미래의 데이터 기반 회사를 구축하기 위한 핵심 단계
데이터의 추상적 가치를 실질적인 가치로 전환하려면 데이터를 가장 자주 사용하는 사람만이 데이터를 활용할 수 있는 상황이 되어서는 안 됩니다. 진정으로 데이터 중심적인 환경은 기술 수준이나 데이터 활용 능력에 관계없이 데이터를 다루는 누구나가 인사이트를 미래의 기회와 혁신으로 전환할 수 있어야 합니다.
최근 Harvard Business Review 자료에서는 진정한 분석 문화가 “여러 기술이나 소수의 사용자를 넘어선” 것을 기반으로 하며 “데이터 및 분석이 조직의 동력이 되어, 모든 주요 의사 결정 과정에 결합되어야 합니다.”라고 설명했습니다.
이를 달성하려면, 회사가 다음과 같은 본질적인 요소를 활용해야 합니다. 데이터 거버넌스 및 신뢰의 기반을 구축하고, 데이터를 핵심 역량으로 삼으며, 데이터 해독 능력을 통해 데이터 분석 도입을 촉진하고, 누구나 데이터에 액세스할 수 있는 환경을 구성하는 것입니다.
데이터를 핵심 역량으로 삼기
디지털 전환으로, 기술의 힘을 활용하여 비지니스를 성장시키고, 새로운 시장 진출 및 새로운 고객을 확보하는 능력을 얻게 됩니다. 이에 따라 새로운 고객 경험에 의해 생성된 디지털 잔해(digital exhaust), 또는 모든 데이터를 이해해야 할 필요도 생겼습니다.
이와 관련된 사례로는 세계 최대의 피자 브랜드 중 하나이며 피자가 탄생한 이탈리아에도 매장이 있는 Domino’s Pizza의 사례를 들 수 있습니다. 세계 최대의 피자 브랜드이던 Domino’s Pizza는 2010년 무렵 시장 점유율의 상당 부분을 잃어가고 있었고, 투자자들은 분노했습니다. 특색 없는 피자와 낡은 비즈니스 모델로는 하락세의 장기화가 기정사실에 가까웠습니다. 경쟁자로 가득한 업계에서 차별화하기 위해 기존과는 다른 대담한 무언가를 시도해야 했습니다. Forbes에 따르면 Domino’s의 전반적인 디지털 전환 과정에서 세 가지 중요한 요소가 있었습니다.
조직 차원의 지원에서부터 끊임없는 메트릭 측정에 이르기까지, Domino’s는 이러한 디지털 전환을 가능하게 하기 위해 800명의 회사 직원 가운데 400명을 분석 및 소프트웨어 부문 직원으로 채용했습니다. 새로운 고객을 효과적으로 확보하고, 기존 고객과의 관계를 키워나가기 위해 피자 배달을 최적화하고 데이터를 활용하는 것은 성공과 생존을 위해 필수적인 일이 되었습니다.
Doyle은 데이터에서 인사이트를 이끌어 내는 사고 방식을 도입하여 데이터를 기반으로 운영되는 피자 브랜드로의 전환을 실현함으로써 브랜드 전반에 완전히 새로운 기회를 가져왔습니다. 회사는 최신 소셜 미디어 및 모바일 전략을 수립하고, 새로운 고객이 제품을 접할 수 있도록 하기 위해 보유하고 있는 데이터를 활용했습니다. 피자 이모티콘으로 제품을 주문하는 서비스도 만들었습니다. Domino’s는 제품 품질에 대한 고객의 기대와 관련된 인사이트도 발견했습니다. 신선함. 따뜻함. 빠름. 이 요소들은 Domino’s를 21세기의 피자 브랜드로 확실히 자리매김하게 만든 특유의 배달 차량(Adweek은 이 차량을 치즈 애호가의 배트모빌이라고 칭함)을 탄생시켰습니다.
피자 맛을 개선하는 것 외에도, 이 모든 기술은 고객이 피자를 주문하는 방식(Domino’s 앱, Twitter 또는 이모티콘 문자 메시지 전송을 통한 피자 주문)을 바꿨고, Domino’s가 주문 상태를 추적하거나 운영을 관리하는 방식에도 변화를 가져왔습니다.
디지털 전환은 단순히 더 많은 데이터를 수집하는 것이 아닙니다. 디지털 전환을 실행에 옮기는 이유는 현대화하기 위해서이며, 현대화란 데이터에서 얻을 수 있는 모든 지식을 활용함을 의미합니다. 장기적인 성공을 이룩하기 위해, 현대 회사는 데이터를 최대한 활용하고 추출하는 데 필요한 인프라와 리소스에 우선 순위를 둡니다.
저는 사실에 근거하는 데이터 기반의 조직을 구축하여 사업 운영에 있어 근거 없는 믿음이나 전통을 배제하는 것이 제 사명이라고 생각합니다.
