디지털 트랜스포메이션, 결국은 데이터다

이혁구 팍사타코리아 지사장

그동안 모든 경제 주체는 싸고 좋은 상품과 서비스를 많이 팔기 위해 제품, 서비스, 디자인, 품질, 구매, 프로세스 등을 혁신해 왔다. 그 노력의 결과가 앞으로 생존과 성장을 보장하는 나만의 노하우 이기도 했고, 나의 자산이었다. 그러나 최근에는 좋고 값싼 것은 기본이며, 나에게 꼭 맞는 무언가를 원하기 시작했고, 기다리지 않고 구매 즉시 받아보고 싶은 욕구가 점점 커졌다. 이를 위해 많은 선도 기업은 고객에게 좀 더 다양한 선택 기회를 주고, 개인화된 제품과 서비스를 주문 즉시 배송하거나 고객이 주문하기도 전에 무엇을 원하는지 알아차리고 미리 배송하는 사업 모델로 ‘디지털 트랜스포메이션’을 한다.
디지털 트랜스포메이션은 4차 산업형명의 다른 표현이다. 최근 빠르게 발전하고 있는 컴퓨팅 파워와 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI), 머신러닝(기계학습), 인지컴퓨팅 등 최신 기술을 활용해 상품과 서비스 판매·생산·구매 등 전 분야에 걸쳐 사업 모델을 디지털화해야만 생존하고 새로운 기회도 창출한다.
디지털 트랜스포메이션은 내가 가장 잘하는 분야를 기반으로 해야 한다. 가장 먼저 해야 할 일은 기존 사업과 고객으로부터 수집한 데이터와 외부 데이터를 함께 분석, 방향을 결정하는 것이다. 그 가운데에서도 고객의 행동과 사용 경험에서 나오는 로그 및 상품 시그널 등 마이크로 디지털 데이터를 수집하고, 현재 사업 데이터와 함께 분석해야 한다.
디지털 트랜스포메이션의 시작과 끝은 데이터다. 데이터를 분석해야만 고객과 시장이 무엇을 원하는 지 알 수 있고, 어떻게 해야 할지 의사결정을 한다.
혁신은 그동안 여러 분야에서 계속됐다. 이에 따라 전사자원관리(ERP), 고객관계관리(CRM), 공급망관리(SCM), 생산관리(MES) 등 많은 시스템을 갖췄다. 이로부터 발생하는 데이터는 잘 수집되고 정제돼 데이터 웨어하우스(DW)에 보관된다. 앞으로 수집될 데이터는 제품과 서비스 로그, 머신과 공정 시그널 등 빅데이터다.
여기서 세가지 정도 고려해야 할 사항이 있다. 첫째는 데이터 레이크나 빅데이터 구축을 기존처럼 요건 정의를 위한 컨설팅과 SI 프로젝트 가운데 어느 방식으로 할 것인지 고려해야 한다.
둘째는 분석에 필요한 데이터 전 처리를 기존 방식인 맵리듀스, ETL(엑스트랙트, 트랜스폼, 로드), DW 절차를 따라가선 안 된다. 빅데이터 또는 데이터 레이크는 데이트 윤곽을 빨리 파악하고 필요할 때 데이터를 추가하는 분석 스피드가 중요하다.
셋째는 현실적으로 여전히 많은 데이터가 DW나 데이터 레이크에서 관리되지 않고, 각 부서 또는 개인이 필요에 따라 수집하고 보관한다는 점이다. 대부분 엑셀 형태로 저장된 이 데이터는 DW보다 더 현실적이고 더 많은 비즈니스 인사이트를 함축하는 사례가 많다.
데이터 전 처리 플랫폼은 자연어 처리와 머신러닝 기술의 도움을 받아 별도의 코딩 없이 하루 정도 교육으로 누구나 쉽고 빠르게 필요한 데이터를 탐색하고, 필요한 형태로 가공해야 한다.
마지막으로 추진 조직은 최고데이터책임자(CDO) 또는 최고분석책임자(CAO) 등을 최고경영자(CEO)나 최고정보관리책임자(CIO) 산하에 두거나 부서별로 사업분석가(BA)를 둘 필요가 있다. 조직 또는 사람과 함께 이를 가능하게 하는 데이터 플랫폼을 갖추는 것이 디지털 트랜스포메이션의 시작이다.