데이터와 AI에서 미래를 찾는 조직이 늘고 있다. 큰 포부를 밝히며 데이터와 AI 활용을 외치지만 막상 프로젝트를 시작하면 많은 곳이 이상과 현실의 차이를 느낀다. 데이터가 충분하다고 여겼는데 막상 뚜껑을 열어 보면 쓸만한 것이 없는 경우가 다반사다. 특히 AI 모델 훈련을 하려고 보면 제대로 된 데이터 세트 확보가 불가능에 가까워 새로운 데이터 확보부터 다시 시작하는 프로젝트도 많다. 스타트업이나 디지털 플 랫폼 기업에는 쉬운 일이 왜 오랫동안 IT 시스템에 투자해온 기업들에게는 어려운 과제가 되었을까?

데이터 및 AI 우선 전략 실행이 어려운 이유

데이터 관리, 운영, 활용 측면에서 원인을 찾을 수 있다. 대다수의 조직에 뿌리내린 데이터 관리 방식은 오늘날 데이터 및 AI 우선 비즈니스 전략에 맞지 않는다. 구조화된 데이터 위주로 표준화하고, 특정 시스템이나 사업부 단위로 관리를 하는 환경에서 어느 날 갑자기 정형, 비정형, 내부 및 외부 데이터 모두를 활용해 첨단 분석이나 AI 서비스를 제공한다? 불가능에 가깝다. 여러 부서와 시스템에 데이터가 흩어져 있고, 사업부 단위로 소유권을 갖고 있으면 표준 결여, 품질 저하 같은 문제가 생긴다. 여기에는 심리적인 요소도 깔려 있다. 소유권을 가진 이들은 보안, 규정 준수 등의 이유로 데이터 연계와 공유에 소극적이다.

물론 데이터 통합, 공유가 제대로 이루어지지 않는 것은 관리 체계와 운영 방식만의 문제가 아니다. 많은 양의 데이터를 누구나 쉽게 접근해 활용할 수 있는 인프라와 플랫폼도 마땅치 않은 것이 현실이다. 설사 빅 데이터에 대해 투자를 이어가며 데이터 레이크를 고도화하는 중이라도 쏟아지는 데이터의 저장과 함께 급증하는 분석, 훈련, 추론 같은 작업을 위한 데이터 처리 요청을 감당하지 못하는 경우가 많다.

사실 데이터 관련 도전 과제에 대한 해결책은 모두가 다 안다. 시대적 요구에 맞게 CDO(Chief Data Officer)의 역할과 기능을 정의하고, 데이터 플랫폼을 구축하면 된다. 이를 한 마디로 ‘데이터 기반 전환(Data Transformation)’이라고 하는데, 개념은 쉬운데 실행이 어렵다.

IBM Data Transformation
Journey
를 통해 운영 비용 절감,
생산성 향상 등 비즈니스 성과             

10억 달러


영업 사원 업무 소요 시간 단축

30%

출처 : 2015년 IBM GCDO와 전사 데이터 플랫폼 구축 결과 산출물

IBM이 직접 실행하고 경험한 Data Transformation

IBM 역시 다양한 업계의 엔터프라이즈와 같은 문제를 겪었다. 다만 조금 일찍 CDO의 역할 확대와 전사 데이터 플랫폼 구축에 나선 것이 다르다. IBM은 2015년부터 전사 데이터 활용 역량 제고를 위한 여정을 시작하였다. 이 여정의 하이라이트는 CDO 주도의 전사 데이터 관리 체제 정립과 AI 엔터프라이즈의 기초인 전사 데이터 플랫폼 구축이다.

이전까지 IBM은 일회성으로 프로젝트 팀을 구성하는 식으로 데이터를 통합하고 활용했다. 그러던 중 IBM은 2015년 12월 데이터 전담 조직인 GCDO(Global CDO)를 신설했다. 이후 모든 프로젝트의 출발점은 GCDO로 바뀌었다. IBM은 GCDO의 기능을 ▲명확한 데이터 전략 수립 ▲전사 차원의 데이터 거버넌스 수립 및 관리 ▲원천 데이터/AI 프레임워크 제공 ▲데이터/분석 파트너십 개발 ▲데이터 분야 인재 개발로 정의하였다. 그리고 이들 기능이 유기적으로 어우러지는 가운데 GCDO는 기업 내외부에서 발생하는 대규모 정형 및 비정형 데이터에 서 비즈니스 통찰력을 도출하고, 이를 신속하게 비즈니스에 적용해 가치를 창출하는 조직으로 역할을 한다.

