코로나19 이후로 디지털 전환(DT/DX)이라는 키워드가 연일 화두입니다.
하지만 이 디지털 전환을 대체 어디서부터 시작해야 하는 건지, 방법은 차치하고 정확한 정의는 무엇인지 어디 속 시원하게 정리된 곳 하나 없어 고민이 많으셨을 텐데요. 디지털 마케터 여러분의 고민을 조금이라도 덜어드리고자 오늘은 디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation)에 관하여 이야기 나누고자 합니다.
디지털 전환에 대한 개념부터 성공적인 디지털 전환을 위한 3단계까지 준비된 영상과 함께 끝까지 확인해주세요.
목차
1. [개념] 디지털 전환(DT/DX)의 정의
디지털 트랜스포메이션(DT)의 뜻
디지털 전환(Digital Transformation)은 말 그대로 디지털 기술을 사회 전반에 적용하여 전통적인 사회 구조를 혁신시키는 것입니다.
디지털 전환이라는 용어가 처음으로 등장한 논문에서도 아래와 같이 설명하고 있는데요.
“디지털 트랜스포메이션(DT)이란 디지털 기술의 발전으로 인하여 인간의 삶 전반에 영향을 미치는 변화이다.”
- E.Stolterman, Information Technology and the Good Life. (2004)
한마디로 디지털 시대로 접어들며 필연적으로 맞이하게 된 변화의 흐름으로 이해해주시면 되겠습니다.
멈출 수 없는 시간의 흐름
- 1차 산업 혁명: 18C 후반, 증기기관 기반의 기계화 혁명
- 2차 산업 혁명: 19C 후반, 전기에너지 기반의 대량생산 혁명
- 3차 산업 혁명: 20C 후반, 컴퓨터와 인터넷 기반의 지식정보(디지털) 혁명
- 4차 산업 혁명: 21C, 정보통신기술 융합의 차세대 산업혁명
- AI (인공지능)
- IoT (사물인터넷)
- VR (가상현실)
- Web 3.0 (탈중앙화, 블록체인, NFT, DAO 등)
- 자율주행차 및 각종 로봇 기술
위 흐름과 같이 산업 혁명이 진행될수록 디지털 기술의 영향력이 점점 커지게 됩니다. 이에 상응하여 요구되는 신 경영전략이 바로 디지털 전환이 되겠습니다.
그런데 DX는 뭔가요?
이제 DT는 어느 정도 감이 온 것 같은데, 갑자기 떠오르는 궁금증이 하나 있으실 것 같아요. ‘DT와 항상 함께 거론되는 DX, 그럼 대체 DX는 뭘까?’ 사실 DT와 DX는 둘 다 같은 의미입니다.
단순히 디지털 전환의 Transform을 T로 표기하느냐 X로 표기하느냐의 차이인데요. 여기서 X가 의미하는 것은 Trans 또는 엑스(X) 표기 그대로 Cross를 의미합니다. 한마디로 횡단, 교차로를 의미하죠.
DX를 디지털 경험(Digital eXperience)의 줄임말로 보는 견해도 일부 있으나 결국 여기서 말하고자 하는 핵심 골자는 비슷합니다. 결국 디지털 채널에서의 고객 경험이 핵심이니까요.
“디지털 경험은(DX) 고객 또는 유저가 브랜드와 마주하는 접점의 총합이다. 여기에는 비즈니스 웹사이트, 앱, SNS, 챗봇이 포함된다.”
- bynder, Definition: Digital Experience
현업에서 정의하는 DT
그렇다면 실제 업무 현장에서 정의하는 디지털 전환은 무엇일까요? 조사해본 결과 기업마다 디지털 전환을 정의하는 바에 근소한 차이가 있었습니다. 각 비즈니스의 디지털 내재화 정도에 따라 서로 다르게 표현하고 있으나 역시나 핵심 키워드는 ‘디지털 산업에 대응’이라고 정리할 수 있겠습니다.
