작성일 : 17-10-21 18:25
[뉴스] [CIO 뉴스레터] '신비한 마법이어선 안 된다'··· 데이터 애널리틱스에 대한 전문가들의 조언
 글쓴이 : happy
조회 : 81  
2017년 10월 19일
테크라이브러리                                              
Cisco 2017 중기 사이버 보안 보고서
지난 10년 동안 시스코는 사이버 위협 및 취약점을 알리고 보안 및 사이버 복구 능력을 개선하기 위해 사이버 보안 보고서를 발표하고 있다. Cisco 2017 중기 사이버 보안 보고서에는 최신 글로벌 보안 트렌드가 수록 되어있으며, ..
VR과 AR이 여는 ‘몰입의 미래’와 워크스테이션의 역할
가상현실과 증강현실은 지금껏 경험하지 못한 ‘몰입(immersive)’ 환경을 만들어내고 있다. 게임이나 엔터테인먼트뿐만 아니라 제품 설계나 협업 등 비즈니스의 생산성을 높여주며 여러 활용 사례가 나오고 있다. ..
IDG 컨퍼런스 - UX World 2017 Fall
인스타그램, 페이스북, 우버, 구글 등! 국내 최대의 비즈니스 UX 컨퍼런스
글로벌 선진 기업들의 UX 리더들이 말하는 자율주행차, 챗봇, VR/AR 등의 기술과 결합한 UX 전략 및 사용자 경험 혁신 사례를 소개합니다! 제 10회 UX World 컨퍼런스에 참여하시어 디지털시대의 비즈니스를 위한 UX 트렌드를 준비하세요.
  오늘의 주요뉴스                                              
페트야와 낫페트야, 어떻게 다르지?
외관상으로 낫페트야는 여러 가지 방법에서 페트야 랜섬웨어와 비슷하지만, 여러 가지 중요한 방식에서 이 둘은 서로 다르며, 낫페트야가 훨씬 위험한 것으로 알려졌다. 페트야 랜섬웨어 로고  페트야(Petya)와 낫
실사용자가 말하는 터보노믹·VM웨어 가상화 관리툴의 장단점
가상화 관리툴(Virtualization management tool)은 점점 더 빠르게 변화하는 인프라스트럭처 환경 관리에 힘들어하는 기업에 선택이 아닌 필수가 됐다. 이들 툴은 성능 효율성을 높이고 비용을 적절한 수준에서 관리하며
'신비한 마법이어선 안 된다'··· 데이터 애널리틱스에 대한 전문가들의 조언
공개적으로 인정하는 사람은 거의 없겠지만 데이터 애널리틱스는 여러 IT리더들에게 있어 어둠의 과학에 가깝다. 신비로운 방법과 겉으로 보기에 불가해한 것들로 가득하다. 그러나 이러한 오해에도 불구하고 애널리틱스는 입증된 과학이
신입부터 간부급까지 연봉 높은 IT직종은?
IT분야에서 성공하려면 계획을 신중하게 세워야 한다. 물론 고도로 숙련된 IT종사자 수요가 줄어들지는 않지만, 일부 IT직종은 더 많은 급여를 받는다. <CIO닷컴>은 페이스케일(PayScale)의 급여 데이터를 사용해 미
깃허브 "사용량은 자바스크립트, 분기는 텐서플로우가 선두"
파이썬과 타입스크립트가 깃허브 풀 리퀘스트(pull requests) 측면에서 크게 성장했다. 자바는 3위로 밀려났다. 세계 최대의 코드 공유 사이트 깃허브에서 자바 스크립트는 가장 인기 있는 언어다. 깃허브에 따르면 2016년
'기계의 목소리를 들어라’··· GE CIO가 말하는 IoT의 가치
GE는 650개 BP(British Petroleum) 석유 굴착 장비를 보유하고 있다. 이들 장비에는 운영 데이터를 수집해 GE의 중앙 플랫폼으로 보내는 센서와 소프트웨어가 들어가 있다. 이 데이터를 받은 GE 중앙 플랫폼은 굴착
퀄컴, 차세대 스냅드래곤 웨어 기능 언급
안드로이드 웨어 시장의 85%를 차지하고 있는 퀄컴이 시장 확대를 도모하고 있다. 차세대 스냅드래곤 웨어 프로세서가 어떤 개선점과 신기능을 갖출지에 대한 정보를 일부 언급했다. 회사는 홍콩에서 열린 4G/5G 서밋에서 스냅드래곤
"2018년 휴대폰?PC?노트북 등 기기 총출하량 2% 상승" 가트너 전망
2018년 전세계 PC, 태블릿과 스마트폰 출하량이 전년 대비 2% 상승한 23억 5,000만 대를 기록할 것으로 가트너가 전망했다. 2015년 이래 가장 두드러진 성장세라는 설명이다.  가트너 책임연구원 란짓 아트왈은

