이미 많은 기업에서 빅데이터는 화두가 되고 있으며 데이터를 어떻게 분석.활용하느냐가 기업의 경쟁력을 좌우하는 궁극적 요소로 인식되고 있다. 이러한 관점에서 기업들은 데이터 분석의 도입 여부와 활용에 대한 명확한 분석 수준을 점검할 필요가 있다. 데이터 분석의 수준 진단을 통해 데이터 분석 기반을 구현하기 위해 무엇을 준비하고 보완해야 하는지 등 분석의 유형 및 분석의 방향성을 결정할 수 있다.
데이터 분석 수준 진단은 그림의 프레임워크와 같이 6개 영역에서의 분석 준비도와 3개 영역에서의 분석 성숙돌르 함께 평가함으로서 수행될 수 있다.
분석을 위한 준비도 및 성숙도를 진단하는 궁극적인 목표는 각 기업이 수행하는 현재의 분석 수준을 명확히 이해하고, 수준진단 결과를 토대로 미래의 목표수준을 정의하는 데 있다.
수준진단을 통해 데이터 부석을 위한 기반 또는 환경이 유사업종 또는 타 경쟁사에 비해 어느 정도 수준이고 데이터를 활요한 분석의 경쟁력 확보를 위해 어떠한 영역에 선택과 집중을 해야 하는지, 어떤 관점을 보안해야하는지 등 개선 방안을 도출할 수 있다.
가. 분석 준비도
분석 준비도(Readiness)는 기업의 데이터 분석 도입의 수준을 파악하기 위한 진단 방법으로서 그림과 같이 분석업무, 인력 및 조직, 분석 기법, 분석 데이터, 분석 문화, IT 인프라 등 총 6가지 영역을 대상으로 현 수준을 파악한다. 진단 영역별로 세부 항목에 대한 수준을 파악하고, 진단 결과 전체 요건 중 일정 수준 이상 충족하면 분석 업무를 도입하고, 충족하지 못하면 먼저 분석 환경을 조성한다.
그림의 예시에서 보는 바와 같이 금융업종을 대상으로 6개 영역에 대한 분석 준비도를 진단해본 결과, 보험업종의 분석 준비도가 상대적으로 높게 나타난 반면 증권업종의 분석 준비도는 타 금융업종에 비해 상대적으로 탖다. 이를 간략히 요약해 보면, 은행 및 보험업종은 분석업무를 착수하여 일정부분 성과를 기대할 수 있을 것으로 판단되며, 증권업종은 내부적인 분석환경을 조성하는 것이 우선되어야 한다고 볼 수 있다.
또한 진단 영역별로 살펴보면, 금융업 전반으로 인력.조직.분석 기법 등에 대한 준비도가 낮게 인식되고 있다. 이에 따라 분석 업무 수행을 위한 전문 인력 확보, 분석 역량 향상을 위한 교육 확대 및 변화관리가 필요하다고 볼 수 있다.
이렇듯 기업마다 분석 수행을 위한 현 수준은 어떠한지, 보다 효율적인 분석업무 수행을 위해 요구 또는 개선이 필요한 부분은 어디인지 데이터 분석 준비도를 진단해 보고 명확한 방향을 수립할 필요가 있다.
금융업종 전체의 분석 준비도 수준과 해당 기업의 분석 준비도 수준을 비교하여 상대적으로 수준이 낮은 영역을 파악해 볼 수 있다. 그림의 예시는 인력 및 조직, 분석 기법 등 조직의 분석 역량은 미흡한 수준인 반면, 조직의 분석 문화는 상대적으로 높은 수준임을 보여준다.
분석 준비 수준에 대한 6개 진단 영역별로 자세히 살펴보면, 분석 업무 준비도는 그림과 같이 4개 항목을 기준으로 진단을 수행한다. 전체 금융업종 평균과 비교해 볼 때, 분석업무에 대한 요건은 파악하고 있으나 분석업무에 대한 정기적인 개선은 미흡한 수준이다.
인력 및 조직 관점의 분석 준비도는 4개 항목 모두 매우 미흡한 수준으로 나타났다. 이는 향후 분석을 위한 전사 차원의 전문 분석 조직구성이 필요하며, 특히 관리자들의 기본적 분석 역량을 강화하기 위한 다양한 교육 프로그램 운영이 필요하다는 의미이다.
분석 기법 영역의 준비도수준은 3개 항목을 토대로 파악하였다. 분석 기법을 개선하거나 분석기법 라이브러리 관리체계는 매우 미흡한 수준이지만, 분석 업무별로 특화된 분석 기법은 일부 사용하고 있는 것을 알수 있다.
분석 데이터 준비도는 6개 항목을 기준으로 파악한다. 분석을 위한 데이터는 충분한 수준이며, 데이터 품질은 비교적 양호한 수준임을 알 수 있다. 하지만 다양한 외부 데이터의 활요 및 비구조 데이터 관리에 대한 준비는 상대적으로 미흡한 수준임을 알 수 있다.
분석 문화에 대한 준비도는 3개 항목을 중심으로 현 수준을 진단한다. 전반적으로 다른 진단 영역에 비해 분석 문화에 대한 준비도는 양호한 편임을 알 수 있다.
