데이터 중심 조직의 동반자, 데이터 전문 기업 소프트라인
“데이터 중심 조직의 동반자, 데이터 전문 기업 소프트라인”
  • 소프트라인은 데이터 시스템 컨설팅, 구축, 운영 전문가들로 구성된 데이터 전문 기업입니다.
  • 지난 15년 간 오직 데이터 시스템만을 전문적으로 다루었던 경험과 노하우를 갖추었기에 빅데이터 시대의 도래를 누구보다 먼저 예상하고 있었으며 지속적으로 적응해 왔습니다.
  • 수많은 고객사의 다양한 데이터 관련 프로젝트를 수행하며 업무지식과 기술지식을 축적한 소프트라인은 데이터 중심 조직이 갖추어야 할 요소를 누구보다 잘 이해하고 있습니다.
  • 소프트라인의 검증된 데이터 엔지니어링과 데이터 사이언스 서비스 역량은 데이터 중심 조직으로의 변화를 꾀하는 모든 조직에 큰 도움이 될 것입니다.

21세기는 빅데이터의 시대

다양한 디지털 서비스, 폭증하는 디바이스, 센서 네트워크 등의 등장으로 디지털 데이터의 양과 종류는 엄청나게 증가하고 있습니다. IDC 에 따르면 2020년까지 디지털 데이터의 양은 연간 약 42%씩 증가할 것이라고 합니다. 구글의 수석 경제학자인 Hal Varian은 2010년부터 2020년까지 디지털 데이터의 양은 50배 이상으로 증가할 것이라고 합니다.

“인류 역사가 시작된 시점부터 2003년까지 인류가 생성한 데이터의 총량은 5엑사바이트에 불과합니다. 오늘날 인류는 5엑사바이트의 데이터를 2일만에 생성하고 있습니다. 2020년까지 지구상의 디지털 데이터는 약 53제타바이트에 이를 것입니다.” - Hal Varian, Chief Economist at Google

디지털 데이터의 폭발적인 증가는 새로운 가능성의 지평을 열게 되었습니다. 이전에는 기록하고 보관하여 분석의 대상이 되지 못했던 수많은 디지털 데이터가 가용해짐에 따라 인간사회의 더 많은 부분이 디지털의 영역으로 흡수되었습니다. 이러한 현상을 빅데이터 라고 하며, 21세기는 바로 빅데이터의 시대라고 해도 과언이 아닙니다.

데이터 중심 조직 (Data-Driven Organization)

본격적인 빅데이터 시대가 시작된 2000년 중반 이후 차별적인 경쟁력을 갖춘 기업들은 거의 모두 데이터 중심 조직 (Data-Driven Organization) 이었습니다. 2011년 MIT 논문 (Strength in Numbers : How Does Data-Driven Decisionmaking Affect Firm Performance?) 은 데이터 중심 조직의 전반적인 생산성이 5-6% 높다는 결과를 내어 놓기도 하였습니다.

이외에도 데이터 중심 조직의 차별적 경쟁력을 보여주는 연구결과는 어렵지 않게 찾아볼 수 있습니다. 이코노미스트에서 수행한 설문조사에 따르면 조직 내 데이터를 업계평균보다 효율적으로 활용하고 있다고 대답한 기업의 78%가 평균 이상의 경영 성과를 달성했다고 합니다.

그렇다면 데이터 중심 조직이란 무엇일까요? 데이터를 많이 보유하고 있고, 다양한 리포트를 생성해 활용하면 데이터 중심 조직일까요? 큰 예산을 들여 하둡이나 머신러닝 플랫폼을 갖추면 데이터 중심 조직일까요?

그렇지 않습니다. 데이터 중심 조직이란 데이터에 기반하여 과거와 현재를 정확히 직시하고, 데이터 속에 숨어있는 패턴으로부터 도출한 미래에 대한 객관적인 예측을 바탕으로 의사결정하는 문화가 정립된 조직을 의미합니다.