퀄컴, 차세대 스냅드래곤 웨어 기능 언급

안드로이드 웨어 시장의 85%를 차지하고 있는 퀄컴이 시장 확대를 도모하고 있다. 차세대 스냅드래곤 웨어 프로세서가 어떤 개선점과 신기능을 갖출지에 대한 정보를 일부 언급했다.

회사는 홍콩에서 열린 4G/5G 서밋에서 스냅드래곤 웨어 라인업 작업을 진행하고 있다고 밝혔다. 퀄컴 아데로스의 제품 관리 이사인 판카즈 키디아는 "전력 소비량이 적고 크기가 작으며, 더 똑똑하면서도 LTE/IoT 연결성을 갖춘, 그리고 안전한 차세대 제품을 준비하고 있다"라고 말했다.

그는 특히 오늘날 웨어러블 기기의 가장 큰 숙제인 배터리 수명과 관련해 디자인과 배터리 크기 사이의 균형을 잡아가고 있다고 강조했다.

그는 "전력 소비를 줄이고자 한다. 우리가 주목하는 지점은 칩 수준과 플랫폼 수준이다. 새로운 칩셋에는 이용 중이지 않은 것들에 대해 적절히 전원 차단하는 기능이 추가될 것이다"라고 말했다. 그러면서도 그는 특효한 방책과 같은 것은 없지만 점차 개선되어 갈 것이라고 덧붙였다.

그는 "우리는 꾸준히 나아가고 있다. 하루 저녁에 될 일이 아니다. 웨어러블 분야는 이제 갓 시작됏을 뿐이다"라고 말했다. 키디아는 이어 퀄컴의 새로운 스냅드래곤 웨어 프로세서가 웨어러블 분야의 신규 수요를 창출하는데 일조할 수 있기를 기대한다고 전했다.

한편 퀄컴의 차세대 스냅드래곤 웨어 프로세서에 대한 좀더 자세한 정보는 오는 12월 열리는 퀄컴 스냅드래곤 서멋에서 공개될 예정이다. ciokr@idg.co.kr 



실사용자가 말하는 터보노믹·VM웨어 가상화 관리툴의 장단점

가상화 관리툴(Virtualization management tool)은 점점 더 빠르게 변화하는 인프라스트럭처 환경 관리에 힘들어하는 기업에 선택이 아닌 필수가 됐다. 이들 툴은 성능 효율성을 높이고 비용을 적절한 수준에서 관리하며 시스템 장애를 방지한다.

Credit: Getty Images Bank
Credit: Getty Images Bank


IT 센트럴 스테이션(IT Central Station) 커뮤니티의 IT 전문가들이 꼽은 최고의 가상화 관리 툴은 터보노믹(Turbonomic)과 VM웨어의 v리얼라이즈 오퍼레이션(vROps)이다. IT 센트럴 스테이션은 온라인 IT 전문가 커뮤니티로, 직접 사용해 본 기업용 제품에 대해 정보를 공유한다.

