경쟁에서 이기기 위해 재연결됨

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경쟁에서 이기기 위해 재연결됨

2023년 6월 20일| 기사

에 의해 에릭 라마르, 케이트 스마지, 그리고로드니 제멜

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C-suite가 주도하는 6가지 시그니처 움직임은 디지털 및 AI 시대에 능가할 조직을 구축할 수 있습니다.

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기사(10페이지)

기업이 지속 가능한 경쟁 우위를 달성하기 위해 기술 세계를 탐색하는 방법은 우리 시대의 비즈니스 과제를 정의하는 것입니다.

공정하게 말하면 이 도전은 새로운 것이 아닙니다. 그러나 디지털과 AI가 우리가 일하고 생활하는 방식을 근본적으로 재편하고 있는 세상을 기업이 탐색하는 방식에 깊은 영향을 미치면서 이는 점점 더 시급한 문제입니다. 기업은 이러한 문제를 해결해야 한다는 것을 이해하지만 대부분 어려움을 겪고 있습니다. McKinsey 연구에 따르면 기업의 90%가 어느 정도 디지털 혁신을 시작했지만 평균적으로 예상되는 수익 이익의 1/3만이 실현되었습니다 .1

그러나 이를 제대로 수행하는 기업에게는 엄청난 잠재력이 있는 도전이기도 합니다. 예를 들어, 지난 10년 동안 디지털 및 AI 변환이 진행된 은행 부문에서 설득력 있는 실증 데이터에 따르면 디지털 변환 은행이 동종 업계를 능가하는 것으로 나타났습니다. McKinsey의 Finalta라는 고유한 데이터 세트를 활용하여 2018년에서 2022년 사이에 소매 금융 분야의 디지털 리더 20명과 디지털 후발 기업 20명을 분석했습니다. 그 결과는 놀라웠습니다. 디지털 리더는 유형 자산 수익률, P/E 비율, 총 주주 수익률을 디지털 후발 기업보다 크게 개선했습니다(도표 1). 디지털 우수성은 재정적 성과로 이어지고 있습니다.

전시회 1

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이러한 뛰어난 성능은 종단 간 핵심 비즈니스 프로세스 전반에 걸친 기술의 보다 긴밀한 통합에 의해 추진되었습니다. 그 결과 디지털 판매가 증가하고 지점 및 운영 비용이 절감되었습니다. 디지털 리더는 이를 어떻게 달성했습니까? 디지털 혁신을 위해 비즈니스, 기술 및 운영을 보다 밀접하게 결합함으로써 그들의 조직을 업스킬링함으로써; 분산 기술 및 데이터 환경을 구축하여 수백 또는 수천 개의 팀이 날마다 디지털 혁신을 할 수 있도록 지원합니다. 이것은 디지털 및 AI 변환이 왜 그렇게 어려운지에 대한 핵심입니다. 기업은 많은 것을 올바르게 처리해야 합니다.

분명히 디지털과 AI가 비즈니스 혁신 잠재력을 제공하려면 최고 팀이 디지털 역량을 갖춘 기업이 되기 위해 필요한 조직적 "수술"을 수행할 준비가 되어 있어야 합니다. 빠른 수정이 없습니다. 단순히 시스템이나 기술을 구현하고 완료할 수는 없습니다. 대신 성공이란 수백 가지의 기술 기반 솔루션(독점 및 기성품)이 함께 작동하여 훌륭한 고객 및 직원 경험을 창출하고 단가를 낮추며 가치를 창출하도록 지속적으로 개선하는 것을 의미합니다. 그러나 엔터프라이즈 규모에서 이러한 솔루션을 생성, 관리 및 발전시키려면 회사 운영 방식을 근본적으로 재배선해야 합니다. 즉, 조직의 여러 부서에서 수천 명의 사람들이 함께 일하고 다르게 작업하여 지속적으로 디지털 혁신을 수행하는 것을 의미합니다.