데이터에 기반한 의사결정이 왜 중요할까요? 간단히 말하자면 인간의 직관에 기반한 주관적 의사결정은 잘못될 가능성이 높기 때문입니다. 인간의 사고는 완벽하지 않습니다. 특히 빠르고 본능에 가까운 직관적인 판단은 여러 결함을 가지고 있습니다.

이러한 한계를 극복한 데이터 중심 조직은 의사결정의 무게추를 직관에서 데이터에 기반한 귀납적, 논리적 판단으로 이동시킵니다. 직급이 높고 경험이 많아 가장 많은 연봉을 받는 사람의 의견 (HiPPO : Highest Paid Person’s Opinion) 에 좌지우지되지 않기 위해 객관적인 평가지표를 만들고, 평가와 분석을 위한 왜곡없는 데이터를 다양하게 수집하고, 편향되지 않은 통계적 방법론을 적용해 올바른 인사이트를 도출합니다. 이러한 노력을 끊임없이 지향하는 조직이 바로 데이터 중심 조직이며, 데이터 중심 조직이 되는 것이야말로 21세기 모든 기업들이 지향해야 하는 목표입니다.

데이터 중심 조직을 이루는 요소는 크게 세 가지로 볼 수 있습니다.
1. 데이터 중심 문화 (Data-Driven Culture)
데이터 중심 조직은 경험치에 의존하는 직관보다 데이터로부터 수학적으로 도출된 패턴과 규칙을 신뢰합니다. 조직 구성원 모두 혹은 대다수가 이러한 신뢰를 공유하는 문화를 정착시켜야 데이터 중심 조직에 가까워지는 것입니다. 아무리 작은 조직이라도 새로운 문화를 정착시키는 것은 장기적인 관점에서 추진해야 합니다. 따라서, 데이터 중심 조직이 되기 위해 가장 먼저 그리고 가장 추진해야 할 과제는 데이터 중심 문화 정착을 위한 꾸준한 변화관리입니다. 유의할 점은 누구도 이러한 변화를 대신 이끌어내지 못한다는 점입니다. 조직 스스로 해내지 못하면 누구도 대신 해 줄 수 없습니다.
2. 데이터 엔지니어링 (Data Engineering)
데이터라는 자원을 조직 내에서 유효하게 활용하려면 이를 위한 인프라가 갖추어져야 합니다. 데이터 엔지니어링은 바로 이러한 인프라를 설계, 구축, 운영하며 데이터 중심 조직의 IT기술적인 요소를 다루는 일련의 활동입니다. 크게 보자면 다양한 원천으로부터 필요한 데이터를 수집하고, 수집된 데이터를 분석 가능한 형태로 정제하며, 정제된 데이터를 효율적으로 저장하고, 데이터를 자유롭게 동시에 안전하게 유통시키며, 고차원의 데이터 분석까지 이어지는 일련의 과정이 원활히 진행되도록 합니다. 소프트라인은 지난 10여년 간 데이터 시스템 구축 및 운영 전문기업으로서 어느 누구보다도 전문적인 노하우를 갖추고 있습니다.
3. 데이터 사이언스 (Data Science)
흔히 머신러닝과 데이터 사이언스를 동일시 하거나 혼용하는 경우가 많은데 머신러닝은 매우 중요하기는 하지만 어디까지나 데이터 사이언티스트가 활용하는 하나의 방법론입니다. 데이터 사이언스를 수행한다는 것은 훨씬 광범위한 개념으로서 데이터를 다각도에서 리뷰하고, 분석하여 의미있는 패턴과 규칙을 찾아내어 실행 가능한 인사이트 (Actionable insight) 를 도출해내는 일련의 활동을 말합니다. 또한 도출해 낸 결과를 조직 내에 전파하는 것 역시 데이터 사이언스 활동의 중요한 요소이기도 합니다. 소프트라인은 MSTR, BI matrix, Vertica 등 다양한 데이터 분석 툴 기반의 고급 데이터 분석 시스템 구축 및 운영 경험을 갖추고 있습니다.