가상화 관리툴에 대한 평가를 보면 IT 전문가 상당수가 터보노믹과 vROps를 주로 언급했다. 또한, 그 내용을 보면 가상화 관리툴을 선택하는 가장 중요한 기준이 성능 모니터링 기능, 리포팅 심도(depth of reporting) 그리고 대시보드 커스터마이징 지원이라는 것을 알 수 있었다. 여기에 소개하는 리뷰는 각 사용자의 개인적인 의견이며 주관적인 사용 경험을 바탕으로 한 것임을 밝힌다.

터보노믹(Turbonomic)
가상 환경 모니터링 창구 단일화
한 공공기관에서 일하는 네트워크 전문가는 터보노믹이 가상 환경을 더 효율적으로 모니터링할 수 있는 단일 창을 제공한다고 평가했다. 기존에는 성능 저하를 모니터링할 때 왓츠업 골드, 비암 원, v스피어 등 여러 인터페이스를 봐야 했지만, 이제는 매일 아침 3건의 보고를 따로 받는다.

그는 "첫째는 터보노믹이 시도했으나 실패한 행위에 대한 것이다. 이를 통해 어떤 부분을 눈여겨 관리해야 하는지 알 수 있다. 두 번째는 향후 취해야 할 적절한 액션으로 터보노믹을 통해 수동으로 수행한다. 마지막은 85%가 넘는 데이터 스토어 이용을 모두 보여준다. 이 모든 정보를 단일 제품, 단일 창으로 볼 수 있다. 또한, 역량 설계 기능을 통해 우리가 특정한 성장 속도로, 대체 호스트의 적절한 규모를 정확하게 파악할 수 있다”라고 말했다.

커스텀 대시보드
K-12 교육 업체에서 근무하는 한 시니어 네트워크 엔지니어는 터보노믹의 가장 큰 장점으로 커스텀 대시보드를 꼽았다.

그는 “각 팀 멤버용 대시보드를 만들 수 있다는 점이 좋다. 또한, 주어진 환경 내에서 머신을 자유롭게 이전할 수 있다는 것도 터보노믹의 장점이다. 모니터링을 위해 v스피어 클라이언트를 열어둘 필요가 없어졌다. 터보노믹으로 이용해 새로운 호스트로 머신을 이전하고 전반적 성능을 최상의 상태로 유지하는 데 필요한 만큼 데이터 스토어를 변경하면 되기 때문이다. 이 모든 작업을 사용자가 거의 신경 쓸 일 없이 터보노믹이 알아서 처리한다”라고 말했다.

리포팅
한 헬스케어 업체의 네트워크/시스템 관리자는 터보노믹의 리포팅 기능이 큰 도움이 됐다고 평가했다. 그는 “물론 자동화가 가장 중요한 기능이긴 하다. 실제로 처음 터보노믹에 마음이 갔던 것은 이 기능 때문이고, 구매의 주된 이유이기도 하다. 그러나 리포팅과 플래닝 기능이 생각보다 훨씬 유용했고 투자대비효과(ROI) 개선에도 크게 기여했다”라고 말했다.

개선할 점
IT 디렉터 캘빈 E(Calvin E.)는 터보노믹의 사용자 인터페이스(UI)가 앞으로도 더 개선돼야 한다고 지적했다. 그는 “터보노믹의 UI는 상당히 구식이다. 머지않아 새로운 UI 릴리즈가 나올 텐데 여기서 최신 UI가 도입되기를 기대한다. 또한 개선 사항을 한눈에 볼 수 있는 오버뷰가 있으면 좋을 것 같다”라고 말했다.


