강력한 데이터 인사이트를 통해 변화 관리에 대한 과학적 접근 방식을 실현하는 방법

의심할 여지 없이, 우리 모두가 손끝에서 이용할 수 있는 프로세스 데이터의 양과 액세스가 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 점점 더 모호하고 복잡해지는 현재의 환경과 맞물려, 데이터 인사이트를 활용하여 업무 및 변화 관리 방식에 보다 강력한 증거 기반 방법론을 도입할 수 있는 엄청난 기회가 있습니다. 데이터는 보다 강력한 변화 관리 전략을 지원할 수 있을 뿐만 아니라, 끊임없이 변화하는 세상에서 매우 중요한 변화를 식별하고, 가속화하고, 반영할 수 있습니다. IBM은 이러한 기회를 포착하여 지속적인 변화와 혁신의 문화를 구축하는 데 있어 진정한 '게임 체인저'라고 생각하는 프로세스 마이닝과 데이터 분석 도구 및 기법에 대한 전문성을 점점 더 강화하고 있습니다.

프로세스 데이터 분석 역량이 제공하는 뛰어난 기회 영역 중 하나는 프로세스 마이닝으로, 대규모 데이터 세트 내에서 이상 징후, 패턴, 상관관계를 찾아내어 프로세스 결과를 예측하는 프로세스입니다. 프로세스 마이닝은 변화를 지속시킬 수 있는 조직의 변화 이니셔티브에 시간과 에너지를 투자하는 데 있어 '가능성의 예술'을 제시합니다. 이 프로세스 마이닝 기능을 적용하여 변화 프로그램에서 도출된 가치를 진정으로 혁신할 수 있는 네 가지 핵심 영역을 살펴봅니다.

우리는 특히 효과적인 변화를 주도하고 팀이 행동을 취하도록 영감을 주는 데 있어 잘못 조정되거나 참여하지 않는 리더가 해로운 영향을 미치는 것을 반복적으로 목격합니다. Forbes가 최근 발표한 2021년 리더십 IQ 설문조사에 따르면 '직원의 29%만이 미래에 대한 리더의 비전이 항상 조직의 비전과 일치하는 것 같다고 답했습니다'. 궁극적으로 모든 직급의 리더가 같은 입장을 취하지 않고 직원들이 변화를 완전히 받아들이지 않으면 결과가 취약해질 수 있습니다. 아무리 훌륭한 비전과 전략이 있어도 리더와 직원들이 그 비전을 받아들이지 않는다면 아무 소용이 없습니다.

비즈니스 사례와 변화 사례는 모든 변화 프로그램에서 가장 먼저, 그리고 잠재적으로 가장 중요한 ‘제대로 해야 하는’ 요소인 경우가 많기 때문에 실시간 데이터의 필요성은 분명합니다. 사실에 근거하여 기회를 입증하고 정량화할 수 있는 데이터 기반 인사이트를 기반으로 비즈니스 혁신을 추진한다면 얼마나 더 쉬워질까요?

너무 많은 비즈니스 의사 결정이 내려지는 '직감'을 데이터로 대체하면 변화 실무자가 현실과 인식을 구분하고 어떤 프로세스에 가장 집중해야 하는지 결정할 수 있습니다. 즉, 변화 관리의 데이터 과학은 비즈니스 목표, KPI 및 전략적 성과에 가장 큰 영향을 미칠 수 있는 것에 집중할 수 있게 해줍니다. 데이터 과학은 인식이 사실인지 여부를 보여줄 뿐만 아니라 예상치 못한 인사이트를 발굴할 수도 있습니다. 궁극적으로 하드 데이터에 기반한 인사이트는 의사 결정에 투명성을 부여하고 모두가 동의할 수 있는 보다 설득력 있는 스토리를 제공할 수 있습니다.

비즈니스가 실제로 현장에서 어떻게 운영되는지 알고 계신가요? 변화 프로그램은 ‘있는 그대로의’ 모습을 파악하기 위해 인터뷰와 워크숍을 수 주에 걸쳐 진행하기도 합니다. 그러나 사용자가 말하는 것과 데이터가 보여주는 실제 상황 사이에 괴리가 있는 경우가 종종 있습니다. 프로세스 마이닝 도구는 모든 위치에서 수천 건의 트랜잭션 데이터를 분석하여 실제 상황을 파악함으로써 문제의 근본 원인에 대한 보다 빠르고 신뢰할 수 있는 인사이트를 제공하고 가장 강력한 개선 기회를 식별합니다.

마찬가지로, 변화 에이전트는 잠재적인 '뉴 노멀'의 영향을 받는 사람들에게 미칠 영향을 파악하고 '미래'를 설계하는 데 많은 시간과 노력을 투자합니다. 프로세스 마이닝 도구는 새로운 프로세스에 대한 적합성 격차 분석을 수행하여 가장 큰 변화의 영향을 빠르고 정확하게 식별할 수 있습니다. 이를 통해 보다 정확하고 맞춤화된 변화 여정을 통해 변화를 도입할 수 있도록 지원하는 커뮤니케이션 및 교육 프로그램을 신속하게 구축할 수 있습니다. 프로세스 준수 수준에 대한 자세한 인사이트를 디자인 팀에 제공하여 향후 프로세스 및 시스템 설계에 정보를 제공하고 집중할 수 있습니다.