GCDO 이전 프로젝트 조직 구성, GCDO 설립, GCDO 중심의 프로젝트 조직 구성

GCDO라는 조직의 기능과 역할을 바로 세우는 가운데 IBM은 Data Transformation을 위한 전사 데이터 플랫폼 준비도 완벽히 하였다. 이 플랫폼은 데이터 통합과 공유를 방해하던 보이지 않는 장애물들 제거하는 것을 목표로 구축되었다. IBM은 ▲전사 데이터 플랫폼(Cognitive Enterprise Data Platform) 방법론을 적용해 데이터를 표준화하고 ▲데이터 흐름과 생명주기에 맞춰 각 단계에 필요한 관리 체계를 수립하여 거버넌스의 틀을 완성하였다. 그 결과 사업부와 업무별로 관리 체계와 주체가 달라 데이터 통합과 공유가 어렵던 예전과 비교할 수 없는 수준의 데이터 접근성과 활용 편의성을 확보하였다.

IBM 전사 Data Platform 적용

다양한 산업군으로 확산 중인 IBM의 경험

분석, AI 등 어떤 목적이던 필요 데이터를 적시에 제공할 수 있는 CDO 조직과 데이터 플랫폼 보유 여부는 실제 비즈니스 성과에서 큰 차이를 보인다. IBM은 그 한 예다. IBM은 GCDO 신설과 데이터 플랫폼 구축으로 데이터의 가치를 높이는 가운데 AI 등 관련 프로젝트 수행의 민첩성을 강화하여 10억 달러 이상의 성과를 거두었다.

IBM은 Data Transformation Journey에 대한 경험을 데이터 거버넌스 플랫폼과 밀접하게 통합된 데이터 카탈로그인 IBM Watson Knowledge Catalog와 데이터 패브릭 기반의 통합 데이터 플랫폼인 IBM Cloud Pak for Data 그리고, IBM Garage for Data Governance에 녹였다. 그리고 이들 솔루션과 방법론을 국내외 주요 고객에게 전파하고 있다. 현재 국내외 금융, 제조, 소매, 의료 등 다양한 산업계에서 IBM의 경험을 토대로 데이터 거버넌스, 데이터 플랫폼, 분석 플랫폼 구축에 나서고 있다.

IBM의 경험은 데이터와 AI에서 미래를 찾는 기업에 희망을 전한다. 글로벌 하게 조직을 운영하거나, 비즈니스 규모가 큰 조직도 스타트업이나 빅테크 기업처럼 전사 데이터 거버넌스 체계 아래 신속하게 AI, 첨단 분석을 위한 데이터 파이프라인을 구축하고 서비스를 제공할 수 있는 역량을 갖출 수 있다는 것을 잘 보여주기 때문이다.

IBM의 경험은 모두의 경험이 될 수 있다. IBM은 플랫폼 체험을 위한 Experience Day를 상설 운영하고, 가라지 방법론을 통한 Co-Creation 방식으로 역량 내재화를 지원하며 전사 데이터 플랫폼 구축을 위한 서비스를 제공하고 있다.

엔터프라이즈 디지털 플랫폼 구축을 지원하는 IBM offerings

Next Step
By entry Points
Experience Day Garage 서비스 컨설팅 구축 서비스
Data 현대화 DataOps 체험 Data 현대화 Garage 데이터 플랫폼 아키텍처 디자인 컨설팅 데이터 카탈로그 구축
AI 적용 데이터 사이언스 체험 AI Garage - 머신러닝 모델 개발 및 운영을 위한 플랫폼 구축

 

THINKERS를 구독 신청하시면 한국 기업 고객분들이 주목하는 주요 경영 토픽을 디지털 시각에서 다룬 유익하고 흥미로운 이야기를 계속 받아볼 수 있습니다.