VM웨어 vROps(vRealize Operations)
근본 원인 분석

금융 서비스 업체의 시니어 VM웨어 엔지니어 매튜 G는 vROps가 성능 저하의 근본 원인 분석에 필요한 기준을 제공한다고 평가했다. 그는 "“vROps의 장점은 메트릭스와 vROps가 수집하는 데이터의 규모, 그리고 그 데이터를 요약하는 데 오랜 시간이 걸리지 않는다는 점이다. 그래서 문제 해결 시 근본 원인 분석 결과를 빠르게 확인할 수 있다. 전반적인 성능 문제를 파악하고, 가상머신 수준이 아니라 서버 수준에서 그 문제를 해결할 수 있다”라고 말했다.

데이터 통합
한 건강관리 및 피트니스 업체에서 근무하는 성능 관리 전문가는 다양한 소스로부터 데이터를 통합하는 기능이야 말로 vROps의 가장 훌륭한 장점이라고 평가했다.

그는 “vROps의 주요 장점 중 하나는 다양한 소스로부터 데이터를 통합하는 기능이다. 사실 데이터 통합은 항상 큰 문제였다. 예를 들어 오라클 데이터베이스에 문제가 있다고 하자. 우선 오라클에 연락해 오라클 매니지먼트 툴 데이터를 받아야 한다. 이어 가상화 팀과 만나 가상화 데이터를 확인해야 한다. 반면 vROps는 이 모든 과정을 하나로 통합한다. 칭찬할 수밖에 없는 기능이다”라고 말했다.

경계 경보 필터링
한 엔지니어링 업체의 가상화 엔지니어는 기업 고유의 바운더리에 기반을 둔 경계 경보 발행 기능을 vROps의 장점으로 꼽았다. 정상적인 워크로드가 어디까지인지를 이해하고 그 범주를 넘어설 때만 경고 알림을 보낸다는 것이다.

그는 "예를 들어 월말에 워크로드가 급증하면 vROps는 경보를 보내지 않는다. 이상 현상이 아니라 매달 일어나는 정상 상태로 판단하기 때문이다. 반면 월말이라고 해도 평소보다 더 크게 급증할 때에는 경고를 보낸다. 즉 정말 사용자가 경고 알림을 받을 필요가 있을 때만 보낸다. 이처럼 vROps는 워크로드의 IO 프로필을 이해한다. 그리고 언제 워크로드가 급증 혹은 급락하는지를 알고 있으며 그에 맞춰 경고 알림을 보내야 할 때를 스스로 판단한다”라고 말했다.

개선할 점
커뮤니케이션 서비스 업체의 시스템 관리자 글렌 K는 vROps의 환경설정과 세분화 부분에 개선 필요성이 있다고 지적했다. 그는 “스토리지나 IOPS에서 더 세분화될 필요가 있다. 또한, 환경 설정 중 일부는 그 기능이나 의미이 잘 이해되지 않는다”라고 말했다. 가상화 관리툴에 대한 더 많은 리뷰는 IT 센트럴 스테이션에서 확인할 수 있다. ciokr@idg.co.kr 



'신비한 마법이어선 안 된다'··· 데이터 애널리틱스에 대한 전문가들의 조언

공개적으로 인정하는 사람은 거의 없겠지만 데이터 애널리틱스는 여러 IT리더들에게 있어 어둠의 과학에 가깝다. 신비로운 방법과 겉으로 보기에 불가해한 것들로 가득하다.

그러나 이러한 오해에도 불구하고 애널리틱스는 입증된 과학이자 생산성, 효율성, 매출, 수익, 기타 중요 비즈니스 지표 및 목표를 크게 개선하는 강력한 도구라는 점을 반복적으로 입증하고 있다.

많은 IT책임자들이 오늘날의 애널리틱스 혁명을 제대로 알아채지 못하고 있다고 테네시대학교(University of Tennessee)의 비즈니스 애널리틱스 조교수 미쉘 볼링스(Michel Ballings)가 말했다.

“최근이 되어서야 컴퓨팅이 고급 데이터 애널리틱스를 수행할 수 있을 정도로 강력해졌다. [대부분의] IT책임자들은 데이터 애널리틱스 혁명이 발생하기 훨씬 전에 졸업한 이들이다”라고 그는 말했다.

