Thought Leadership Brief – Before You Build, Ask the Right Questions
관리자 2012.07.09
 

Thought Leadership Brief – MS 12 (2011.10.25)

Before You Build, Ask the Right Questions

 

강력한 데이터 관리체계를 위한 접근방법

 

강력한 데이터 관리환경을 만드는 것은 집을 짓는 것과 여러 가치 측면에서 비슷하다.  좋은 집을 만들기 위해선 세 가지 요소가 중요하다.  (1) 먼저 근본적인 질문이 필요하다.  왜 집을 지으려 하는가?  , 얻고자 하는 이득과 달성하려는 가장 중요한 목표는 무엇인가? 이러한 이득을 달성하는데 어떤 trade-off를 감수할 수 있는가?  (2) 이러한 질문은 두 번째 요소와도 연관이 깊다: 모델 또는 청사진의 디자인. (또는 데이터 관리 시스템)을 만드는 데는 여러 가지 다른 방법들이 존재하지만 원하는 것을 만드는데 있어 모든 것이 맞는 방법은 아니다.  디자인하고 만드는데 효율적인 어떤 방법이 있으며, 늘 그렇듯 어떤 선택이든 거기에는 trade-off가 발생한다.  (3) 마지막으로, 운용 가능한 모델을 만든 후 인프라를 구축해야 한다. 배관공사가 제대로 되어있지 않으면 필요할 때 물을 사용할 수 없다. 데이터도 이와 유사하게 모델에 맞춘 시스템을 뒷받침하기 위해 기반시설인 플랫폼이 필요하다. 정보 경로와 기반시설은 데이터 관리 플랫폼에 대해 정보의 흐름을 조절하고, 저장소에 저장하고 다른 중요한 지원을 하도록 제어하는 전달 파이프라고 볼 수 있다.

 

기업의 핵심질문에 기반하여

 

집을 짓는 목적과 그것이 무엇을 제공하는지에 대한 기본적인 질문에 대한 고려 없이 집을 짓는 것은 상상하기 힘든 일이다.  그러나 종종 대다수 기업의 관리자들은 모든 제품들과 솔루션들을 하나의 사이즈에 일괄적으로 맞춘 데이터 정보 시스템을 생각하곤 한다.  그들의 필요를 충족시키는 가장 좋은 솔루션을 만들기 위해서 모든 세부적인 것들을 고려하지 않고 시간을 더 할애하여 생각하지 않음으로써 눈앞에 나타나는 즉흥적인 결과에 끌려 다니게 된다.  그들은 유기적 구조의 IT 자원을 만들긴 하지만 이들 자원을 경영 목표와 기술적 역량을 일치시키기 위한 의사결정 프로세스에 충분히 통합시키진 못한다. 이 모든 것에 앞서 올바른 질문을 하지 않음으로써, 관리자들은 그들의 IT 투자가 특정 목표를 달성하는데 실패할 가능성을 높인다.

 

시작점은 우리 비즈니스 영역의 특성을 알고, 사업전략의 핵심요인이 무엇인지, 그리고 전략 달성을 위한 매일매일의 의사결정을 지원하기 위해 필요한 정보에는 고객, 제품, 채널, 지역, 캠페인, 거래 일자 등등 무엇이 있는지를 파악하는 것이다.  또한 기업의 성과지표 중에서 (: 매출이익, 시장점유율 등) 최적화 및 모니터링이 필요한 지표는?  지역 및 고객별로는 어떻게 바뀌어야 하는지, 조직 내에서 외부 거래 파트너 중 누가 그 데이터 및 지표를 활용해야 하는지 등의 다양한 질문들을 통해 구체적인 기회와 적용 시의 문제들을 점검할 필요가 있다.

 

핵심질문에 기반한 모델링

 

어떤 건축업자는 고급 음식을 준비하기 위한 공간을 많이 가진 부엌을 원한다.  어떤 건축업자는 태양열 패널과 같은 것들을 위한 공간확보를 통해 환경적 측면을 고려하기 원한다.  모든 건축업자들은 성공적인 건축을 위해 훌륭한 건축 청사진과 모델이 필요하다.  이러한 결정과 모델을 위해 전 단계의 질문들에 대한 충분한 검토 및 반영이 중요하다.

