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데이터 ROI 극대화를 위한 세 가지 전략


‘북극성’이란 단어는 누구나 한 번쯤 들어봤을 것이다.

비즈니스에서 ‘북극성(North Star Metric)1)’은 기업의 나침반이 되어주고, 기업이 사업을 지속할 수 있도록 해주는 개념으로 통한다. 지금처럼 복잡한 비즈니스 환경에서 기업이 변함 없는 미션을 지속하기란 쉽지 않기에, 디지털 트랜스포메이션 여정을 추진하고 있는 많은 기업들에게 꼭 필요한 이 북극성은 ‘데이터 ROI(Return on data)’로부터 비롯된다 할 수 있다.

데이터는 기업에게 있어 인적 자원 다음으로 소중한 지적 자산이다. 빅데이터와 분석이 등장하면서 데이터는 ‘부수적인 산물’에서 ‘매출 향상의 기회’로 그 지위가 격상됐다. 이제 핵심은 데이터 주도적인 이노베이터들에게 어떻게 적합한 데이터를 제공할 것인가에 있다. 이노베이터는 데이터를 통해 시장과 상품을 더 잘 이해하고, 데이터 주도적인 상품으로 더 많은 매출을 창출해내는 주역이다.

하지만 이상과 현실의 괴리는 크다. 여전히 많은 기업이 통찰력을 확보하기 위해 데이터 사일로 속에서 고군분투하고 있다. 이는 리소스와 기회 상실이라는 큰 대가를 치른다. 가능한 많은 양의 데이터를 최소의 비용으로 충분히 관리할 수 있어야 한다. 이것만 해결된다면 더 많은 성과를 창출할 수 있다. 데이터 ROI 극대화를 위한 세 가지 전략을 소개한다.


Point 01 | 인프라 비용 절감

전통적인 IT 비용 절감의 주된 방식은 프로세스 효율성 향상이다. IoT(사물인터넷)와 같이 새롭게 등장한 아키텍처를 이용하면 예측과 진단이 가능한 분석 등 새로운 영역으로 효율성을 확대할 수 있다. 비용 절감은 물론이고 추가 비용에 대해서도 고민할 필요가 없다. 한 가지 필요한 게 있다면 IT 인프라 자동화를 통해 확보된 통찰력이 비즈니스에 적용되기까지 소요되는 비용을 절감하는 방안을 모색하는 것이다.

문제는 ‘어떻게’ 가능하게 하느냐다. 비즈니스 자동화를 어떻게 구현해야 하는가에 대한 답은 고급 분석, 인공지능 그리고 머신러닝에서 찾을 수 있다. AIOps를 활용하면 더 낮은 비용으로 IT 인프라에서 더 많은 데이터를 운영하는 것이 가능하다. 데이터 관리가 간소화되면 더 많은 데이터를 관리할 수 있게 되고, 이를 통해 얻을 수 있는 가치도 증가한다.


Point 02 | 데이터 관리 합리화로 혁신에 집중

데이터를 통한 혁신 과정에서 가장 큰 장애물은 사내 데이터 사일로를 파괴하는 것이다. 기업의 데이터 관리는 대개 인프라 투자의 영향을 받는다. 부서 단위로 투자가 이뤄지기 때문에 수많은 단위별 데이터를 갖고 있는 기업이 많고, 이런 상태에서는 큰 그림을 그리기 어렵다.

데이터 관리를 합리화하면 모든 데이터에 대해 단일 전략을 수립할 수 있고, 각 팀이 필요한 데이터에 접속할 수 있게 된다. 유연한 데이터 소비 및 관리 모델이 확보되면 기업이 불필요한 곳에 투자하는 시간이 줄어 더 중요한 ‘혁신’에 집중할 수 있다.


Point 03 | 데이터 기반 혁신

AIOps와 자동화된 인프라를 통해 더 낮은 비용으로 원하는 데이터를 얻을 수는 있지만, ‘혁신’까지 가능한 건 아니다. 혁신의 주체는 사람이다. 가능한 많은 데이터를 관리하고 액세스할 수 있어야만 비로소 최적의 데이터 ROI가 모습을 드러내기 시작한다. 기업이 고객, 상품 가격 책정, 설비 운영 방식, 설비 유지보수 강화 등을 더 잘 이해하는 데 집중할 수 있다는 말이다.

더 나아가 데이터에 대해 향상된 데이터 사이언스 기술까지도 적용할 수 있을 뿐만 아니라, 더 많은 매출을 창출할 수 있는 방안도 더욱 쉽게 찾아낼 수 있다. 이러한 민첩성이 확보되면 기존 고객과 유사 시장의 신규 고객에게 가치를 제공하는 새로운 방안을 모색할 수 있고, 이를 통해 데이터 ROI도 가속화된다.

앞서 소개한 데이터 ROI 극대화를 위한 세 가지 전략을 통해 기업은 혁신을 기반으로 사내에서 생산되는 데이터 스트림에서 엄청난 가치를 확보할 수 있을 것이다.





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