여러 산업 분야의 200개 이상의 대기업과 함께 일하면서 얻은 교훈은 디지털 및 AI에서 이러한 종류의 가치를 포착하려면 6가지 중요한 엔터프라이즈 기능을 구축해야 한다는 것을 보여줍니다(도표 2). 이를 통해 재연결된 기업은 생성 AI와 같은 새로운 기술을 통합하고 이를 활용하여 가치를 창출할 수 있습니다. 기업은 이를 높은 수준에서 이해할 수 있지만 이러한 기능을 성공적으로 구축하고 전사적으로 함께 작동하도록 하는 방법에 대해 고심하고 있습니다.

전시회 2

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우리의 새 책인 Rewired: The McKinsey Guide to Outcompeting in the Age of Digital and AI 는 방법 에 관한 모든 것입니다 . 이 기사는 그 책에서 각색되었으며 리더가 6가지 역량 모두에서 혁신을 촉진하는 데 필요한 핵심 측면을 설명합니다.

자세히 알아보기 전에 두 가지 주요 결과를 강조할 가치가 있습니다. 첫째, 6가지 기능 모두에 걸쳐 역량의 기준을 구축하지 않고서는 디지털 및 AI 혁신이 성공할 수 없습니다. 둘째, 이러한 요소는 서로 연결되어 있으며 그런 방식으로 관리되어야 합니다. 예를 들어 좋은 운영 모델은 올바른 인재 없이는 작동할 수 없습니다. 마찬가지로 훌륭한 기술도 사용자가 채택하지 않으면 큰 영향을 미치지 않습니다.

디지털 및 AI에서 우수성을 달성하기 위해 기술 회사가 될 필요는 없습니다. 규모가 크고 확고한 기업은 경쟁에서 이기고 가치를 확보할 수 있지만 기업을 재편하는 힘든 작업에 기꺼이 전념할 때만 가능합니다. 이는 CEO나 CIO(Chief Information Officer)만이 아니라 전체 C-suite의 업무입니다. 디지털 및 AI 혁신의 교차 기능적 특성은 모든 사람이 이러한 엔터프라이즈 기능을 구축하는 데 중요한 역할을 하는 C-suite 전체에서 비교할 수 없는 수준의 협업을 필요로 합니다. 비즈니스 재배선은 목적지가 아니라 지속적인 개선의 여정입니다. 그 여행의 세부 사항을 파헤쳐 보자.

비즈니스 주도 로드맵을 중심으로 C-suite 조정

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지연된 디지털 및 AI 변환을 평가할 때 프로그램의 성공을 방해하는 많은 문제가 불충분한 계획 및 조정으로 거슬러 올라갈 수 있음을 발견했습니다. 전략 계획 단계에서 경영진 간의 오해는 회사의 변화에 ​​있어 혼란스러운 실행으로 이어질 것입니다. 디지털 및 AI 변환은 비즈니스의 많은 부분에 영향을 미치기 때문에 변환을 성공시키는 데 필요한 시간을 투자하면 명확성과 통합된 조치 측면에서 상당한 배당금을 지불합니다. 최고의 회사는 세 가지 초기 조치를 올바르게 취했는지 확인합니다.

최고 팀에 영감을 주고 조정합니다. 시간을 내어 공통 디지털 언어를 설정하고, 여정을 더 진행 중인 다른 회사로부터 배우고, C-suite 간에 공유된 비전을 개발하고, 귀하의 야망과 일치하는 일련의 약속에 명시적으로 동의하십시오. 세계에서 가장 성공적인 디지털 트랜스포메이션 은행 ​​중 하나인 DBS Bank의 예를 생각해 보십시오 . CEO Piyush Gupta와 그의 최고 지도자들은 전 세계 최고의 기술 회사를 방문하고 배웠으며 이러한 교훈을 사용하여 "Making Banking Joyful"에 대한 비전을 형성하고 DBS를 기술 리더로 만들기 위해 노력했습니다. 이러한 종류의 리더십 정렬은 성공적인 디지털 및 AI 변환을 보장하는 데 중요합니다.