그렇다면 그로스 해킹은?
마지막으로 살펴보고 넘어가면 좋은 키워드는 바로 그로스 해킹(Growth Hacking)입니다. 어떤 분들은 디지털 전환보다 이 단어가 더 익숙하실 것 같습니다.
그로스 해킹은 디지털 전환을 수행하기 위한 수많은 방법론 중 하나입니다. 테스트 앤 런(Test & Learn)을 기본 골자로 빠른 분석실험을 통해 객관적인 시장의 피드백을 받고, 이를 토대로 서비스 및 제품의 질을 향상해나가는 실험 방법을 지칭하죠. 디지털 전환을 맞이한 이래로 유수 스타트업에서 적극적으로 채택하고 있는 마케팅 전략 중 하나입니다.
이처럼 디지털 전환 이후 마케팅 전략에도 많은 변화의 바람이 불었는데요. 아래 이어서 구체적인 국내외 변화 사례들을 살펴보겠습니다.
2. [사례] 디지털 전환의 배경과 적용 사례
디지털 전환의 토대
디지털 전환 열풍이 불어닥치기 시작한 시점을 정확히 언제부터라고 말할 수 있을까요? 아무래도 스마트폰이 등장하면서 본격적인 DT 시대가 열렸다고 볼 수 있겠습니다. 시간과 장소에 구애받지 않는 자유로운 웹 환경이 조성된 덕분에 모바일 메신저, SNS 및 동영상 플랫폼 등 디지털미디어 시장도 폭발적으로 발전하기 시작했기 때문이죠.
여기에 2019년 코로나19가 전 세계를 강타하며 디지털 전환을 더욱 가속화 시켰습니다. 특히 코로나로 인해 바야흐로 ‘언택트(Untact)’ 시대가 열리게 되었죠.
“언택트(Untact)란 ‘콘택트(Contact: 접촉하다)’에서 부정의 의미인 ‘언(un-)’을 합성한 말로 사람과 사람이 직접 만나지 않고 이루어지는 것들, 즉 비대면을 의미한다.”
비대면 시대로 접어들며 제조·공정 업부터 일상에 이르기까지 다양한 자동화 프로세스가 적용되기 시작합니다. 최근에는 생활 쓰레기 처리 서비스까지 출시되었다고 하는데요. 내가 집 밖을 나서지 않아도 음식물 쓰레기까지 깔끔하게 처리가 가능해지다니, 정말 편리한 시대가 아닐 수 없습니다.
이런 변화의 흐름 속에서 기성 비즈니스들에게 디지털 전환은 피하려야 피할 수 없는 당면 과제로 다가오게 됩니다.
글로벌 디지털 전환 사례
디지털 전환에 대응하기 위하여 비즈니스는 어떤 방식으로 변화했을까요? 지금부터는 성공적으로 디지털 전환을 이루었다고 말할 수 있는 대표 사례들을 살펴보고 이들의 공통점까지 알아보도록 하겠습니다.
넷플릭스(Netflix)
디지털 전환을 매우 성공적으로 이루었다고 볼 수 있는 글로벌 대표 기업은 바로 넷플릭스입니다.
넷플릭스는 지금으로부터 25년 전인 1997년 설립되었습니다. 초기에는 우편 배송을 통해 인기 DVD 대여 서비스 제공하였으나 인터넷의 보급과 동시에 이를 온라인으로 옮겨가는데요. 시대 변화 흐름에 발맞추어 오프라인에서 온라인으로, 대여에서 스트리밍으로 발 빠르게 움직인 덕분에 전 세계 총 2억 2천3백만 구독자를 확보하게 됩니다.