새로운 기술을 도입하면 작업이 더 빠르고 쉬워질 것이라는 일반적인 개념이 있지만, 항상 그런 것은 아닙니다. Forbes는 '지난 10년간 신기술에 대한 상당한 투자에도 불구하고 많은 조직이 실제로는 기술 활용도 저하로 인해 운영 속도가 느려지는 것을 목격하고 있다'고 지적합니다.분명한 것은 '시스템을 플러그인'만 하고 도입되기를 기대할 수는 없다는 것입니다. 아무리 '목적에 맞게' 설계되고 도입 시 아무리 잘 적용되었다고 해도, 우리가 통제할 수 없는 다양한 요인으로 인해 결과는 분명 달라질 수 있습니다.

그렇다면 이러한 문제를 조기에 발견하고 적시에 효과적으로 대응하거나 예방하려면 어떻게 해야 할까요?

프로세스 마이닝 솔루션은 고급 분석을 통해 디지털 혁신의 격차와 기회를 강조할 수 있습니다. 즉, 목표에 맞는 변화 개입을 통해 보다 신속하게 과정을 수정할 수 있습니다. 예를 들어, 활동 수준이 낮거나 작업의 부정확성을 반영하는 특정 사용자 그룹이나 프로세스를 정확히 찾아낼 수 있습니다. 팀원들의 역량을 강화하거나 교육하기 위한 교육 및 참여 개입을 설계하거나, 팀원들이 수행하는 활동을 더 잘 지원하기 위한 프로세스 개선 기회를 파악할 수 있습니다.

또한 이 기능은 우리가 직면하는 또 다른 걸림돌인 '변화를 도입한 후 그 성공과 채택을 어떻게 쉽게 측정할 수 있는가'에 대한 문제도 해결할 수 있습니다.

프로세스 마이닝을 적용하면 조직과 가치 사슬 전반의 프로세스 준수 수준을 빠르게 확인할 수 있습니다. 프로세스 마이닝 도구는 채택률을 ‘한눈에’ 볼 수 있는 대시보드를 자동화하고 생성합니다. 또한 개선 사항을 기반으로 비즈니스 가치를 정량화할 수 있으며 비즈니스 목표에 따라 주요 지표를 할당하고 추적할 수 있습니다.

지속적인 변화와 개선의 문화를 조직의 DNA에 내재화하는 것은 중요한 작업입니다. McKinsey 조직 건강 지수에 따르면 성과가 높은 기업에서 가장 일반적인 유형의 문화는 지속적인 개선 문화입니다. 이 지수는 약 2,000개 기업에서 조직 건강이 성과와 밀접하게 연관되어 있음을 입증했습니다. 데이터 마이닝 도구는 본질적으로 이러한 지속적인 개선을 목표로 하며, 사용자에게 새로운 기회를 지속적으로 파악하고 업무 수행 방식을 끊임없이 혁신할 수 있는 데이터를 제공합니다.

프로세스 마이닝 도구는 단순하고 직관적인 특성으로 인해 데이터 전문가가 아닌 사람도 데이터 기반 인사이트를 쉽게 찾고 사용할 수 있어 조직 전체에 지속적인 개선과 혁신의 문화를 훨씬 쉽게 구축할 수 있게 해줍니다. 그러나 프로세스 마이닝과 같은 데이터 기반 접근 방식은 조직이 장기적으로 이를 사용할 때 가장 큰 가치를 제공합니다. 따라서 이러한 도구를 도입하는 것은 그 자체로 작은 변화 프로젝트입니다. 일상 업무에 데이터와 지표를 사용하려면 도구에 대한 이해뿐만 아니라 지속적인 개선 노력의 일환으로 데이터 인사이트를 사용하는 사고방식의 변화도 필요합니다. 다른 IT 구현과 마찬가지로, 사용자와 이해관계자가 인식에서 채택에 이르는 변화의 곡선을 따라 시간을 투자하면 장기적으로 큰 이득을 얻을 수 있습니다.

결론적으로, 변화 관리는 데이터의 힘을 통해 적절한 투자를 정당화하기 위해 고군분투하는 프로젝트 기반 분야에서 비즈니스 성과와 이를 성공적으로 달성하는 방법에 대해 조언하는 분야로 이동할 것입니다. 프로세스 마이닝은 변화 여정 개발이나 채택 추적과 같은 일반적인 변화 관리 개입을 강화하고 가속화할 수 있는 기회를 제공할 뿐만 아니라, 함께 일하는 사람들의 사고방식에 영향을 미치고 변화시킬 수 있는 힘을 발휘할 수 있습니다. 프로세스 마이닝은 사람들이 우리가 하는 일을 생각하고, 도전하고, 재창조할 수 있도록 지원하고 힘을 실어줍니다. 이는 '변화는 항상 변하고 있다'는 인식과 맞물려 있으며, 이에 보조를 맞추지 않으면 뒤처질 위험이 있습니다.