관리 가능하며 신뢰할 수 있는 데이터 기반 구축
강력한 토대는 적절한 통제를 밑바탕으로 하는 열린 자세에서 출발합니다. 오늘날 지식 근로자는 데이터에 기반한 의사 결정 수행이 요구되므로, IT의 지원 여부에 관계없이 데이터를 사용하는 방법을 찾아낼 것입니다. 회사 데이터로의 액세스를 제한하면 좋지 않은 결과가 발생할 수 있습니다. 직원들이 스프레드시트에 직접 데이터 원본을 만들거나 웹 데이터 원본에서 데이터를 다운로드하게 될지도 모릅니다. 그 결과, 회사의 데이터 관리자나 IT가 인증하지 않은 안전하지 않은 데이터 사일로가 과도하게 늘어나게 됩니다.
오늘날 기업들은 모든 유형의 사용자에 대해 적절한 수준의 제어를 제공하는 셀프 서비스 분석을 최종 목표로 삼아 데이터 관리 기능을 구축하고 있습니다. 성공적인 기업은 '고객 중심의 비즈니스 기능'과 '법률, 재무, 규정 준수 및 IT 관련 문제'를 모두 지원하는 방어적 및 공격적 데이터 전략 사이에서 통합적인 접근 방식을 취합니다(HBR). 예를 들어, IT는 사용자 지정 분석을 수행하려는 사람들이 탐색하고 활용할 수 있는 인증된 데이터 원본 또는 표준 보고서를 구축합니다.
REI는 1,600만 명 이상의 회원을 보유한 미국 최대의 소비자 협동 조합 및 전문 아웃 도어 소매 업체이며, 이러한 통합적인 접근 방식을 보여주는 좋은 예입니다. REI는 90 테라바이트 이상의 고객 데이터를 활용하여 특성 및 매출 메트릭을 추적함으로써, 고객 충성도 및 재구매율을 높이고 있습니다.
REI에서 운영하는 분석 프로그램의 핵심은 사업부와 IT 간의 협업 관계입니다. REI의 고객 및 고급 분석 담당 이사인 Clinton Fowler는 사업부가 고객 동향을 심층 분석하면서 성공으로 나아갈 수 있도록 'IT가 상용화 가능한 수준의 기술과 서비스를 제공하고, 특히 안정성, 접근성, 확장성, 성능 및 지원과 관련된 중요한 투자를 구성하는 방식'에 대해 설명했습니다.
사업부와 IT 간의 협업을 육성하기 위해 두 부서 모두 5가지 노력(얼굴을 맞대고 신뢰를 구축할 수 있도록 같은 공간을 함께 사용, 매월 IT 및 사업부 경영진의 회의 개최, 매주 프로젝트 업데이트 배포, 요구 사항에 대한 이해를 돕는 필수 팀 회의, 정기적인 일대일 미팅)을 하고 있습니다. 그 결과, 마케팅에서부터 운영에 이르는 REI의 사업 부서는 매일 이뤄지는 의사 결정에 영향을 미치는 75가지 이상의 데이터 원본을 완벽하게 파악합니다.
통합된 거버넌스 전략은 견고한 데이터 기업의 토대입니다. 사업부가 생성을 담당하고, IT 부서가 정책과 시스템을 지원하는 형태로 IT 부서와 사업부가 서로 협력합니다. 그 결과 IT가 보안을 보장할 수 있게 되고, 사람들이 신뢰할 수 있는 데이터를 탐색하며, 비즈니스에 변화를 이끌어 내는 환경이 형성됩니다.
데이터 해독 능력을 통한 데이터 분석 도입 촉진
데이터에서 가치를 이끌어 내기 위해서는 직원은 데이터를 이해하고 분석하여 회사 전체에 결과를 전달할 수 있는 능력이 있어야 합니다.
데이터 중심 회사를 만드는 일은 채용 과정에서 시작합니다. 데이터 해석 방법을 이해하며, 가능성을 탐색하고 프로세스를 최적화하는 데 타고난 호기심을 가진 직원을 채용하는 것입니다. 이 목표를 달성하려면 고위 임원이 데이터 기반 사고 방식을 실천하고, 회사 차원의 전략적인 계획으로서 데이터 해독 능력을 장려하는 하향식 접근 방식이 필요합니다.
데이터 해독 능력을 우선으로 할 경우, 기존의 직원들이 자신의 기술을 향상시키도록 이끌어 역량을 강화할 수 있습니다. 직원들에게 기회를 제공하는 프로그램과 멘토십에 투자할 수 있는 시간과 여유를 제공하는 것은 향후 회사의 이익과 연결됩니다. 또한, 데이터가 모든 비즈니스 대화와 의사 결정에서 중요한 역할을 해야 한다는 기준도 세울 수 있게 됩니다.
'1970년대에 설립된 금융 및 중개 회사'라는 설명은 일반 대중이 생각하는 '데이터 회사'가 지닌 이미지와 딱 들어 맞지는 않습니다. Charles Schwab은 다른 방식으로 회사가 데이터 중심 회사임을 입증했습니다. 현대의 셀프 서비스 분석 시대에 맞게 회사의 전환을 일궈냈고, 사람들이 데이터에 관심을 가지고 보다 효과적으로 분석하는 방법을 열성적으로 배우고자 하는 환경을 조성했습니다. 글로벌 데이터 책임자인 Andrew Salesky는 데이터 분석 도입을 촉진하기 위해 '경험이 풍부한 분석가와 초보 비즈니스 사용자를 모두 지원하는' 새로운 수용력 계획 및 지원 모델이 필요하다고 밝히기도 했습니다.
