BI를 실패하게 만드는 작은 실수들

 

전략적 비즈니스 결정을 내리기 위해서는 탄탄한 비즈니스 인텔리전스(BI)가 필수다. 그러나 BI를 제대로 활용하지 못하는 기업이 상당수에 이른다. 이유는 다양하다.

 

고위 임원들은 탄탄한 비즈니스 결정을 위해 고품질의 데이터가 필요하다는 사실을 알고 있다. 하지만 시의 적절하게 정확한 데이터를 얻으려면 사용자 친화적인 포맷을 유지하기 어렵다.

 

‘제대로 된 경로를 밟고’ 있다는 것을 어떻게 알 수 있을까? 이런 문제에 답하기 위해 다른 사람들이 어디에서 실수했는지 아는 것이 도움이 된다.

1. BI 시스템 구축 시 ‘주문 접수자’에 그치기

“고객은 항상 옳다.” 특히, 소매 부문에서 고객 서비스를 향상시키는데 일익을 담당했던 문장이다. 하지만 기술 측면에서는 늘 답이 되지 않는다. 비즈니스 사용자 스스로가 무엇을 요구해야 하는지 잘 모를 수 있기 때문이다. 현업 사용자가 솔루션의 기술적 세부사항에 개입하기 시작하면 문제는 더욱 커진다.

 

사용자가 필요로 하는 것 대신에 요구하는 것을 이행하는 것이 BI 실패의 지름길이다. 성공적인 BI 프로젝트를 위해서는 정교한 관리 요건뿐만이 아니라 BI 결과를 적절히 검증하는 능력이 필요하다. 더 깊숙히 도달하기 위해 하나의 문제에 관해 5번 질문하는 “5Y” 기법이 사용자가 진정으로 필요로 하는 것이 무엇인지 파악하는 방법 중 하나다.

2. 테스트 시간 및 자원 감축하기

“빠르게 움직이고 혁신하라.”는 스타트업 세계의 핵심이다. 기성 기업들도 속도가 필요한 경우가 있다. 하지만 더욱 빠르게 움직이는 과정에서 문제가 발생할 수 있다. 테스트 작업을 필수 업무로 생각하지 않는 경우 특히 그렇다. 테스트를 부담으로만 치부하면 상당한 품질 문제로 이어질 수 있으며, 수동 테스트에 의존하는 경우에는 더욱 그렇다. 테스트와 관련된 프로세스를 고품질의 BI 경험을 제공하는 수단으로 보아야 한다.

 

테스트를 제한해 수동으로만 수행하면 사용자 수용 테스트에서 결함의 수가 증가해 궁극적으로 인도 시간에 영향을 끼친다.

3. 데이터 무결성를 근시안적으로 바라보기

BI 툴은 데이터 처리, 표시, 분석에 뛰어나다. 하지만 시스템에 손상된 데이터를 입력하면 어떻게 될까? BI 툴과 구성에 너무 편협하게 집중하면 필수적인 세부사항을 놓치게 된다.

 

현재 BI는 단순히 더 나은 결정을 지원하기 위해서만 사용되지 않는다. BI가 운영 프로세스에 내장되는 경우가 많다. 재무 또는 규제 보고에 오류가 있는 경우(데이터 웨어하우스(Data Warehouse) 기술로 지원하는 경우가 많다), BI가 이를 밝히는데 도움이 될 수 있다. 하지만 다른 프로세스는 여전히 실패할 수 있다. 예를 들어, 중개인 수수료가 잘못 계산되는 보험사는 명성에 부정적인 영향을 끼쳐 고객 이탈이 증가하게 된다. 데이터 무결성 문제를 가능한 신속하게 드러내기 위해서는 BI 테스트에 대해 선제적이고 자동화된 접근방식이 있어야 한다.

 

재무 및 규제 데이터 관리에 실수하면 값 비싼 문제로 이어질 수 있다. 부실한 데이터 품질도 자금을 낭비한다. 2013년, U.S. PS(Postal Service)는 주소 데이터 품질 문제로 인해 6억 개 이상의 서신을 배달할 수 없었다.

4. 분개한 사용자에 반응적인 접근방식 취하기

그 어떤 기술 전문가도 분개한 사용자와 상대하고 싶어하지 않는다. 시스템 고장 및 불만 사항이 발생하기 마련이다. 이런 문제에 대한 대응 방식이 BI 계획의 성공 또는 실패에 영향을 끼친다.

 

BI 초보가 범하는 가장 큰 실수는 요청 수행에 과도하게 집중하고 프로젝트에 최종 비즈니스 사용자를 개입시키지 않는 것이다.

 

고객이 긴 인도 시간과 서비스 레벨 합의 누락에 대해 소리를 지른다면 분명히 대책을 세워야 할 것이다. 그러나 매일의 전달에 과도하게 개입하면 더 큰 BI 그림을 놓친다. 고객들에게 의사 결정을 위해 필요한 것을 제공하고 있는가? 그들에게 어떤 데이터가 필요한지 파악하고 있는가? 실제 문제에 더 나은 해결책이 있는가?

 

발생하는 이슈 모두에 대해 만사를 제쳐두는 접근법은 곤란하다. 전반적인 전략에 대해 상대적인 중요성에 기초하여 사용자 불만을 분류하는 것이 낫다.

5. 무의미한 분석 추구하기

강력한 툴을 원하는 대로 확보할 수 있다면 활용할 기회를 추구하는 것이 당연하다. 하지만 지침 없는 BI는 시간을 낭비한다. 이 문제는 특히 상대적인 초급 전문가들 중에서 흔하다.

