관련 통계자료 다운로드 '데이터 경영' 3사 분석 조직의 역할과 주요 분석 내용 데이터 분석 조직을 성공적으로 운영하는 기업들은 데이터 경영의 첫번째 핵심 비결로 시스템이 아닌 `사람`을 꼽는다.
박광순 LG디스플레이 상무는 “신기술 동향에 대한 정기적인 스터디 그룹을 운영하고 있으며 좋은 분석 인재를 선발하는 것이 가장 중요하다”면서 “기법은 매일 새롭게 나오지만 실제 산업에 적용하려면 `경험`이 제일 우선”이라고 말했다.
방법론이 담긴 툴을 통해 사물의 현상과 원인과 관계를 모델링해내는 인재가 필요하다는 것이다. 박 상무는 “시스템보다 사람이 중요한 이유는 문제와 현상을 정확히 이해하고 결과로서 현상과 원인을 사실로 분류하면서 이들 간의 연관관계에 대한 분석 방법론을 설정할 수 있어야 하기 때문”이라며 “가장 적합한 방법론을 통해 가설을 증명하기 위한 툴을 사용하는 데 이때 툴을 사용하려면 데이터가 있어야 하는 것”이라고 설명했다.
`빅데이터`를 분석하는 것도 사람의 통찰력과 판단을 뒷받침하는 기술에 불과하다고 박 상무는 강조했다.
해당 산업의 경험을 가진 인력의 통찰력이 더해져야 제대로 된 데이터 분석이 가능해진다는 설명이다. 김태헌 CJ E&M 팀장은 “예컨대 게임 산업은 다른 산업에서 쓰던 분석 프레임워크를 전혀 적용할 수 없는 분야”라면서 “게임 산업에 대한 이해를 갖춘 인재가 정량적 데이터 결과를 토대로 정성적 분석과 원인 파악을 해야 한다”고 말했다. 분석 결과가 정량적으로 나와도 원인을 분석하려면 오랜 경험과 직관이 필수적이며, 이를 다시 알고리즘에 반영하는 절차가 필요한 것이다. 김 팀장은 “분석 알고리즘이 정교해지고 정확해지려면 현업에 있는 사람들의 직감을 많이 적용해야 한다”면서 “처음에 만들면 정확하지 않지만 피드백을 통해 보다 정교해진다”고 설명했다.
전사적으로 데이터 분석의 중요성을 깨달아 저변을 확대하는 것도 중요하다. 이창수 CJ E&M 과장은 “특정 직원들의 분석 스킬이 높다고 해서 회사 전체의 수준이 갑자기 높아지지는 않는다”면서 “전사적으로 분석 정보가 공유되면서 수준이 상향하면 데이터 경영 효과가 급격히 배가 된다”고 소개했다.
하이트진로 등 기업들은 정기적인 교육과 세미나 등을 실시하고 있다. 통계를 어려워 하는 직원들이 보다 쉽고 간단하게 사용할 수 있는 시스템 개발에도 심혈을 기울인다.
이정안 하이트진로 BI팀장은 “교육을 통해 BI와 임원정보시스템(EIS) 등 데이터 분석 시스템 사용자가 지속적으로 증가하고 있으며, 시간이 지날수록 시야가 넓어지고 또 활용도는 더욱 늘어날 것으로 보인다”고 말했다.
BI 조직이 정보에 중심 역할을 하면서 초기 제품 기획 단계와 공장 설비 증설 혹은 투자 발생 단계에서 의사결정자의 파트너로서 종합적 정보를 취급할 수 있는 핵심 역할을 하는 것이 이들이 말하는 이상적 방향이다.
유효정기자 hjyou@etnews.com
