투이컨설팅 김인현 대표

데이터기반혁신의 배경
OECD는 미래 성장 동력으로서 지식기반 자본(Knowledge-based capital)에 대해서 2010년에 연구 프로젝트를 시작했다. 1단계 프로젝트 결과로 지식기반 자본은 세 가지 요소로 이루어진다고 발표했다. 첫째, 지적 자산(intellectual property)으로 특허, 상표, 지적 재산권, 디자인 등이 해당된다. 둘째, 디지털 정보(digital information)로 데이터와 애널리틱스가 포함된다. 셋째, 경제적 경쟁력으로 조직 자본을 들고 있다. 2013년에 2단계 프로젝트로 데이터와 애널리틱스에 집중했고, 2014년 10월에 ‘Data-driven Innovation for Growth and Well-being’이라는 제목으로 중간보고서를 발표했다. 미국 상공회의소는 조엘 구린 등 데이터 분야 전문가들의 아티클을 모아서 ‘The future of data-driven innovation’이라는 책자를 출간했다.
2011년에 ‘Big Data; The next frontier for innovation, competition and productivity’라는 보고서를 발표하여 빅데이터 시대의 시작을 알렸던 맥킨지는 2016년 12월에 ‘The age of analytics: Competing in a data-driven world’라는 보고서를 통해 데이터와 분석이 기업 혁신을 주도할 것이라고 전망했다.

데이터기반혁신의 의미
바야흐로 데이터기반혁신의 시대이다. ‘데이터기반’의 의미는 비즈니스의 객체가 데이터가 된다는 의미이다. 물리적 자산을 활용하여 가치를 창출하는 시대는 지나가고 있다. 더 많은 자산을 보유하는 것보다, 더 많은 데이터를 확보하는 것이 중요하게 되었다. 더 많은 공장을 가동하는 것보다, 더 많은 데이터를 분석하는 것이 중요하게 되었다. 이러한 변화는 콘텐츠 산업에서 이미 완성되었고, 여행 산업으로 확장되고 있다. 극장이 없는 넷플릭스가 가장 많은 영화를 보는 수단이 되었다. 자동차를 소유하지 않고 이동 서비스를 제공하는 우버를 따라 하는 비즈니스 모델이 속속 등장하고 있다. ‘혁신’의 의미는 더 적은 자원으로 더 많은 일을 해내는 것을 뜻한다. 그러기 위해서는 기존의 방식이 아닌 전혀 새로운 방식을 도입해야 한다. 데이터 활용과 분석을 적용하여 새로운 프로세스와 비즈니스 모델을 만들어낼 수 있다.

금융과 데이터기반혁신
데이터기반혁신은 금융에서도 중요하다. IDC는 유럽의 은행산업에서 데이터분석이 미치는 영향을 조사해서 발표했다. 첫째, 문제 해결과 보고 등의 업무에서 운영 최적화를 통해 매년 15억 유로를 절감할 수 있다. 둘째, 마케팅 캠페인 효율성을 높임으로써 매년 30억 유로를 줄일 수 있다. 셋째, 부정사용 적발 및 리스크 관리 분야에서도 5억 유로 절감을 기대할 수 있다. 매년 50억 유로를 절감하는 것에 더해서, 보수적으로 전망해도 고객 기반 확대를 통해 매년 40억 유로의 수익 창출을 기대할 수 있다. EU의 은행산업은 데이터기반혁신을 통해 매년 대략 100억 유로(약 13조 원)의 성과를 거둘 수 있는 것이다.

우리나라 금융 현상
우리나라의 금융회사들은 데이터기반혁신을 제대로 하고 있는 것일까? 대부분은 빅데이터센터 등 데이터 분석 조직 운영, 빅데이터 플랫폼 도입, 데이터 분석 업무 적용, 데이터 분석 교육 전사 확대, 외부 데이터 분석 경험자 채용 등을 수행하고 있다. 외부 기업 또는 기관과 데이터 기반 협업을 추진하는 경우도 있지만 관련 제도와 조직의 미비로 활성화되지는 못하고 있다. 문제는, 이러한 접근 방법으로는 데이터기반혁신을 달성하기 어렵다는 점이다.

▶ 교육과 역량 확보는 성과를 내기까지 시간이 오래 걸린다. 직원을 똑똑하게 만드는 것으로 비즈니스 모델의 데이터 기반 혁신이 이루어지지 않는다.
▶ 기존 프로세스 방식을 그대로 두고 분석을 적용하는 것은 성과 창출에 한계가 있다. 분석 성과를 최대화하기 위해서는 분석을 프로세스에 내재화할 수 있도록 프로세스를 바꿔야 한다. 관련하여 성과 지표와 책임과 권한도 조정되어야 한다.
▶ 데이터 확보를 위한 노력과 데이터 품질 개선을 위한 활동은 상대적으로 부족하다. 데이터기반혁신의 출발점은 좋은 데이터를 확보하는 것이다. 데이터가 준비되어 있지 않으면 어떤 분석도 의미 있는 성과를 낼 수 없다. 데이터는 저절로 좋아지지는 않는다.
▶ 당장의 업무 성과를 중요시한다. 현재 프로세스에 적용해서 성과를 낼 수 있는 분석 기회를 찾아서 적용해보고 확산하는 방식을 주로 택하고 있다. 혁신은 하향식 접근법(top down approach)이 효과적이다. 단위 업무에서 분석 기회를 찾아서 적용하는 것은 효과가 크지 않다. 전사 관점이 필요하다.

데이터기반혁신 어젠다
데이터를 적용하여 성과를 내기 위해서는 ‘혁신’ 접근을 해야 한다. 혁신의 상대 개념은 개선이다. 개선은 현재 업무 프로세스를 그대로 두고 새로운 기술을 적용하는 것이다. 혁신은 새롭게 도입되는 기술의 효과를 극대화할 수 있도록 현재 프로세스를 바꾼다. 데이터기반혁신은 지금까지와는 다른 비즈니스 프로세스를 도입하는 일이다. 즉, 개선이 아니라 혁신인 것이다.

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