리더들이 직면한 5대 IT 과제와 그 해결책

무려 69%에 달하는 최고 경영진과 의사 결정권자가 실시간으로, 그리고 대규모로 데이터를 연속 사용할 수 없는 것을 자사의 비즈니스 과제를 가중시키는 주요한 장애물로 지적했습니다. 그 결과 실시간 인사이트가 부족해져 리더는 근거보다는 직관에 의존하게 되며, 이는 의사 결정을 방해하고 성장과 효율성을 저해합니다. 데이터 운용은 한 번으로 끝나는 작업이 아닙니다. 데이터의 성장에 맞춰 확장되면서 시스템에 대한 가시성을 제공할 수 있는 도구가 필요합니다.

“회사 전반에 걸쳐 데이터 사일로가 존재해, 이를 통합하여 한눈에 파악할 수 없다 보니 의사 결정에 어려움을 겪고 있습니다.”라고 한 통신업계 최고 경영진 임원은 설명합니다.  

해당 의견은 데이터로도 뒷받침됩니다. 조직의 60%가 현재 보유한 데이터 인사이트에 만족하지 못하며, 매일 비즈니스 의사 결정에 데이터 인사이트를 활용하는 비율은 35%에 불과합니다. 실시간 데이터 기반 비즈니스 의사 결정을 내리지 못하는 것은 근본적인 데이터 문제 때문이며, 리더의 98%가 이런저런 데이터 문제로 어려움을 겪고 있습니다. 특히 67%의 조직이 환경마다 다른 데이터 솔루션을 사용 중이며, 그 주된 원인은 비효율적인 데이터 관리입니다. 이는 별개의 시스템과 소프트웨어를 한꺼번에 관리하는 데 적합한 도구가 부족하다는 점에서도 기인하는데, 이것이 오늘날 IT 리더들이 맞닥뜨린 또 다른 과제입니다.

해결책:
데이터에서 인사이트를 얻는 것은 많은 리소스를 필요로 합니다. 시간, 전문 지식, 명확한 목표가 필요하며, IT 개발 프로세스와도 통합되어야 합니다. 관련 데이터를 수집한 후에는 종종 생성형 AI를 활용한 데이터 분석과 분석을 거쳐 실행 가능한 인사이트를 도출해야 합니다. 실행 가능한 인사이트는 데이터를 기반으로 무엇을 해야 하는지 알려주어 목표를 달성하는 데 도움이 되는 구체적인 조치와 단계를 제공합니다. 검색의 정확성과 머신 러닝(ML) 및 자연어 처리(NLP) 등 Ai의 지능을 결합하면 원시 독점 데이터를 실행 가능한 인사이트로 변환하여 비즈니스 성과를 가속화할 수 있습니다.

전통적으로, 조직들은 비즈니스 요구 사항에 따라 특정 목적을 달성하는 도구에 계속 투자해 왔습니다. 그러나 이러한 기존의 기술 투자 프로세스는 데이터, 정보, 작업, 비용의 계획되지 않은 분리 및/또는 중복으로 이어집니다. 이러한 도구의 무질서한 증가가 일어나면 결과적으로 부서 간 협업이 더욱 저해되고, 현재 환경에 대한 엔드 투 엔드 가시성이 저해되며, 전반적으로 조직의 사일로가 형성됩니다.

레거시 시스템 역시 이러한 도구의 무질서한 증가에 한몫하고 있습니다. 조직은 이러한 시스템을 단계적으로 폐지하는 비용과 계속 운영하는 비용을 균형 있게 맞춰야 합니다. 그리고 이러한 시스템을 단계적으로 폐지하는 것이 훨씬 더 비용이 많이 들 수 있기 때문에, 기업들은 여전히 레거시 시스템에 의존하고 있습니다. 결과적으로 해당 기업의 팀은 오늘날의 사용 사례에 가장 부합하거나 충분한 성능을 제공하지 못하는 도구를 계속 사용하게 됩니다. 이는 모든 도구가 서로 '연결'되어 소통하지 못하게 되고, 궁극적으로는 실시간 관련 정보 및 디지털 전환에 대한 접근까지 저해될 수 있음을 의미합니다. 