넷플릭스를 DT 성공 사례 대표주자로 꼽는 이유는 비단 서비스 피봇팅(Pivoting)에 있지만은 않습니다. 뛰어난 개인화 서비스도 크게 한몫하는데요. 서비스 자체를 디지털로 전환한 덕분에 자연스럽게 수많은 양의 고객 데이터를 확보할 수 있었던 넷플릭스는 고도화된 자동 추천 알고리즘을 선보일 수 있게 됩니다. 콘텐츠 선호도, 이전 시청 이력 등 고객 개인의 특성을 분석하여 콘텐츠 노출 순서와 영상 썸네일 이미지에 이르기까지 모든 UI 경험을 개인화하여 제공할 수 있게 된 셈이죠.
스타벅스(Starbucks)
또 하나의 대표적 성공사례는 바로 스타벅스입니다. 스타벅스는 사이렌오더를 통하여 메뉴 추천부터 주문, 결제, 보상까지 모두 디지털로 서비스를 이전하게 됩니다.
- 주문: 사이렌오더
- 결제: 스타벅스 페이
- 보상: e프리퀀시, 어플 적립 별
- 추천: 개인화 메뉴 추천
여기서 한 가지 더 눈여겨봐야 할 점은 위 서비스를 통해 축적된 데이터를 비즈니스 운영 전략에까지 활용했다는 점입니다. 스타벅스는 매장 관리부터 신규 매장의 출점, 신메뉴 및 상품 출시까지 모두 데이터에 기반하여 운영하고 있습니다.
- 매장관리: 데이터와 AI를 활용한 매장 및 커피머신 유지/보수 진행
- 신규매장: 오픈 검토 지역 데이터 수집, AI 기반한 분석을 통한 성과 예측
- 신상품 출시: 고객 구매 패턴 및 요구 사항 통한 소비 트렌드 분석 결과 기반
앞서 소개해드린 두 대표 사례의 공통점은 바로 수집한 데이터를 적극적으로 활용했다는 것입니다. 두 기업 모두 비즈니스를 온라인으로 옮겨가며 대량의 데이터를 수집할 수 있게 되었는데요. 이렇게 수집한 데이터를 이후 비즈니스의 주요 의사 결정에 적극 반영했습니다. 이것이 적용 가능했던 이유는 두 기업 모두 데이터 친화적인 문화를 가지고 있었기 때문이겠죠?
국내 디지털 트랜스포메이션 전망
그렇다면 국내의 디지털 전환의 전망은 어떠할까요? 어떤지 두루뭉술한 개념만큼이나 국내 기업의 적용도 또한 뚜렷한 두각을 나타내지 못하고 있는 것만 같아 보이는데요. 실제로 국내 기업 10곳 중 단 1곳만 디지털 트랜스포메이션 도입에 적극적이라고 합니다. 하지만 코로나19 이후로 디지털 전환의 필요성을 피부로 체감하는 기업들이 점차 늘어나게 되면서 이제는 더이상 선택의 영역이라고 보기 어려운것이 현실입니다.
특히나 규모가 큰 기업들이 고전하고 있는 것이 사실인데요. 어떻게 보면 여기에는 피치 못할 몇 가지 이유가 있습니다. 기존의 구조가 공고한 만큼 여러모로 변혁이 어렵기 때문이죠. 더구나 디지털 전환 도입 이후 안정화까지 이뤄지려면 상상 이상으로 많은 시간과 리소스가 투여되므로 당장 드러나지 않는 성과에 큰 압박감을 느끼고는 합니다.
그런 이유로 전체 기업 단위보다는 한정된 리소스로 보다 유연한 운영이 가능한 스타트업 또는 소규모 조직(TFT, Task Force Team) 단위에서 디지털 전환 도입을 시도하고 있습니다.
“데이터 전환(DT)에 가장 필요한 것을 꼽으라고 하면 데이터, 사람 그리고 용기라고 할 수 있다.”
