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기업 비즈니스 인텔리전스의 전략적 가치
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 SAS코리아 조성식 대표이사 |
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많은 기업들이 ERP시스템을 도입, 비즈니스 프로세스를 전사적으로 통합하고 데이터를 한곳에 보관함으로써 나름의 효과를 거두고 있다. 그러나 정보기술과 정보시스템이 조직의 경쟁력을 좌우한다는 사실에 공감하는 CIO라면 이제, 축적된 데이터를 효과적으로 분석하면서 경영에 대한 의사결정 지원정보로 활용할 수 있는 ‘비즈니스 인텔리전스’에 관심을 가져야 할 때다.
지식 정보화사회에서 비즈니스를 전개하는 기업에게 비즈니스 인텔리전스는 과연 어떤 의미를 가질까? 3천8백만 온 국민에게 뜨거운 열정과 성공체험을 안겨준, 조금은 해묵은 2002년 월드컵 이야기로 시작해보자.
성공하는 게임에는 데이터 분석이 있다
우리에게 무한한 가능성을 발견하게 해주고, 국민 모두에게 최고의 즐거움을 선사한 히딩크 감독. 그로 인해 우리나라 축구에 새로운 용어가 생겼다. 생각하는 축구, 과학축구, 분석축구가 바로 그것.
월드컵대회까지 1년 6개월밖에 남지 않은 기간 동안 한국팀을 세계수준으로 끌어올리기 위해 그가 택한 방법은 데이터에 입각한 과학적 분석과 훈련 프로그램이었다. 이를 위해 그는 세 명의 참모를 직접 데리고 왔다. 핀 베어백 수석 코치, 레이몬드 베르하이엔 체력 담당 트레이너, 이즈신 고트비 비디오 분석관이 바로 그들이다.
특히 이즈신 고트비 비디오 분석가는 대표팀과 상대의 경기를 담은 비디오를 컴퓨터로 분석해 히딩크 감독이 작전을 수립하는데 필요한 자료를 제공했다. 전반전 게임이 끝나면 그 결과를 상세히 분석해 후반전 작전수립에 참고할 만큼 히딩크 감독에게 데이터 분석은 절대적이었다. 월드컵 4강 신화는 바로 이 ‘분석축구’에서 나왔다고 해도 과언이 아닐 만큼 히딩크 감독은 데이터와 분석을 중시했다.
우리에게는 다소 충격으로까지 다가왔던 데이터 분석 툴과 다양한 프로그램이 그러나, 해외에서는 프로 스포츠팀의 경기력을 향상시키는데 오래 전부터 사용되고 있다. 미국 New England Patriots 미식축구팀은 4년 동안 무려 세 번이나 슈퍼볼을 재패했는데, 그 비법은 경기장 안팎에서 다방면에 걸쳐 사용하고 있는 데이터 및 분석 모델에 있다.
심층적인 분석 툴을 통해 선수를 선정하고, 네 번째 마지막 기회에서 공을 발로 차 버릴 것인지 아니면 위험을 안고 공격할 것인지의 여부를 결정하기도 한다. 뿐만 아니라 코치와 선수들 모두 경기 녹화 테이프와 통계 자료를 꾸준히 연구하는 것으로 정평이 나있으며, 수석 코치인 Bill Belichick은 미식축구 결과의 통계적 확률에 대해 경제학자가 쓴 기사를 읽기도 한다.
경기장 밖에서 이 팀은 소위 ‘토털 팬 서비스(total fan experience)’를 향상시키고 평가하기 위해 세부 분석 툴을 사용한다. 예를 들어 홈경기가 열릴 때마다 20 - 25명의 직원들은 경기장 내 식음료, 주차, 직원 배치, 화장실 청결 상태 및 기타 요소를 정량적으로 측정하는 임무를 부여 받는다. 또한 각각의 요소별로 등급을 매겨 매 경기마다 보고함으로써 외부 공급기업들이 자체적으로 서비스를 향상시키도록 동기를 부여한다.