통합 가시성과 보안처럼 데이터를 공유해야 하는 분야의 경우, 중복 작업과 상호 호환되지 않는 도구는 운영에 해를 끼쳐 생산성과 보안을 저하시키며 매출에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

결론: 비효율적인 도구와 프로세스는 병목 현상을 일으켜 워크플로우 속도 저하, 자원 낭비, 운영 비용 증를 야기합니다. 

해결책:
이러한 문제점에 대응하여 최고 경영진의 56%가 데이터 도구와 기술에 대한 투자를 최우선 해결책으로 삼고 있습니다. 더 구체적으로 말하면, 도구를 통합하고 조직의 사일로를 넘나들며 여러 환경에서 데이터 접근을 민주화할 수 있는 도구에 투자함으로써 모든 이점을 누릴 수 있습니다.

"데이터를 신속하게 처리 및 분석하지 못하면 의사 결정이 지연되어 고객 서비스, 제품 개발, 마케팅 전략과 같은 중요한 측면에 영향을 미칠 수 있다"고 한 기술 회사의 최고 경영진 임원이 설명합니다. 비효율은 생산성을 저해할 뿐 아니라 혁신 속도도 늦추며, 도구의 무질서한 증가와 데이터 사일로가 야기하는 부담은 결국 IT 부서가 지게 됩니다.

사용하기 쉬운 적절한 도구와 프로세스가 없으면 팀은 필요한 결과를 얻기 위해 과도한 수작업과 분석에 종종 많은 시간을 소비하게 됩니다. 이는 효율성과 생산성을 저해할 뿐만 아니라, 혁신까지 가로막는 경우도 많습니다.

최고의 인재를 고용해 놓고, 왜 비효율적인 작업에 묶어두어 혁신의 기회를 빼앗으시나요? 팀에 적절한 도구가 있다면, 반복적인 수동 작업에 소요되는 시간을 절약하고 비즈니스 성장을 촉진하는 더 많은 부가 가치 활동에 집중할 수 있습니다. 반복과 비효율성은 종종 번아웃으로 이어져, 귀중한 인재를 소진시킬 수 있습니다. 팀이 힘든 작업에 신속하게 대처하고 기존 워크플로우와 통합할 수 있는 솔루션과 도구를 구축하면 직원 만족도,^* 유지율, 비즈니스 효율성을 높일 수 있습니다. 반면 팀을 지원하지 못하는 도구를 사용하면 생산성, 평판, 매출이 손실되는 결과를 낳을 수 있습니다.

해결책:
기술 및 도구에 대한 투자에 사람, 프로세스, 기술(PPT)을 결합한 접근 방식을 취하면 반복적인 작업 자동화를 우선시하는 더 나은 워크플로우를 구축하는 데 도움이 되며, 궁극적으로는 효율성을 높이고 비용을 절감하며 조직을 더욱 기민하고 혁신적으로 만들 수 있습니다. 워크플로우를 분석하고 재설계함으로써 조직은 병목 현상과 비효율성을 식별하여 일관성을 위해 문서화 및 표준화로 안정된 프로세스를 구현하게 됩니다. 

기존 시스템과 원활하게 통합되는 적절한 도구를 선택하고 생성형 AI 및 머신 러닝 같은 첨단 기술을 활용하면 자동화 기능이 더욱 최적화됩니다. 이러한 접근 방식은 정확성을 높이고 비용을 절감할 뿐만 아니라 조직의 민첩성과 직원 만족도를 향상시켜 궁극적으로 시장에서 경쟁 우위를 제공해줍니다.