고급 애널리틱스는 기본적으로 연구 기술인데, 대부분의 IT책임자 및 임원은 전문적인 연구원이 아니라고 기술 컨설팅 기업 TW(ThoughtWorks)의 책임 데이터 공학자 데이비드 존스턴이 말했다.

그는 “이 기술은 학문 분야에서 보편적이다. 대부분의 성공적인 데이터 공학자와 애널리틱스 관리자는 학계 출신들인 이유다”라며 그 결과 나이 든 많은 IT책임자들이 새롭게 등장한 애널리틱스 계획에 어리둥절하면서 두려워하고 있다고 지적했다.

Image Credit : Getty Images Bank
Image Credit : Getty Images Bank


모르는 것 포용하기
먼저 기업 IT책임자들은 애널리틱스로 인해 안정적이었던 조직에 숙제가 부여된다는 점을 알 필요가 있다. 액센츄어(Accenture)의 디지털 기술 자문 서비스 상무이사 저스틴 호나만은 “데이터 및 애널리틱스 지원 솔루션을 유도하기 위해 대형 조직 내에서 필요한 역량이 변화하게 된다. 전통적인 IT기술이 시장에서 빠르게 발전하는 새로운 애널리틱스 엔진, 코드 베이스, 데이터 관리 구조와 호환되지 않으면서 새로운 인재가 필요해진다”라고 말했다.

직접 마케팅 기업 HA(Hacker Agency)의 마케팅 과학 전무이사 세스 가스케는 여러 IT책임자들이 스스로 애널리틱스에 접근하는 최고의 방식에 대해 확신하지 못하는 경우가 많으며 다른 부서와 중첩되는 상황에서는 더욱 그렇다고 밝혔다.

그는 “애널리틱스는 특성상 기술적이지만 재무나 회계 같은 비즈니스 기능에 더욱 가깝다. 이런 오해로 인해 일부 조직에서는 추악한 세력 다툼이 발생하기도 했다”라고 말했다.

비즈니스 및 기술 컨설팅 기업 웨스트 먼로 파트너스(West Monroe Partners)의 고급 애널리틱스 책임자 댄 마제스트로는 IT책임자가 애널리틱스의 메커니즘뿐만이 아니라 애널리틱스 프로세스 활용 방법을 파악하는데 더 많은 시간을 투자하라고 권고했다. 이를 통해 도입률이 상승하고 역할과 책임에 대한 내부적인 분쟁이 진정될 수 있다는 설명이다.

또 애널리틱스에 대한 지식의 축적은 IT책임자가 애널리틱스에 대한 오해를 해소하는데 도움이 된다고 그는 덧붙였다. 존스턴은 “데이터 공학이란 극단적으로 창의적인 노력이다. 관리자가 반드시 소프트웨어 프로젝트 소유자처럼 모든 애널리틱스의 내부적인 것을 이해할 필요가 없으며 기본적인 기술 내부사항을 파악할 필요도 없다”라며 생성된 가치를 보는 것이 가장 중요하다고 말했다.

솔루션이 명확하고 전 세계 기업들이 널리 도입하는 경우가 많은 IT 영역과는 달리 애널리틱스 프로세스는 특수하고 개별화된 경우가 많다는 점을 감안하라는 주문도 있었다.

마테스트로는 “최고의 애널리틱스 방법을 선택하는 것이 때로는 간단하고 하나의 예술인 경우도 있다. 예를 들어, 일반적으로 데이터에서의 원인-결과 관계를 찾는 것이 일종의 회귀일 수 있으며 대형 고객 데이터세트에서 유사한 특성을 찾을 때 클러스터링(Clustering) 알고리즘이 수반될 가능성이 높다”라고 설명했다.