- 황윤희 LG CNS 커스터머 데이터 플랫폼 상무
국내 디지털 전환 성공 사례
그렇다면 국내의 디지털 트랜스포메이션 성공 사례는 찾아볼 수 없는 걸까요? 사실 앞서 소개해드린 스타벅스의 사이렌오더 서비스 같은 경우 국내에서 런칭하여 글로벌 시장에 역수출하게 된 케이스인데요. 이처럼 국내에서도 많은 기업이 디지털 전환에 적극적으로 임하고 있고 실제 두각을 나타내고 있답니다.
쿠팡(Coupang)
쿠팡은 국내 기업 중 CRM에 가장 진심이었다고 봐도 무방한데요. 쿠팡은 세일즈포스의 커스터머 360 서비스를 도입한 이래로 고객 데이터를 적극적으로 활용하고 있습니다.
“CRM이란 Customer Relationship Management의 약자로 한국어로는 고객 관계 관리를 의미합니다.”
- salesforce
특히 독자적인 배송 AI 시스템을 구축하여 로켓배송 서비스를 운영하고 있는데요. 고객의 이전 구매 이력 데이터 등을 분석하여 배송 기사에게 최적의 배송 구역, 배송 수량, 배송 경로를 안내한다고 합니다.
토스(Toss)
토스 또한 디지털 전환에 앞장서는 기업 중 하나입니다. 특히 개별화 메시지를 적극적으로 반영한 토스 인슈어런스 서비스가 눈에 띄는데요. 상품의 탐색부터 가입, 그리고 가입 이후 관리까지 고객만족도를 목표로 운영됩니다.
이처럼 대다수 IT 스타트업의 경우 디지털 전환의 중요성을 사전에 인지하고 적극적으로 적용 중인 상태입니다. 하지만 제대로 활용하고 있느냐는 또 다른 차원의 문제이죠.
3. [방법] 성공적인 디지털 전환을 위한 3 STEP
단순히 디지털 전환을 실천하는 것이 아니라 그것도 잘, 성공적으로 실천하려면 어디서부터 뭘 어떻게 시작해야 하는 걸까요? 막연한 디지털 전환을 실제로 구현하기 위해서는 아래 3가지 요소만 기억해주시면 됩니다.
- 물리적 환경(Hardware) 구축
- 마인드셋(Software) 구축
- 데이터 리터러시
STEP 1. 물리적 환경(Hardware) 구축
디지털 채널 확보하기
디지털 전환의 핵심은 바로 ‘데이터 수집’이라고 말해도 과언이 아닌데요. 물을 받으려면 그릇이 있어야 하듯 데이터를 수집하기 위해서는 가장 먼저 디지털 채널을 확보해야 합니다. 오프라인 서비스의 온라인 채널 구축이 대표적인 예시 사례가 될 수 있겠습니다.
![모바일 통합 금융 서비스 [하나 1Q 원큐]](/images/posts/dt-3steps/03.png)
이때 한가지 주의할 사항은 장기적인 목표를 기준으로 전략을 수립해야 한다는 점입니다. 디지털 전환을 통하여 이루고자 하는 전사 목표(KPI, Key Performance Indicator)를 명확히 하고 목표 달성에 필요한 필수 구성 요소를 체크해야 합니다. 뚜렷한 전사 공통 목표가 부재한 경우 이런 일이 벌어질 수 있기 때문이죠.
데이터 분석 환경 구축하기
다음으로 디지털 채널을 최적화하기 위해 필요한 정보들을 정확하게 수집할 수 있는 분석 환경을 구축해야만 합니다. 분석 환경 조성을 위해 Google Analytics와 같은 분석 도구를 서비스 내 설치하거나, Looker Studio(구 Google Data Studio)와 같은 데이터 시각화 툴을 활용하여 대시보드를 구현합니다.
