시나리오 : 현업 정보 사용자를 BI 시스템 개발의 선봉에 내세우려면?  
밥 프렌시스, 스틸 다이나믹스(Steel Dynamics) 부사장 겸 CIO

철강전문 분석기관인 스틸 다이나믹스(Steel Dynamics)의 개별 사업부들은 높은 수준의 자율성을 확보하여 운영되고 있다. 심지어는 개별적인 IT 그룹(IT group)을 보유하고 있다. 지난 해 우리 회사는 기업의 모든 금융 시스템과 보고 시스템을 통합하는 작업을 진행했는데, 여기에서 중앙 IT 조직은 보다 능동적인 역할을 수행해야 했다.

이 과정에서 우리는 많은 교훈을 얻을 수 있었고, 동시에 개별 사업부들이 기업 운용과 관련한 정보를 수용하면서도 의사 결정 작업에서의 경우 보다 큰 자율성을 확보하도록 하는, 새로운 방식의 데이터 수집, 분류 과정을 강구하고 있다. 또한 우리는 이 과정에서 각 사업부가 중앙 IT 부서에 의해 (기업 성공의 핵심이 되어온) 그들의 기업가 정신을 억압 받지 않도록 주의하고 있다.

새로운 플랫폼을 구성하기에 앞서, 나는 장기적 전략을 수립하고 모든 IT 그룹들과 현업 사용자들이 개입하도록 할 필요성을 느낀다.

기업 데이터의 흐름을 이해하는 과정은 그 어떤 작업보다도 비즈니스의 작동 원리에 대한 깊은 이해를 필요로 한다. 그리고 여기에서 IT에 요구되는 역할은 평가자가 아닌, 누구나 쉽게 활용할 수 있도록 간결하고 명확한 정보 시스템를 제공하는 조력자일 것이다.

그렇다면 우리는 어떻게 각 비즈니스 리더들이 유용한 개념 증명(proof of concept)을 개발할 수 있도록 지원할 수 있을까? 그리고 전략을 실행 단계로 발전시키기 위해 IT가 갖추어야 할 기본 요소(마스터 데이터 매니지먼트(master data management) 등)는 무엇일까?

조언: 지원 뿐 아니라 피드백을 구하라
롭 데이비스, 아틀랜틱 아비에이션(Atlantic Aviation) IT사업부 부사장

IT를 포용하는 기업 문화가 조성되었다는 것은 그 기업의 비즈니스 리더가 IT의 역량을 신뢰하고 그들에게 기업의 주요 문제를 맡길 준비가 되어있음을 의미한다. 그리고 IT가 신뢰를 확보할 수 있는 최고의 방법은 BI 플랫폼의 가치를 증명하는 것일 것이다.

IT는 무작정 비즈니스의 곁에 자리를 잡기에 앞서, 자신에게 주어진 과제를 이해하고 완수해야 할 필요가 있다. 즉, 우리는 기업의 비즈니스가 어떻게 작동하고 있으며, 우리들이 어떠한 데이터를 보유하고 있는지, 그리고 우리에게 적합한 솔루션은 무엇일지를 이해해야 할 것이다.

우리 아틀랜틱 아비에이션는 새로 고용된 IT 직원들에게 3~4일 간의 기업 운용 이해 교육을 진행함으로써 자신들이 지원하는 최종 사용자가 어떤 업무를 수행하고 있는지 이해할 수 있도록 한다. 예를 들어, 우리의 프로그래머(programmer)들은 그들이 개발한 DO플리케이션(application)이 기업 운용을 어떻게 지원하는지, 그리고 그들의 소프트웨어가 실제 현장에서 어떻게 작동하는지 등을 배우게 된다.

또한 판매 스텝이나 BI 시스템 사용자를 지원하는 직원들에게는, 그들 고객의 요구가 무엇이며 이를 만족시키기 위한 내, 외부 정보의 탐색은 어떻게 이루어져야 하는지 등의 사항에 관한 교육이 이루어지고 있다. 예를 들어, 기후가 직원들의 영업이나 비행 스케줄에 영향을 준다는 의견이 수용된다면, 우리는 날씨 데이터를 우리의 분석 모델(analytics model)에 반영할 방안을 연구하는 것이다.

우리의 목표는 기술적 솔루션의 지원이 아닌, 분석 과정(analytical process)에 피드백을 얻는 것이다. “현재 상황은 어떻습니까?”라는 식의 모호한 질문 대신, “여기 당신에게 필요할 만한 정보들을 가져왔습니다. 이것이 당신에게 유용할까요?”라고 물음을 던져보라. 이는 비즈니스의 반응을 이끌어냄으로써 보다 풍부한 담론을 완성시켜 줄 것이다.

조언: 해답은 의외의 장소에 존재한다.
켄 그레이디, 뉴 잉글랜드 바이오랩스(New England Biolabs) CIO 겸 IT 디렉터

과학 기술 기업으로써, 우리가 지속적으로 연구하고 있는 영역은 기업의 유전 생물학자들이 진행하는 실제 작업과 우리가 바라는 비즈니스 애널리틱스의 활용 방식 간의 접점, 즉, 다양한 변수가 만들어내는 인과관계를 찾아내는 것이다.

우리의 IT 부서는 이러한 작업을 진행하는 과정에서 경쟁자나 생명 과학 산업의 동료들의 상황에 구애 받지 않도록 노력한다. 대신 우리가 신경을 쓰는 영역은 애널리틱스에 보편적으로 존재하는 걸림돌(해결이 필요한 명확한 문제를 발견하고, 효율적으로 데이터를 관리하는, 그리고 활용이 용이한 애널리틱스를 제공하는 등의 문제)들을 해결할 방안을 발견하는 것이다.

예를 들어, 비즈니스의 초점이 판매 증대에 맞춰져 있다면, 우리는 아마존(Amazon)이나 넷플릭스(Netflix)와 같은 기업들이 고객 반응 데이터를 활용해 그들에게 더 나은 제품을 추천하는 과정을 연구해 볼 것이다. 또한 대량의 데이터를 고속으로 처리하는 것이 고민이라면, 우리는 외계지적 생명체탐사(SETI, the Search for Extra-Terrestrial Intelligence)와 같은 대규모 연구 프로젝트를 검토하고 그 안에서 아이디어를 찾아 볼 것이다.

나는 최종 사용자들이 정보에 반응하는 과정에 큰 흥미를 느끼고 있다. 그리고 현재는 이를 연구하기 위해 사용자들이 스스로에게 질문을 제시하거나 실시간으로 데이터를 발견하고 이에 반응할 수 있도록 지원하는 시스템을 검토 중이다.

나는 마스터 데이터 관리(master data management)와 같은 전통적 정보 운영 기술을 연구하는데 많은 힘을 쏟지 않는다. 땅 속의 원석은 보석이 아니다. 대신 우리의 인포메이션 아키텍처(information architecture)에, 그리고 곳곳에 흩어져있는 개별 데이터들을 연결하고 이들 데이터를 ‘발견할 수 있는' 것으로 만들 방법을 찾아내는데 집중한다.