 

데이터 모델들은 각각 다른 목적들을 위해 디자인 되었다. 어떤 모델은 실시간 의사결정을 위해 정보가 끊임없이 공급되는 것에 주안점을 둔다.  어떤 모델은 예를 들어 매일, 주 단위 또는 월 단위와 같이 특정 기간 동안 합쳐진 데이터 묶음을 적용하는 높은 수준의 분석적 도구들에 초점을 맞추기도 한다.  데이터 아키텍처는 사용자들이 데이터베이스에 접근하였을 때 시스템에서 처리 및 실행되는 여러 유형의 동작들을 말하는데 여기서 정보의 양은 매우 중요한 요소이다.  정보 처리는 시간적 요소와 물질적 요소를 포함하는 비용이 든다.  최첨단의 부엌 공간을 원하는 건축업자로 돌아가서 생각하면, 그 부엌에 대한 건축 청사진은 요리사가 할 모든 행동들을 고려하여야만 한다.  어떻게 재료들을 찾고, 조리대를 셋팅하고, 냄비와 솥들과 칼들을 치우고, 가스레인지나 오븐에서 요리를 하는 것이 최적의 프로세스인가를 모두 생각해야 한다는 의미이다.  데이터 아키텍처는 사용자가 여러 가지 다른 목적들을 위해 다른 장소로부터 데이터의 다양한 조각들을 가져오는 것을 염두에 두고, 최고의 업무성과를 낼 수 있는 구성을 생각해내는 것과 비슷하다.

 

파이프와 플랫폼 구축

 

만일 기반시설이 견고하지 않다면 세상에서 가장 우아한 모델도 그다지 소용이 없다.  집에서 살 때 배관시설이 정상적으로 작동하는 동안은 그것에 대해 생각하지 않는 경향이 있다.  구조와 환경은 고려하지 않고 접시를 닦고, 식물에 물을 주고, 얼음 그릇을 채운다.  그러나 물이 수도꼭지에서 나오지 않거나 바닥에 물이 넘치는 경우와 같이 그것이 고장 났을 때 우리는 그 시스템에 확실히 신경을 쓰게 된다.  만일 사용자의 컴퓨터에서 정보들이 나타나지 않거나 사용할 수 없는 형태가 되는 경우가 아니라면 사용자는 그것들이 어디로부터 오는지 생각하지 않는 것과 마찬가지이다.  전송 통로를 만드는 것과 조직 내에서 언제, 어디서, 어떻게 데이터의 흐름을 조절하고 제어하는가 하는 것은 매우 중대한 일이다.

정보가 바깥에서부터 조직 안으로 들어올 때, 그것은 불행하게도 집의 배관 시스템에 들어오는 상수도보다 약간 더 복잡한 형태가 된다. 그것은 만일 견고한 프로토콜들과 프로세스들이 정확하고 사용 가능한 상태가 아니라면 쉽게 변형될 수 있고 잘못 사용되기 쉽다. 상품 카테고리, 하위 집합, SKU들과 고객 유형에 대한 정의와 명명 규칙들과 같은 많은 수의 데이터 서식이 서로 일치 하지 않고, 보호되지 않은 엑셀 스프레드시트와 같은 형태로 이루어져있다. 그것은 분석 실행 측면에서 그다지 유용하지 않을 것이다. 사용 가능한 데이터가 되려면 깨끗하고(Clean)하고 세밀해야(Granular) 한다. 다시 말해서, 실행하려는 분석에 맞는 형식과 올바르고 높은 정밀도를 가져야 한다는 것이다.

 

조직 및 실행의 관점.

 

비즈니스 관리자들은 데이터 관리의 조직적인 측면 및 연계를 항상 고려하지는 않는다.  만일 기업이 조직문화와 기존 의사결정 프로세스의 구조를 성공적으로 엮을 수 없다면 솔루션 도입 및 설계는 효과적이기 어려울 것이다.  이러한 기업에서 강력한 분석 툴이 기업 전략 단위뿐만 아니라 일상적인 의사결정에서도 잘 활용되지 못함을 자주 보게 된다.  이를 개선하기 위해서는 기업의 공식 및 비공식적 의사결정 프로세스와 환경에 대한 이해를 바탕으로 어떤 의사결정을 데이터 분석 툴과 연계할지를 잘 정의해야 한다. 

집의 예와 같이 데이터 관리 시스템은 오랫동안 유지되면서 변화되는 니즈와 환경들에 유연하게 적응할 수 있다면 가장 좋다.  그러나 비즈니스 전략은 변화할 것이고 기술도 그러할 것이다.  시스템은 특별한 준비 없이, 전체를 새로 만드는 노력 없이, 이러한 변화에 잘 적응할 수 있도록 만드는 것이 훨씬 좋은 것이다.  이것이 가능하기 위해서는 올바른 질문으로부터 시작해서 출발하면 조직을 성공적으로 발전시킬 수 있는 데이터 관리 역량을 구축하는데 더 좋은 기회를 가질 것이다.  급변하는 21세기에 데이터에 기반한 빠르고 정확한 의사결정 역량의 확보는 차별적인 경쟁우위 확보를 가능케 할 것이다.

 

     
     
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