적인 사업 필요를 지원하기 위해 서둘러 기술이 전개되게 된다. 여러 시스템을 표준, 데이터 모델, 기준정보(마스터 데이터) 정의 등의 차원에서 조화시킬 전체적 계획이 없다. 전사 데이터 전략의 부재는 머지 않아 이들 시스템을 활용하여 시너지를 이루어 내지 못하는 결과로 귀착된다. 실제로, 일부 오래된 레거시 시스템들을 진화의 여지가 없고 장기적인 비용 효율성도 기대할 수 없는 시스템으로 단순히 대체한 경우도 있다.

몇몇 임시변통성 리포팅 유틸리티를 도입했던 한 교통·물류 회사는 시간이 지날수록 개별 데이터마트 간의 데이터 중복, 상치 등 데이터 관련 문제가 축적되어 전사적 차원에서의 효과적인 정보 재사용이 어려워지는 상황에 처하였다.

전통적으로 데이터마트나 애플리케이션 데이터베이스는 최종 사용자의 필요나 특정 애플리케이션에 맞춘 최적화된 데이터 저장소를 제공하기 위해 개발되었다. 기업의 원래 의도는 시간을 들여 권위있는 기업 전문화 정보를 데이터 웨어하우스(DW)에 축적하는 것이었으나, 현실은 데이터마트의 과다한 확산만을 낳았을 뿐이다.

독립된 개별 데이터마트를 점점 더 많이 보유하게 되는 기업의 경우 비용의 급격한 증가도 간과할 수 없다. 이는 부분적 혹은 중복된 데이터 복사본에 의해 데이터 이동 프로세스가 중첩적으로 생겨남에 따라 용량 중복, 데이터 통합 과정 중복, 운용 및 관리 프로세스의 복잡화 등이 초래되기 때문이다.

데이터마트 통합 노력을 정당화시키 위해서는 항상 IT 관련 목적이 아닌 전략적 목적을 매출, 사업 전달 비용, 고객 서비스의 차원에서 판별해 내야 한다. 이렇게 해야만 기업이 이미 해결되었다고 생각한 문제에 IT가 계속 돈을 쏟아 붇고 있다는 인상을 주지 않을 수 있다.

정보 조정(reconciliation)은 복수의 데이터마트 내에 존재하는 중복 데이터를 식별해 내기 위해 상당한 인적 투자를 필요로 한다. 데이터마트 통합은 전사적 차원의 데이터 저장 사업의 일환이 될 수도 있고, 이보다는 규모가 작게 기존 프로세스를 보다 이로운 방식으로 활용하는 형태를 보일 수도 있다.

통합 실행시 사업 필수 사안에 연계된 조치들을 제공해낼 데이터마트의 종류와 수를 가늠하고 수익에 기여하는 요인들을 검토하여, 이를 전사적 차원의 최우선 감독사항으로 지정하길 권한다. 한 예로 회사는 고객 유지에 최우선 가치를 둘 수 있는데, 이는 경제 위기에 고객의 소비 활동이 움츠러들 때 특히 중요하게 작용한다.

보다 나은 고객 관리 방식을 발견해내는 것은 한 기업을 다른 경쟁사들로부터 구분지어 주는 특색이 된다. 이 경우 수익에 기여하는 핵심 요인은 보다 수익성 높은 고객 확보, 기존 고객 유치, 매출 증가, 효과적인 고객 접촉점 관리 등의 주요 성공 기준과 관련될 것이다.

데이터마트 통합의 초점은 다수의 데이터 세트를 한데 모아 이로 인해 개선된 사업 프로세스 분석을 통해 보다 높은 수익률을 달성하는 것이어야 한다. 이것이 바로 데이터마트 통합을 정당화해 주는 핵심적 근거이며, 비용 절감은 단지 부차적인 효과일 뿐이다. 세 개의 데이터마트를 통합해 수익 추적, 고객 서비스, 혹은 비용 제어가 개선될 수 있다면, 이를 위한 정당성을 확립하기 위해서는 관련 목표와 지표를 조화시켜야 한다. 물론 IT 관련 비용 절감도 기대할 수 있겠으나, 이보다는 프로젝트의 실제적 사업 가치가 훨씬 더 중요하게 부각되어야 한다.

기업의 DW를 보다 유용하게 활용할 수 있다는 사실도 데이터마트 통합의 근거가 될 수 있다. 이는 하나의 웨어하우스에 여러 데이터마트가 종속되어 있거나, 해당 웨어하우스가 최종 사용자에 의해 이용되고 있지 않을 때 더 당위성을 얻게 된다.

BI 작업이 DW를 근간으로 수행되면서 기업들은 보다 통합적, 포괄적인 데이터를 제공할 수 있게 된다. 그 결과 중복된 데이터마트를 없애고 운용·관리에 드는 비용을 줄이며 사용자들에게 더 많은 가치를 제공할 수 있게 된다.

기업들은 과거에 개별 데이터마트를 유지했던 이유 중 다수가 이미 그 효력을 잃었다는 사실을 깨달아야 한다. DBMS 기술과 BI 도구의 비약적 발전으로 인해 오늘날 DW는 광범한 이용목적에 걸쳐 다양한 데이터 처리 작업을 지원할 수 있게 되었다.

eric.thoo@gartner.com·bhavish.sood@gartner.com

<필자 프로필>

에릭 뚜· 바비쉬 수드 수석애널리스트는.

두 사람은 모두 가트너의 리서치 수석애널리스트다. 20년 이상 IT업계 경력을 가진 에릭 뚜 수석애널리스트는 데이터 관리 관련 연구를 통해 고객사에 통찰력 있는 조언을 제공하고 있다. 클라우드 및 서비스로서 소프트웨어(SaaS)가 데이터 관리에 끼치는 영향에 대한 연구도 담당하고 있다. 바비쉬 수드 수석 분석가는 기술 및 서비스 제공업자 분석을 담당하며 아태지역 DBMS 시장과 비즈니스 인텔리전스 영역도 맡고 있다.