이때 주의할 점은 우리 서비스에 적합한 데이터 환경을 구축해야 한다는 것입니다. 단순히 ‘유행하는 툴이라던데 그럼 우리도 도입해야지’하는 접근 방식 보다는 궁극적인 분석 목표를 먼저 생각해야 합니다. 예를 들어 우리 비즈니스가 모바일 애플리케이션 기반 서비스이고, 디지털 광고를 운영하는 경우, 정확한 유입 분석을 하고 싶다면 Appsflyer와 같은 모바일 어트리뷰션툴을 활용해야 할 것입니다. 이러한 판단을 위해서는 각 분석 툴의 역할에 대한 선행 학습과 우리 비즈니스 또는 상품에 대한 이해도는 필수로 갖춰야 하는 셈이죠.
디지털 전환의 물리적 환경 구축 순서를 간략히 정리하여 도식화하면 아래와 같습니다.
STEP 2. 마인드셋(Software) 구축
“그로스해킹에서 중요한 건 마인드셋이다.”
혹시 위와 같은 이야기를 들어보신 적이 있으신가요? 우리 비즈니스에 꼭 맞는 하드웨어, 데이터 분석 환경이 갖춰졌다면 이제는 소프트웨어를 준비할 시간입니다.
성공적인 디지털 전환에 빠질 수 없는 것 두 번째는 바로 이 마인드셋입니다. 여기서 마인드셋이란 ‘디지털 전환의 중요성을 얼마나 깨닫고 있는가’에 대한 척도를 의미합니다.
앞서 예시 사례를 살펴보면서도 언급했지만, 실제 디지털 전환을 수행하는 데는 상상 이상의 시간과 리소스가 투여됩니다. 대다수 기업이 디지털 전환을 앞두고 고전하는 이유는 업무의 고도화보다도 디지털 트랜스포메이션에 대한 당위성 설득인 경우가 많습니다. 시작 자체가 어려운 경우가 더 많다는 의미이기도 하죠. 그렇기 때문에 더욱 마인드셋이 중요합니다. 특히 주요 의사결정권자를 필두로 기업 전체가 디지털 전환의 필요성을 느낄 때 원활한 업무 수행이 가능해집니다.
가시적 성과에 대한 압박 내려놓기
디지털 전환을 도입하게 되면 그 1단계에서부터 마치 정체기를 맞이한 듯한 기분에 처할 가능성이 높습니다. 이벤트 세팅부터 분석 기준의 수립과 데이터 대시보드 구현까지, 정확한 데이터 분석 환경을 구축하기 위해서는 당장의 가시적인 성과는 없으나 많은 비용과 인력이 투입되어야 합니다. 이때 우리는 이후 추진력을 얻기 위해 제대로 무릎을 굽히는 기간을 갖는다는 마인드로 우리 비즈니스에 적합한 데이터 수집 구조를 구축하는 데 총력을 다해야 합니다.
데이터 접근성 강화
디지털 전환의 핵심은 수집한 데이터의 적극적인 활용에 있습니다. 데이터를 활용하여 비즈니스의 주요 의사결정을 내리기 위해서는 무엇보다도 데이터에 대한 내부 접근성을 강화할 필요가 있습니다. 데이터 분석 및 활용 바운더리를 개발자를 포함 한 그로스 업무 담당자 이외에도 유관 협업 부서로까지 넓히도록 합니다.
타직군의 개발 개념 학습
전사 차원으로 데이터를 적극 활용하기 위해서는 데이터와 연관된 개발 정보에 대한 선행 학습이 어느 정도 수반되어야 합니다. 물론 100% 이해할 수는 없겠지만 PO, PM은 물론 마케터와 디자이너, CS 담당자까지 최소한 아래 3가지 기준은 명확히 학습해두는 것을 권장합니다.
- 고객 분류 기준
- 데이터가 수집되는 구조
- 핵심 이벤트 기준과 현황
자성의 시간 가지기
마지막으로 빠트려서 안 되는 부분은 바로 자성의 시간을 가져보는 것입니다. 과연 나(또는 우리)는 디지털 전환이라는 목표를 향해 정상적으로 업무를 수행하고 있는지, 데이터를 실무에 적극적으로 활용하고 있는지, 그저 타이틀에 만족하고 있는 것은 아닌지 스스로를 돌아보고 올바른 트랙에 안착하여 질주 중인지 점검해볼 필요가 있습니다.