 

초보자와 열렬한 BI 전문가는 좁은 시야를 가질 위험에 처하며 유의미한 문제에 기초하지 않은 흥미 위주의 분석을 수행한다. 결과에는 의미 있는 발견 사항이 부재하여 영향력 있는 통찰력을 제공하지 못하는 경우가 많을 수 있다.

 

이런 실수를 피하기 위해서는 비즈니스 지식과 판단이 필요하다. 스스로 ‘이 분석이 기업의 목표에 어떻게 기여하는가?’라고 묻는 것이 ‘그래서 뭐’(So what) 문제를 방지하는 방법 중 하나다.

 

분석을 기업 목표에 연계하는 방식이 확실하지 않으면 몇 가지 대비 사항을 고려해야 한다. BI 분석이 수익을 개선하거나 비용을 절감하거나 서비스를 개선하는 방법에 어떻게 영향을 끼칠 수 있는가? 대부분의 비즈니스 리더는 이런 걱정을 늘 안고 있다.

6. 데이터만으로 충분하다고 가정하기

‘더 많은 데이터’로 모든 비즈니스 문제를 해결할 수 있을까? 많은 BI 및 분석 논의 이면에 이런 무언의 가정이 숨어 있다. 그러나 단순히 임원에게 데이터를 던져 주고 낙관하는 방식은 효과가 있기 어렵다.

 

데이터를 주목할 만한 방식으로 제시하고 논의할 수 있어야 한다. 그렇지 않다면 무시 당하거나 주관적 의견에 의해 좌우된다. 주장을 하고 스토리 구성 요소를 구축하는 일의 가치를 절대로 과소평가해서는 안 된다. 데이터 세트의 의미가 전문 분석가들에게 명확할 수도 있다. 그러나 데이터와는 거리가 있는 사람들이 이런 점을 명확하게 이해할 것이라고 가정해서는 안 된다.

 

더 나은 스토리를 구성하기 위해서는 다른 부문에서 영감을 얻어야 한다. 마찬가지로 소설가와 시나리오 작가들은 ‘영웅의 여정’(Hero’s Journey) 개념을 활용해 수 세기 동안 스토리를 이야기해왔다. 임원 및 고객들이 당신의 통찰력을 이해하고 기억하며 조치를 취하기를 바란다면 스토리텔링 역량을 가져야 한다.

7. BI 툴에 대한 과도한 신뢰

기술 전문가는 적절한 툴이 엄청난 차이를 만들 수 있다는 점을 안다. 처음으로 스크립트를 사용하여 반복적인 과업을 자동화했던 때를 다시 생각해 보자. 초기의 성공 덕분에 비즈니스 문제를 해결하는 새로운 툴을 위한 지속적으로 찾게 된다. 그러나 궁극적으로 BI 툴을 과도하게 강조하면 실망스러운 결과로 이어지는 경향이 있다.

 

성공하기 위해 필요한 프로세스, 문화, 학습 구성 요소들이 있다. BI를 적절히 도입할 수 있는 핵심 구성 요소로써 데이터 해독능력에 관해 더 많은 이야기해야 한다.

 

BI 문제 때문에 실망했다면 기술 너머를 살펴보자. 예를 들어, 당신의 직원들은 데이터를 제시하는 방법을 알고 있는가?

8. 효과적이지 못한 벤더 관리

회사에 BI 부서가 없을 수 있다. 그 상황에서는 외부 전문가와 협력해야 한다. 그들에게 아웃소싱된 서비스 제공자의 기능을 수행하거나 프로젝트 기초를 지원하도록 요청할 수 있다. 그러나 어떤 시나리오에서도 벤더를 파악하고 감독하는 역량을 갖춰야 한다.

 

쓰레기가 들어가면 쓰레기가 나온다. 데이터를 신뢰할 수 없다면 분석 모델 또한 유용하지 않다.

 

제 3자와 협력하는 경우 프로젝트와 참여자를 파악하는 것은 당신의 책임이다. 그렇지 않으면 BI에 실망하게 될 수도 있다.

9. SQL과 엑셀(Excel) 등과 같은 기존 주류 툴에 대한 충성도를 무시하기

연례 마이크로소프트 엑셀(Microsoft Excel) 대회가 있다는 사실을 알고 있었는가? MOSWC(Microsoft Office Specialist World Championship)를 예로 들어보자. 경쟁자는 50만 명이 넘고 우승자에게는 상금이 수여된다. 이것은 비즈니스 세계에서 엑셀의 인기가 얼마나 상승했는지 보여주는 일면에 불과하다. 이보다 덜하기는 하지만 기술 세계에서 SQL를 추종하는 사람들도 많다.

 

변화 관리에서 인적 요소를 무시하고 새로운 BI 툴을 도입하면 실패 확률이 증가한다. SQL 및 엑셀 기술을 가진 사람들은 많지만 타블로(Tableau), 클릭, 스포트파이어(Spotfire), SAS, SAP 등의 제품을 위한 기술은 찾기가 더 어렵다. 새로운 소프트웨어와 새로운 비즈니스 방식을 도입할 때, 모든 것을 엑셀 그리고/또는 SQL에서 처리하던 비즈니스 사용자들이 즉시 반발한다.

 

조직에서 BI를 크게 변경하면 각 개인에게는 자신의 업무 성과에 대한 위협으로 다가갈 수 있다는 점을 이해해야 한다. 변화 관리 및 리더십의 중요성을 결코 무시해서는 안 된다.

 

출처

BI 실패로 이끄는 '9가지 흔한 실수'