분석 인프라에 대한 준비도는 8개 항목을 대상으로 현재 분석 수준을 진단한다. 대규모 데이터 처리환경 및 분석을 위한 하드웨어, 데이터 품질 등은 양호한 수준임을 알 수 있다. 반면 데이터 및 고차원 분석 환경은 상대적으로 미흡한 수준이므로 이 부분에 대한 환경 개선 및 보완이 필요하다.
나. 분석 성숙도 모델
소프트웨어공학에서는 시스템 개발 업무능력과 조직의 성숙도(Maturity)를 파악하기 위해 CMMI(Capability Maturity Model Integration) 모델을 기반으로 조직의 성숙도를 평가한다. 또한 업무 프로세스 자체의 성숙도와 이러한 업무 프로세스 관리와 개선을 위한 조직의 역량을 CMMI에 기반한 업무 프로세스 성숙도 모형으로평가한다. 이와 같은 맥락에서 빅데이터 시대에는 분석 능력 및 분석 결과 활용에 대한 조직의 성숙도 수준을 평가해 현재 상태를 점검해 볼 필요가 있다.
기업에서 분석 수준은 성숙 단계에 다라 점차 진화하며 산업 및 기업의 특성에 따라 각 성숙 단계의 내용은 약간 상이할 수 있다. 분석 성숙도 진단은 비즈니스 부분, 조직.역량 부문, IT부문 등 3개 부분을 대상으로 성숙도 수준에 따라 도입단계, 활용단계, 확산단계, 최적화단계로 구분해 살펴볼 수 있다.
그림과 같이 금융업종의 분석 성숙도 수준 진단 결과, 금융업은 전체적으로 도입 단계를 넘어 활용 단계로 진입했음을 알 수 있다. 업종별로는 카드 및 보험업종에 비해 증권업종이 상대적으로 낮은 성숙도를 보이고 있으며, 비즈니스보다 IT 부문에 대한 성숙도 수준이 낮은 것을 알 수 있다.
그림은 A 기업의 분석 성숙돌르 측정한 결과다. 전반적으로 분석의 성숙도가 낮은 수준으로도입 단계에 다소 못 미치는 상황이며, 부문별로는 조직 및 역량 부문의 성숙도에 비해 분석 업무에 대한 IT지원이 미흡해 비즈니스 부문의 성숙도도 낮게 나타나고있다.
그림에서 보는 바와 같이 비즈니스 부분에 대한 성숙도 진단 결과를 살펴보면, 실적 및 통계 업무 중심으로 분석을 활요하고 있으며, 데이터를 정기적으로추출하여분석업무에 활용하고 있음을 알 수 있다. 반면 분석 업무의 자동 실행 및 분석 패턴 관리 등은 상대적으로 활용도가 떨어진다.
그림은 조직 및 역량 부분에 대한 성숙도 진단 결과다. 조직 내 일부 담당자의 지식과 경험에 의존해 분석하고 있으며, 일부 관리자들의 기본적인 데이터 분석이 가능함을 알 수 ㅣㅇㅆ다. 반면 분석 조직의 확보 및 운영, 분석 직무 운영은 상대적으로 미흡한 수준임을 고려할 때, 분석 조직의 구성방안을 고민해볼 필요가 있다.
IT 인프라 부문에 대한 성숙도는 그림 과 같이 분석을 위한 데이터 웨어하우스, 데이터 마트, OLAP 환경 등 전통적인 분석체계는 갖추어진 것으로 보인다. 하지만 고급분석(Advanced Ananlytics)등을 위한 환경은 매우 미흡한 수준임을 알 수 있다. 따라서 보다 효과적인 분석을 위해 고급분석 환경 구현을 위한 추가 개선활동이 요구된다.
다. 분석 수준 진단 결과
해당 기업의 분석 준비도와 성숙도 진달 결과를 토대로 그림 과 같이 기업의 현재 분석 수준을 객관적으로 파악 할 수 있다. 이를 토대로 유곤 업종 또는 경쟁사의 분석 수준과 비교하여 분석 경쟁력 확보 및 강화를 위한 목표 수준을 설정할 수 있다.
그림와 같이 분석 관점에서 4가지 유형으로 분석 수준진단 결과를 구분하여 향후 고려해야 하는 데이터 분석 수준에 대한 목표 바향을 정의하고, 유형별 특성에 따라 개선방안을 수립한다.
첫째, '준비형'은 데이터 분석을 위한 낮은 준비도와 낮은 성숙도 수준에 있는 기업들이다. 해당 위치의 기업들은 분석을 위한 데이터, 조직 및 인력, 분석 업무, 분석 기법 등이 적용되지 않음으로 인해 사전 준비가 필요한 유형이라고 할 수 있다.
둘째, '정착형'은 준비도는 낮은 편이지만 조직, 인력, 분석업무, 분석 기법 등을 기업 내부에서 제한적으로 사용하고 있다. 우선적으로 분석의 정착이 필요한 기업이 이 유형에 속한다.
셋째, '도입형'은 기업에서 활요하는 분석업무 및 분석기법 등은 부족한 상태지만, 조직 및 인력 등 준비도가 높은 유형으로 바로 데이터 분석을 바로 도입할 수 있는 기업이 여기에 속한다.
넷째, '확산형'은 데이터 분석을 위해 기업에 필요한 6가지 분석 구성요소를 모두 갖추고 있으며, 현재 부분적으로 도입해 지속적인 확산이 가능한 기업이 이 유형에 속한다.
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