운영 중단은 기업에 있어 최악의 악몽입니다. 특히 가동 중단 시간으로 발생하는 평균 비용이 분당 9,000달러에 이를 수 있다는 점을 고려하면 더욱 그렇죠.^* 운영 복원력은 가동 중단 시간을 최소화하고 잠재적 위기를 예방하여 기업이 장애를 극복할 수 있도록 돕습니다. 복원력이 뛰어난 기업은 시장 변화에 더 빠르게 적응하고, 위기의 순간과 위기 이후에 경쟁사보다 우수한 성과를 냅니다.^* 다시 말해, 운영 복원력이 높으면 비즈니스에 유리합니다. 

성공적인 데이터 관리와 관행은 운영 복원력의 핵심이지만, 많은 기업이 이를 확립하는 데 어려움을 겪습니다. 적절한 도구, 관행, 전문가가 없다면 비즈니스 데이터는 돛이 아니라 짐만 되는 닻에 불과합니다. 그 결과 조직은 잦은 중단, 지연, 가동 중단 시간에 쉽게 노출되며, 이는 복원력에 영향을 미치고, 비즈니스 위험을 증가시키며 생산성을 저하시키고, 비용을 증가시킵니다. 

해결책:
장애와 운영 중단에 미리 대비할 수 있는 능력이 없으면 조직은 결국 사후 대응에만 몰두하게 되어 뒤처질 수밖에 없습니다. AI는 예측 복원력 모델을 통해 경쟁에서 앞서 나갈 수 있게 해주어, 이로써 데이터의 동향을 분석하여 잠재적 문제가 발생하기 전에 이를 찾아낼 수 있습니다. 크고 작은 문제를 해결하는 것은 결국 최종 사용자의 생산성과 고객 대면 서비스의 매출에 영향을 미칩니다. 

운영 복원력을 달성하려면 분산된 도구와 시스템의 이질적인 집합이 아닌, 견고한 데이터 기반을 갖춘 채 시작해야 합니다. 데이터 인프라에 우선순위를 두면, 실행 가능한 실시간 인사이트로 팀의 역량을 강화하여 사전 예방적 접근 방식을 취할 수 있게 되어, 이로써 비즈니스 성장을 주도하고 수익 창출 애플리케이션이 원활히 운영되게 할 수 있습니다.

생성형 AI는 많은 잠재적 이점을 가지고 있지만 새로운 형태의 사이버 위협 증가를 부추기는 원인이 되기도 했습니다. 공식적이든 비공식적이든 생성형 AI의 사용이 증가하며 이러한 사이버 보안 위협도 크게 심화되었습니다. 보안 분야의 인력이 부족하거나 빠르게 발전하는 AI 기술에 직면하여 기술이 부족한 조직은 사후 대응적 조치로 인해 고위험 노출, 재정적 손실, 법적 문제, 평판 손상, 고객 신뢰 상실 등 비즈니스에 부정적인 영향을 경험하게 됩니다. 

이러한 사이버 보안 위협을 효과적으로 완화하려면 전문 기술이 필요한데, 이는 수요가 많고 구하기도 매우 어렵습니다. 조직은 또한 보안 모니터링 관행을 업데이트하여 여러 데이터 사일로 간의 장벽을 허물고 보안팀이 시스템과 운영 전반을 360°로 파악할 수 있도록 해야 합니다. 

많은 조직의 리더들이 비슷한 비즈니스 및 데이터 문제로 어려움을 겪고 있으며, 동시에 AI와 생성형 AI를 통해 새로운 기회를 모색하고 있습니다. 개선 및 투자 분야를 파악하기 위해 기존의 문제를 되돌아보고 경쟁사를 이해하는 것이 경쟁력을 유지하기 위한 전략적 계획을 수립하는 가장 좋은 출발점입니다. 

AI 투자, 비즈니스 문제, 기회 측면에서 동종 업계 종사자들과 스스로를 비교해 보세요.

*89% Of Your Employees Could Benefit With This One Change, Salesforce. 2022.
*The true cost of downtime (and how to avoid it), Forbes. 2024.
*Resilience for sustainable, inclusive growth, McKinsey. 2022.

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