STEP 3. 데이터 리터러시
마지막으로 갖춰야 할 단계는 바로 데이터 활용 능력입니다. 잘 구축된 물리적 환경을 토대로 데이터를 수집하면서 마인드셋까지 장착했다면, 데이터를 잘 활용해서 실질적으로 써먹을 줄 알아야 하겠죠. 그렇기 때문에 ‘디지털 전환의 성패 여부는 데이터의 활용에 있다’는 말도 많이 들어보셨을 겁니다. 하지만 데이터를 정말 잘 써먹기 위해서 필요한 마지막 역량이 있습니다. 바로 데이터 리터러시(Data Literacy)입니다.
데이터 리터러시(Data Literacy)란?
데이터(Data)와 리터러시(Literacy, 문해력)의 합성어로 필요와 상황에 따라 데이터를 맥락에 맞게 읽고 쓰며 소통할 수 있는 능력을 의미합니다.
즉 용어 그대로 데이터를 읽고 쓰는 능력, 즉 활용능력입니다. 데이터 리터러시는 총 3단계에 따라 요구되는 역량이 있는데요. 아래에서 순서대로 데이터 활용능력을 높이기 위해 어떤 점을 고려하고 점검해야 하는지 살펴보겠습니다.
데이터 수집
데이터를 잘 활용하는 방법에 대해 알아보자면서 시작부터 활용의 이전 단계인 ‘수집 단계’부터 이야기하다니 모순이 아닌가 싶으실 수도 있겠습니다. 하지만 데이터 리터러시를 논의할 때 이 수집 단계는 굉장히 중요합니다. 아무리 많은 데이터를 수집했다 해도 정작 활용하지 못하면 데이터를 읽고 쓸 기회조차 없는 것이니까요.
그렇다면 좋은 데이터 수집의 핵심은 무엇일까요? 바로 실질적인 ‘데이터 활용’ 목적에 기반한 수집입니다. 즉 데이터를 수집하기에 앞서 어떤 데이터가, 어떤 순간에, 왜? 우리 비즈니스에 필요한지를 먼저 명확하게 정의한 후 수집을 시작해야만 합니다. 데이터를 활용 목적으로 수집하지 않으면 다음과 같은 문제 상황이 발생합니다.
- 데이터의 ‘쓸모’가 없어집니다.
만약 지금 당장 내게 필요한 데이터는 한식 / 양식 / 일식 / 퓨전 등의 분야별로 분류된 음식 데이터임에도 정작 쌓아둔 데이터를 사용하려고 보니 면류 / 국물류 / 볶음류 등의 방식으로 구분되어 수집되고 있던 상황이라면 어떨까요? ‘일단 수집하고 보자!’의 마음으로 무분별하게 데이터를 수집하고 ‘언젠가 쓰겠지’ 하며 방치했던 데이터들이 일순간 쓸모가 없어져 정말 난처한 상황이 될 것입니다. 그러므로 “우리는 과연 데이터를 통해 어떤 문제를 해결하고자 하는가”에 대한 명확한 문제 정의를 가장 먼저 내려본 후 어떤 데이터를 수집해서 어떤 구조로 쌓고 어떻게 분류할지를 고민하여 데이터를 수집해야 합니다. - 데이터 신뢰성이 떨어집니다.
위와 같이 수집하고 축적해온 데이터가 쓸모가 없다는 판단이 내려지는 상황이 발생한다면, 그 데이터 외에 나머지 데이터에도 전체적으로 신뢰성이 떨어지게 됩니다. 그렇다면 축적된 데이터는 물론 데이터 수집 환경 자체에 신뢰성이 떨어지면서 데이터의 활용도를 더욱 떨어뜨리는 악순환의 고리가 시작될 것입니다. - 데이터 수집 및 보관 등 데이터를 쌓아두는 데에 낭비되는 비용이 많아집니다.
