빅데이터의 등장에 따라 기업의 비즈니스도 많은 변화를 겪고 있다. 이러한 비즈니스 변화를 인식하고 기업의 차별된 경쟁력을 확보하는 수단으로데이터 과제 발굴, 기술 검토 및 전사 업무 적용 계획 수립 등 데이터를 효과적으로 분석.활용하기 위해 기획, 운영 및 관리를 전담할 수 있는 전문 분석 조직의 필요성이 제기되고있다.
현재 데이터와 관련된 기술적인 문제들은 어느 정도 발전되었다고볼 수 있다. 하지만 많은 기업이 실제 분석 전문가나 적절한 조직체계를 갖추고있지 않아 데이터 분석 및 활요 시 어려움에 봉착하는 경우가 많다. 특히 데이터에 대한 관심과 시각이 넓어지면서 분석 관점에서 컨트롤 타워의 필요성도 제기되고 있다. 이로인해 최근 국내 기업들에서도전담 조직으로서 '데이터 과학자(Data Scientist)'조직이 구성되고 있으며 조직의 장으로 C레벨 임원을 두는 것을 검토하는 기업도생겨나기 시작했다.
그림은 이러한 분석 조직의 목표와 역할, 조직 구성을 설명하고있다. 데이터 분석 조직은 기업의 경쟁력 확보를 위해 데이터 분석의 가치를 발견하고, 이를 활용하여 비즈니스를 최적화하는 목표를 갖고 구성되어야 한다. 이를 위해 기업의 업무 전반에 걸쳐 다양한 분석 과제를 발굴해 정의하고, 데이터 분석을 통해 의미 있는 인사이트를 찾아 실행하는 역할 을 수행할 수 있어야 한다. 다양한 분야의 지식과 경험을 가진 인력과 업무 담당자 등으로 구성된 전사 또는 부서 내 조직으로 구성할 수 있다.
분석 전문조직은 표와 같이 조직구조 및 인력 구성을 고려해 기업에 최적화 된 형태로 구성해야 한다.
데이터 분석을 위한 조직 구조는 다양한 형태로 살펴볼 수 있는데, 특히 분석업무 수행 주체에 따라 그림과 같이 3가지 유형의 조직구조로 살펴볼 수 있다.
첫 번째, '집중형 조직 구조'는 조직 내에 별도의 독립적인 분석 전담조직을 구성하고, 회사의 모든 분석업무를 전담 조직에서 담당한다. 분석 전담조직 내부에서 전사 분석 과제의 전략적인 중요도에 따라 우선순위를 정하여 추진할 수 있다. 한편 일부 현업 부서와 분석 업무가 중복 또는 이원화될 가능성이 있다.
두 번째, '기능 중심의 조직 구조'는 일반적으로 분석을 수행하는 형태이며, 별도로 분석 조직을 구성하지 않고 각 해당 업무부서에서 직접 분석하는 형태다. 이러한 특징으로 인해 전사적 관점에서 핵심 분석이 어려우며, 특정 업무 부서에 국한된 분석을 수행할 가능성이 높거나 일부 중복된 분석 업무를 수행할 수 있는 구조다.
세 번째, '분산된 조직구조'는 분석 조직의 인력들을 현업부서에 배치해 분석 업무를 수행하는 형태다. 전사 차원에서 분석 과제의 우선순위를 선정해 수행이 가능하며, 분석 결과를 신속하게 실무에 적용 할 수 있는 장점이 있다.
이렇듯 데이터 분석을 위한 다양한 형태의 분석 조직을 구성하여 운영할 수 있지만, 어떠한 조직구조가 적합한 형태라고 단정 지을 수 없다. 따라서 각 기업이 처한 환경과 특성을 고려하여 적절한 분석 조직을 구성해야 한다.
분석조직이 낮추어져 있다 하더라도 조직 구성원의 분석 역량이 하루아침에 성장하는 것도 아니고, 한 사람이 데이터 분석과 관련된 모든 역량을 다 갖추기는 현실적으로 어렵다. 따라서 전문 역량을 갖춘 각 분야의 인재들을 모아 조직을 구성하는 것이 바람직하다. 분석 조직을 효과적으로 구성하여 운영하기 위해서는 그름과 같이 비즈니스 이해를 위한 인력, 분석에 필요한 IT 기술을 이해하는 인력, 통계를 이용한 다양한 분석기법을 활용할 수 있는 분석 전문 인력, 조직 내 분석 문화 확산을 위한 변화 관리 인력, 분석 조직뿐 아니라 관련 부서 조직원의 분석 역량 향상을 위한 교육담당 인력 등을 다양하게 구성함으로써 분석 조직의 경쟁력을 극대화할 수 있다.
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