데이터 거버넌스 및 성능을 담당하는 팀인 Charles Schwab 전문 센터(COE)는 직원이 질문하고 사례를 공유하며, 피드백을 제공할 수 있도록 SharePoint 포털에 내부 커뮤니티를 개설했습니다. 이로 인해 Schwab의 셀프 서비스 분석 플랫폼 활성 사용자 수가 빠르게 두 배가 되었으며, 주요 지점 지점장, 재무 컨설턴트, 경영진을 비롯한 보다 많은 직원이 핵심 비즈니스 기능을 향상시킬 기회를 발견할 수 있게 되었습니다.
데이터는 모든 사람이 데이터를 활용하고자 하는 욕구와 지식을 가지고 있는 경우에만 효과가 있습니다. 데이터 해독 능력이 엔지니어링 및 분석 분야에 있는 사람들의 전유물이 되어서는 안 됩니다. 모든 부서가 데이터로 역량을 강화하여 궁극적으로는 누구나 실적을 추적하고 새로운 기회를 발견하며, 새 아이디어를 기여할 수 있어야 데이터 분석의 도입이 성공적이었다고 할 수 있습니다.
내부 사용자 그룹을 운영한 결과 함께 일하고 협업하며, 자신의 기술을 공유하고 서로의 발전을 독려하는 사람들의 모임이 실제로 형성되었습니다.
누구나 데이터에 액세스할 수 있는 환경 구성
농구 코치는 선수들이 모든 팀원의 고득점 기회를 놓치지 않고 보도록 선수들의 주변 시야 강화와 발달을 돕기 위해 노력합니다. 이와 비슷한 방식으로, 조직의 경영진은 모든 지식 근로자의 역량을 강화하는 분석 문화를 조성해야 합니다. 그리고 더 많은 기업이 새로운 전략을 구축함에 따라 모든 구성원의 능력을 최대한 활용할 수 있는 완전한 분석 경험을 제공하는 최신 분석 플랫폼이 필요합니다.
MillerCoors를 예로 들어 보겠습니다. Coors, Blue Moon, Miller와 같은 매우 유명한 브랜드의 발상지인 MillerCoors는 경쟁이 치열한 세계 맥주 시장에서 활동하고 있습니다. 일반적으로 데이터 분석가 역할과는 거리가 있는 영업 직원에게 정제되고 관리된 데이터를 제공함으로써, 시장 점유율을 확보하도록 지원하여 매우 큰 차이를 만들어 냈습니다. MillerCoors는 경쟁력 있는 브랜드로서 잠재력을 최대한 발휘할 수 있도록 IT에서부터 영업팀에 이르기까지 완전한 분석 경험을 제공합니다. 예를 들어, MillerCoors의 영업팀은 모바일 대시보드를 정기적으로 활용하여 소매업체에게 가장 수익성이 높은 제품을 파악할 수 있으며, 계정별 메트릭을 즉시 찾아볼 수 있습니다.
고객 솔루션 담당 이사인 Jim Webb은 다음과 같이 설명합니다. “직원들은 회의 15분 전에 전체 영업 보고서를 보고 소매업체와 논의해야 할 내용을 확인하고, 소매업체가 맥주 부문에서 규모와 가치를 증대시키는 데 도움이 되는 주요 기회를 종합적으로 수렴할 수 있게 되었습니다.”
영업 담당자, 마케팅 담당자 또는 인사 담당자 등 누구나 기회가 주어질 경우 데이터에서 인사이트를 이끌어 내어 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
사실상 모든 분야에 어느 정도의 분석이 포함된다고 생각합니다. 특히 스스로 데이터 분야라고 생각하지 않는 분야에서 말이죠.
모든 사람이 데이터를 활용할 수 있는 환경을 제공하는 것은 내일의 혁신적인 기업을 형성하는 데 필요한 정신입니다.
현대 데이터 세계에서 데이터의 양이 163 제타바이트에 이를 것으로 예상됩니다. 이 모든 데이터는 다음 비즈니스 기회를 가져올 가능성을 가지고 있습니다. 일부 조직은 이러한 성장의 시기에 쇠퇴할 것입니다. 그러나 대부분의 조직은 직원의 역량을 강화하여 데이터를 인사이트로 전환하는 방법을 찾아낼 것입니다. 모든 지식 근로자가 필요한 데이터를 제공 받고 보다 능숙하게 다룰 수 있게 되면, 각 개인이 가진 강점을 토대로 고유한 관점을 이끌어 낼 수 있습니다. 그 결과 도태되지 않고 변화의 선두에 서 있는 데이터 기반 회사를 이룩할 수 있게 됩니다.