이를테면 마케팅 예산을 최적화할 때 애널리틱스 전문가는 성공할 수 있는 무수히 많은 방법에서 선택할 수 있다. “이런 경우에 그것이 '최고’의 방법인지 여부보다는 하나의 방법을 적절히 활용하고 적절한 가정을 하는 것이 중요한 경우가 많다”라고 마제스트로가 말했다.

방향 설정
기업 애널리틱스가 IT내에 또는 단독적인 애널리틱스 부서에 집중되거나 각 사업부에 걸쳐 확산되어야 하는지 여부에 대해 전문가들의 의견이 일부 엇갈린다. 그러나 IT가 모든 기업 애널리틱스 계획의 기초가 아니라 애널리틱스 및 기술 지원자로써 가장 적절한 위치에 있다고 생각하는 이들이 많다.

존스턴은 “데이터 애널리틱스를 한 부서가 전담하도록 할 이유가 없다. 물론 이와 함께 기업 전반에 걸쳐 일련의 기술이 성장하도록 유도해야 한다”라고 말했다.

데이터 공학은 빠르게 발전하는 분야이기 때문에 여러 팀들이 서로 협업하고 학습하도록 하는데 상당한 이점이 있으며 약간의 우호적인 경쟁도 필요하다고 존스턴이 말했다.

그는 “팀들은 서로 방법이 다르기 때문에 비즈니스 환경에 가장 적합한 방법론의 종류를 더욱 잘 파악하기 위해 전체 분야를 더욱 신속하게 탐구하게 된다”라며, “여러 팀들에서 사람들을 순환시켜 이런 아이디어의 교잡수분을 독려할 수 있다”라고 설명했다.

호나만은 “전통적인 IT 내에는 일반적으로 운영 데이터를 통합하고 관리하면서 비즈니스 부문 내에서 애널리틱스 리소스에 대한 데이터에 접근할 수 있는 중앙 집중식 모델도 생각해볼 수 있다”라고 말했다. 그는 하지만 몇 가지 예외를 제외하고는 이런 접근방식이 개별 사업부의 독특하고 특수한 애널리틱스 필요와 잘 맞물리지 않는다고 지적했다.

마제스트로는 중앙 집중식 애널리틱스 구조가 데이터 또는 기술 시너지가 다양한 비즈니스 기능에 널리 확산되어 있거나 덜 성숙한 비즈니스 기능이 중앙의 팀이 제공할 수 있는 전문지식으로부터 혜택을 얻을 수 있는 경우 등 두 가지 경우에 가장 적절하다고 말했다.

그는 “중앙의 애널리틱스팀이 증가하는 기능 애널리틱스를 위한 임시적인 촉매가 될 수 있는 경우가 있으며 이 때 중앙의 팀은 머신러닝(Machine Learning)이나 인공지능 등의 매우 특화된 필요에 최적일 수도 있다”라고 말했다.

리더십 확보
모든 애널리틱스 프로젝트는 기업 내에서 유래 방식이나 위치에 상관 없이 강력하고 지식에 기초한 리더십이 필요하다는데 전문가들의 의견이 일치했다.


오하이오대학교(Ohio University)의 온라인 MPA(Master of Public Administration) 프로그램 리더십 및 홍보 교수 아니루드 루힐은 “핵심은 책임감 있는 선장을 확보하는 것이다. 또 팀 리더는 입증된 경험이 풍부해야 한다. 궁극적으로 경험이 중요한 역할을 하기 때문”이라고 말했다.

애널리틱스 프로젝트를 주도할 사람이 누구인지는 기업의 애널리틱스 성숙도, 산업과 유산, 리더십 강도, 전략과 성장을 주도하는 구체적인 비즈니스 영역에 좌우된다고 마제스트로가 말했다.

그는 “일부 영업 지향적인 기업에서는 마케팅 애널리틱스 책임자가 다른 영역보다 더욱 데이터 주도적인 결정을 내릴 수도 있다. 탄탄한 중앙 데이터 관리 기능이 있는 기업에서는 IT책임자가 애널리틱스 역량을 활용하기에 최적의 지위에 있을 수도 있다”라고 설명했다.