보스턴 레드 삭스(Red Sox) 야구팀 역시 분석 툴로 전환했다. 데이터에서 지식을 추출할 수 있는 능력이 큰 몫을 했기 때문에 이 팀은 2004년도 월드 시리즈에서 86년 만에 챔피언 자리에 등극할 수 있었다. Boston Red Sox는 평균 타율 등 기존 기준보다는 출루율 등 보다 민감한 새로운 요소에 더 중점을 두기 시작했다. 또한 야구 통계 즉, 새이버매트릭스(sabermetrics)계의 거장으로 일컬어지는 Bill James를 고문으로 영입하기도 했다.
레드 삭스(Red Sox)는 경기장 밖에서 더 분석적인 모습으로 변모했다. Patriots와 마찬가지로 이 팀 역시 고객 서비스의 핵심 측면을 모니터링하고, 정기적으로 고객들을 대상으로 설문 조사를 실시하여 진전사항을 평가한다. 이를 기반으로 경영진은 티켓 가격의 탄력성을 계산하여 시즌 티켓 재판매를 위한 온라인 시장을 구축하고, 비사용 공간-좌익수 뒤쪽 벽에 우뚝 솟은 펜스의 맨 위를 포함-에 좌석을 추가하여 수익을 늘리도록 설계함으로써 메이저 리그에서 가장 규모가 작은 야구장인 Fenway Park에서 거둬들이는 수익을 극대화했다.
기업 경쟁력은 비즈니스 인텔리전스에서
다양한 분석 툴과 분석 프로그램은 기업에도 널리 보급되어 있다. 많은 기업들이 비즈니스 관련 의사 결정은 물론 경쟁을 위한 주요 기반으로 분석 툴, 광범위한 데이터 및 사실 기반의 의사결정 시스템을 사용한다. 이를 활용해 비즈니스 상황을 반전시키거나 현재 진행 중인 비즈니스를 더욱 성공적으로 이끌기도 한다.
게임회사인 Harrah's는 경쟁회사들이 투자한 대형 카지노 건립보다는 고객 충성도 및 서비스에 대한 분석에서 경쟁력을 강화했다. 그런가 하면 아마존닷컴은 광범위한 분석 툴을 이용해 성공을 거둘 제품이 무엇인지 예측하고 자사 공급망에서 최대의 효율성을 끌어낸다. 뮤추얼 펀드 기업인 Dreyfus는 고객 정보분석을 통해 고객을 세분화함으로써 지난 3년 간 자산 감소율을 22%에서 7%로 줄였다. 이외에도 수많은 기업들이 분석력을 무기로 경쟁 중이다.
사실 대부분의 기업들이 비즈니스를 전개하면서 어떤 형태로든 통계 또는, 수학적 분석을 사용하고 있다. 그러나 분석 툴 활용 면에서 훨씬 앞선 기업들도 있다. 분석 능력을 놓고 경쟁을 벌이고 있는 기업들에게는 몇 가지 공통적인 특성이 있다.
첫째, 단순히 기술 통계학이 아니라 예측 모델링 및 복잡한 최적화 기술을 보편적으로 사용한다. 모든 회사가 비즈니스 활동 시 여러 측면을 단순한 기술 통계학으로 계산할 수는 있지만, 가장 적극적으로 분석적 방식을 추구하는 기업들은 기본적인 분석수준을 훨씬 뛰어넘는다.
이들 기업들은 비즈니스 인텔리전스의 예측 모델링을 사용하여 가장 많은 이익을 안겨주는 고객은 물론 최고의 수익 잠재력을 가진 고객을 선별할 수 있다. 또한 자사의 공급망을 최적화하여 예상치 못한 제약이 미치는 영향을 파악하고, 대안적 공급망을 모의실험하며, 최적의 출하 루트를 결정할 뿐만 아니라 실시간으로 가격을 책정하여 고객 거래로부터 최대의 수익을 얻는다. 이처럼 거의 모든 기업 활동에서 정교한 분석 기술을 사용하여 성과를 높이고, 남도다 앞서 경쟁력을 갖는다.
둘째, 분석 툴 및 사실 기반의 의사결정을 강력하게 지지하는 1인 이상의 중역이 있다. 기업 활동시 폭 넓은 분석적 접근법을 채택하기 위해서는 다수의 직원들이 문화, 프로세스, 행동 및 기술면에서 변모하지 않으면 안된다. 그러나 이러한 변화는 우연히 일어나는 것은 아니다. 분석 및 사실 기반의 의사결정에 대한 열정을 지닌 중역이 이 같은 변화를 주도해야 한다.