데이터는 처음부터 끝까지 ‘비용’과 관련되어 있습니다. 말 그대로 ‘돈돈돈’이죠. 비즈니스의 규모에 따라 상이하겠지만 우선 데이터 수집 환경을 구축하는 것부터 어느 정도의 비용이 필요한 작업이며, 환경을 구축하고 데이터를 수집한 이후 역시 ‘돈돈돈’은 지속됩니다. 데이터를 축적하고 관리하는 것도 모두 돈이며 대량의 데이터를 폐기할 때 역시 많은 비용을 요하기 때문입니다. 그러므로 비용과 직결되는 데이터의 수집부터 활용, 폐기까지 모든 과정을 효율적으로 진행해야 한다는 것은 당연한 사실이겠죠?
데이터 공유
데이터 리터러시를 위해 수집 다음으로 중요한 단계는 ‘공유’단계입니다. ‘데이터 공유? 공유가 뭐가 어렵지? 당연히 팀끼리 다 같이 보는 거 아닌가?’하며 뭔가 막연하게 다가올 수도 있을 것 같습니다. 하지만 실제로 데이터 활용을 막는 가장 큰 걸림돌이 무엇입니까? 란 주제의 조사에서 가장 많은 답변으로 ‘데이터 사일로 현상’이 63%로 1위를 차지했습니다. 그렇다면 이 데이터 사일로가 무엇일까요?
우선 정의는 다음과 같습니다.
데이터 사일로(Data Silo)
데이터가 전체적으로 통합되지 않고 각 부서나 사업 부문별로 격리되어 고립된 채로 활용되는 현상.
즉 한 기업에서(특히 대기업과 같이 큰 규모의 집단) 기업 전체를 아우르는 통합된 데이터를 공유하지 못하고 각 사업부마다 다른 데이터를 활용하며 데이터를 고립하는 것을 의미합니다.
이런 현상은 개별 사업부가 각각 독립적으로 운영되면서 자체적인 목표와 우선순위, 예산 등을 다르게 설정하기 때문에 자연스럽게 발생할 수밖에 없는 경우가 많습니다. 게다가 최근엔 다양한 플랫폼과 툴, 솔루션이 우후죽순 늘어나면서 여러 솔루션을 동시에 활용하기 때문에 한 부서 내에서도 각 솔루션별로 데이터가 수집, 관리되며 고립되는 현상이 발생하기도 합니다. 이럴 경우 데이터를 통합하여 사용할 수 있는 방안을 지속적으로 고민하여 내부적으로 논의하고 교육/협력하여 통합된 투명한 데이터를 최대한 자유롭게 공유할 수 있도록 해야 합니다. 그렇게 해야 데이터를 기반으로 기업 전사 관점의 의사결정을 진행할 수 있기 때문입니다.
하지만 이런 불가피한 원인 말고도 데이터 사일로를 부추기는 또 다른 중요한 원인이 있습니다. 바로 ‘내부 경쟁과 불신’입니다. 한 기업의 부서일지라도 기업과 부서, 부서와 팀을 자신도 모르게 분리하여 경쟁 구도를 만들게 되는 것은 그리 어렵지 않게 접할 수 있는 상황입니다. 또한 기업 내에서 내부 부서들 간의 선의의(?) 경쟁을 권장하는 경우 역시 쉽게 볼 수 있습니다. 이렇게 내부 경쟁이 심화될 경우 부서들은 데이터를 중요한 기밀로 여기고 꽁꽁 숨기고 공유하지 않으려 애쓰게 됩니다. 하지만 이런 분위기는 데이터의 고립을 심화시키고 기업의 성장을 도태시키는 원인이라는 것을 명심해야 합니다. 시장 밖 외부 기업들과의 경쟁에서 우위를 점하려면 기업 내 모든 조직의 긴밀한 협력이 중요하기 때문이죠. 그렇기 때문에 인사 체계 점검과 내부 교육 등 끊임없는 노력을 통해서 조직원들의 내부 경쟁 구도를 타파하고 데이터 공유 친화적 환경을 구축하는 것은 정말 중요합니다. 또한 내부 경쟁 외 타 부서 및 팀에 대한 불신 역시 해소할 수 있도록 데이터 보안 및 투명성 관련된 교육을 지속적으로 진행하고 신뢰성을 지속 점검하는 것 또한 중요할 것입니다.