애널리틱스 인재 경쟁이 치열한 가운데 존스턴은 그리 걱정할 일만은 아니라고 전했다. 그는 “대부분의 기업은 마법을 수행하기 위해 3개의 박사 학위를 가진 잘 나가는 데이터 공학자를 고용하는 것을 포기하는 대신에 좀 더 하급이지만 만족할 만한 사람들로 구성된 팀을 구축했다”라고 말했다.

그는 특정 원칙을 따르는 경우 이런 전략이 거의 어느 곳에서나 성공할 수 있다고 생각한다며 “데이터, 클라우드 컴퓨팅, 그들에게 필요한 툴을 제공한다. 단 반드시 성공할 수 있는 힘을 실어 주어야 한다”라고 말했다.

또한 존스턴은 경영진이 애널리틱스팀을 느슨하게 관리해야 한다고 제안했다. “높은 생산성을 제공하는 효과적인 팀은 그들을 간섭하는 소규모 그룹이 필요 없다”라고 말했다.

그는 “물론 재직 기간이 긴 사람이 책임이 좀 더 높은 역할을 감당하는 것이 바람직하다. 그 이유는 그들이 주어진 과업을 완수하는 방식에 대한 경험이 많고 지식이 더 많을 가능성이 높기 때문이다”라고 덧붙였다.

경영 컨설팅 기업 내비게이트(Navitage)의 관리자 필 슈모이어는 현업 임원이 추적할 지표를 식별하는 것부터 데이터 시각화 대시보드 조사를 추적하는 것까지 애널리틱스 프로젝트 계획에 관여해야 한다고 조언했다.

그리고 비즈니스 관리자와 인력에 대한 데이터 해석 교육은 큰 문제가 되지 않곤 한다고 그는 전했다. 슈모이어는 “애널리틱스 그룹이 최적으로 수행하는 경우 사람들이 결과를 해석하도록 교육할 필요가 없을 것이다. 물론 정보를 소화하는 사업부에게 직관적일 수 있도록 설계해야 한다”라고 말했다.

신비주의 없애기
호나만은 IT리더가 애널리틱스에 대한 두려움과 비판을 극복하는 동시에 의사 결정자 등을 위한 실행 가능한 통찰을 제공하는 등 실질적인 혜택을 전달하는데 유의하라고 조언했다.

그는 “마케터, 공급망 활동자, 재무 책임자, 운영 임원 등은 모두 애널리틱스에 대한 지분, 이익, 투자가 있으며 이로 인해 해당 영역과 관련된 새로운 복잡성과 정치가 생겨난다”라고 말했다. IT의 역할은 어떤 식으로든 비즈니스 결정을 강화하고 유도하기 위한 깔끔하고 활용 가능한 데이터와 통찰의 생성이 가능하도록 도와야 한다고 그는 주문했다.

존스턴은 IT 책임자가 데이터 전문가의 원활한 업무를 위해 데이터와 툴에 쉽게 접근할 수 있도록 적극적으로 나서야 한다고 강조했다.

그는 “인재 부족보다는 데이터 공학팀에 대한 관료제적 제약으로 인해 성공하지 못하는 경우를 목격하는 경우가 매우 많다”라고 말했다. 그는 예를 들어 조직으로 인해 데이터 접근이 너무 고통스러워서 제공되는 툴에 대한 엄격한 제한을 추구하고 부여할 만한 가치가 있는 경우가 흔했다고 전했다.

존스턴은 “이런 제약으로 인해 생산성이 3배 이상 감소할 수 있다. 유능하고 야심 찬 사람들은 이런 환경에서 오래 머무르지 않을 것이다. 결국 유순하고 창의적이지 못하기 때문에 기대하는 가치를 제공하지 못하는 사람들로 구성된 애널리틱스팀만 남게 될 것”이라고 경고했다.

ciokr@idg.co.kr