이상적으로 보면 제 1의 지지자는 CEO가 되어야 하며, 실제로 분석 툴로의 전환을 이끌고 있는 CEO도 몇 명 있다. 그 대표적인 예로 Harrah‘s의 Gary Leveman CEO, Amazon의 창립자이자 CEO인 Benzos, Capital One의 창립자이자 CEO인 Rich Fairbank, Sara Lee Bakery Group의 전임 CEO인 Barry Beracha 등을 들 수 있다. 직무 또는 사업부 담당자가 분석 중심의 전환을 주도하는 회사들도 있지만, 이들이 자체적으로 이를 도모할 영향력이 있는지에 대해서는 구체적으로 밝혀진 것은 없다
셋째, 여러 비즈니스 기능 또는 프로세스에 걸쳐 분석적 접근 방식을 상당 부분 사용한다. 분석 중심기업의 특징 중 하나는 단일 사업기능 또는 프로세스만이 아니라 여러 사업 측면에 걸쳐 정교한 분석 툴을 사용한다는 점이다. 탁월한 분석력을 자랑하는 기업들은 이러한 툴 및 접근법의 강점을 깨닫고 이를 사업 전반에 걸쳐 채택하고 있다. 몇몇 기업의 경우, 분석 툴 사용 대상을 고객으로까지 확대하고 있다.
예를 들어 Quaker Chemical은 현 고객을 대상으로 자사 제품의 실적을 세부 분석하여, 이를 바탕으로 제품 품질에 대한 문서 증거는 물론 자사의 경험에 기반을 둔 광범위한 전문 지식을 증거로 제시함으로써 신규 고객을 확보하고 있다. 그러나 분석 툴을 구축 중인 기업의 중역들은 분석 툴의 분명한 사업 목적이 퇴색될 수도 있다는 점을 강조한다. 가령 Harrah's의 경우 고객 충성도 증대가 분석의 주요대상이었으나 가격 책정 및 홍보 등으로도 사업 영역을 확대했다.
넷째, 분석 툴, 데이터, 조직 기술 및 기능에 대한 기업 차원의 접근법을 지향한다. 비즈니스 인텔리전스 애플리케이션은 종종 부서 수준에서 관리되어 왔다. 즉, 분석 지향 기능을 통해 자체적으로 툴 선정, 데이터 웨어하우스 관리 및 인력 교육 등의 과정을 거쳤다.
그러나 분석력이 경쟁의 기반이 되고 기업 전체에 걸쳐 분석 툴이 폭 넓게 채택되려면 기업 차원에서 이를 관리하는 것이 보다 합리적이다. 이 같은 접근법을 채택하려면 IT 조직이 데이터를 추출 및 정리하고 데이터 웨어하우스를 정제 및 유지 보수하며, 가장 중요한 부분인 의사 결정자들과 협력하여 비즈니스 관련 문제 및 목적을 이해하는 데 필요한 새로운 기능을 개발해야 한다. 비즈니스 인텔리전스 툴 및 애플리케이션 벤더들은 자체적으로 제공 서비스의 폭을 넓히고 통합하는 것은 물론, 이를 기업 차원에서 마케팅 및 판매하려는 노력을 기울이고 있다.
이러한 분석적 방식으로의 전환은 이를 채택한다고 해서 단기간 내에 이루어지는 것은 아니다. 조직에 이익을 가져오고, 분석 결과를 바탕으로 비즈니스 프로세스를 최적화하기 위해 분석에 필요한 충분한 양의 거래 데이터를 수집하는 데는 수년이 걸릴 수도 있다. 그러나 SAS를 포함해 분석 전략의 얼리어댑더로서 선정되었던 대부분의 기업들은 해당 업계에서 자타가 공인하는 선두 기업들이다. 이는 탁월한 분석력을 갖추는데 드는 시간과 노력이 분명, 그만큼 충분한 가치 있다는 것을 시사해주고 있다.
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