데이터 활용
데이터 수집과 공유의 중요성을 살펴봤으니 그다음 활용 단계의 이야기를 해보도록 하겠습니다. 데이터를 어떻게 하면 좀 더 잘 활용할 수 있을까요? 아마도 지금까지 했던 모든 이야기의 종합이 될 것 같습니다만, 데이터를 수집하고 잘 선별하여 우리의 문제를 해결해 줄 수 있어야, 실질적으로 활용이 되어야 잘 활용했다고 할 수 있을 것입니다.
데이터를 활용할 수 있는 방법적인 사항은 너무나도 방대하고 비즈니스마다 다를 수 있으니 공통될 수 있는 사항을 살펴보겠습니다. 우선 수집 단계에서부터 중요성을 강조하는 문제 정의와 그 해결에 데이터의 쓰임이 있어야 합니다. 정의된 문제에 대하여 관련된 데이터들을 선별하여 가설을 테스트하고, 검증하며 분석해 보는 과정이 필요하단 것이죠. 즉 데이터를 실제 쓰임에 맞게 잘 활용하여 명확한 근거인 데이터 기반의 결론을 도출해낼 수 있어야 합니다.
하지만 테스트와 검증, 분석 및 결론 도출의 완료가 데이터 쓰임의 끝은 아닙니다. 데이터를 읽고 쓰는 능력인 데이터 리터러시에서는 데이터를 분석한 이후의 단계 역시 굉장히 중요하게 조명하고 있는데요. 바로 데이터로 분석하여 밝혀낸 사실에 대한 리포팅과 스토리텔링에 대한 지점입니다. 데이터 리터러시를 높인다는 것은 데이터를 잘 분석하는 것 이상으로 그 결과를 시각적으로든 아님 어떤 식으로든 잘 전달될 수 있는 형태로 가공하여 ‘의사 결정권자’에게 끝까지 잘 가닿을 수 있어야 한다는 뜻이죠. 이때 주의해야 할 점은 데이터를 시각적으로 화려하게만 가공하려 하면 안 된다는 것입니다. 또한 너무 많은 데이터를 무분별하게 활용할 경우에도 전달하고자 하는 메시지가 희석되니 좋지 않은 방법입니다. 데이터를 잘 가공한다는 것은 데이터가 가진 메시지를 명확하게 잘 전달할 수 있도록 만드는 것임을 명심하고, 우리가 전달하고자 하는 메시지를 데이터가 전격 지원해줄 수 있도록 잘 가공할 수 있어야 합니다.
이로써 디지털 전환(DT/DX)의 정의와 성공적인 디지털 전환을 위한 3단계까지 살펴보았습니다.
디지털 전환이 매번 숙제나 짐처럼 느껴지거나 너무나 어렴풋하고 추상적인 개념처럼 느껴졌던 분들이 계시다면 이번 영상과 글을 통해 디지털 전환은 생각보다 우리 일상 깊숙이, 또 너무나 피부에 와닿게 펼쳐져 있다는 것과 그 일상을 살아가고있는 지금 우리 자신 그 자체가 디지털 전환의 중심이라는 것을 기억하면 좋을 것 같습니다.