올바른 '바이트' 크기를 얻으십시오: 비즈니스 도메인. 일부 기업은 변화의 범위를 잘못 파악하여 디지털 및 AI 혁신의 시작부터 어려움을 겪고 있습니다. 몇 가지 사용 사례를 구현하면 위험이 낮아질 것이라고 믿으며 너무 작게 시작하거나 조정되지 않은 일련의 이니셔티브에 걸쳐 베팅과 리소스를 너무 얇게 분산시킵니다. 두 접근 방식 모두 일반적으로 가치가 거의 없습니다. 반면에 성공적인 기업은 생산 프로세스나 고객 여정과 같은 몇 가지 중요한 비즈니스 영역에 노력을 집중하고 이를 처음부터 끝까지 혁신합니다. 어려움을 겪고 있는 디지털 및 AI 혁신에 대한 성공적인 개입의 80%는 잘 정의된 몇 가지 도메인에 대한 공동 노력을 촉진하기 위해 범위를 재조정하는 데 기반합니다.

최고 경영진과 계약을 체결합니다.효과적인 재배선을 위해서는 기업이 각 비즈니스 영역의 변환 결과를 고객 이탈 감소 또는 프로세스 수율 향상과 같은 운영 KPI의 특정 개선과 연결해야 합니다. 팀은 이러한 KPI 개선을 뒷받침하는 디지털 솔루션이 단기(예: 12~18개월)에 의미 있는 가치를 생성하고 중기(3~5년, 예). 이 계획은 디지털 인재 채용 또는 데이터 아키텍처 현대화와 같은 엔터프라이즈 기능의 구축을 명시적으로 설명합니다. C-suite 리더는 이러한 KPI 개선에 전념하고 예상되는 이점은 비즈니스 목표에 반영됩니다. 우리의 경험 법칙은 강력한 디지털 로드맵이 20% 이상의 EBIT 개선을 제공해야 한다는 것입니다.

비즈니스 리더가 기술을 통해 비즈니스 도메인의 야심차지만 현실적인 혁신을 정의할 때 디지털 변화의 플라이휠을 작동시킵니다. 결과로 생성된 디지털 로드맵은 그들의 서명 움직임이며 그들이 구현하기로 약속한 계약으로 효과적으로 작용합니다.

비즈니스 리더가 기술을 통해 비즈니스 도메인의 야심차지만 현실적인 혁신을 정의할 때 디지털 변화의 플라이휠을 작동시킵니다.

재능 벤치 구축

어떤 회사도 디지털 우수성을 위해 아웃소싱할 수 없습니다. 디지털화된다는 것은 제품 소유자, 경험 디자이너, 클라우드 엔지니어, 소프트웨어 개발자 등의 디지털 인재 벤치가 비즈니스 동료와 함께 일하는 것을 의미합니다. 디지털 트랜스포메이션은 무엇보다도 사람의 트랜스포메이션입니다. 다음은 디지털 리더가 취하는 세 가지 조치입니다.

당신의 재능을 위한 클린시트를 만드세요. 대부분의 회사에는 디지털 기술자가 있지만 많은 회사는 여전히 기술 및 IT 조직을 재교육해야 하는 힘든 일에 직면해 있습니다. 목표는 디지털 인재의 70~80%를 사내에 두고 20~30%는 회사 외부에서 온 전문 기술, 유연성 또는 두 가지 모두에 집중하는 것입니다. 인재 피라미드는 유능한 기술자는 더 많고 초보자는 더 적은 다이아몬드 모양으로 바뀌어야 합니다. 경험이 많은 기술자의 생산성에 단계적 변화가 있기 때문입니다. 또한 실제 키보드 기술자 대 관리 역할의 건전한 비율을 가져야 합니다. 재배선된 리더는 엔지니어와 관리자의 비율이 4:1(또는 그 이상)인 것을 목표로 합니다.

기술에 대한 종교를 얻으십시오. Rewired 회사는 자격 증명으로 지원되는 매우 세분화된 기술 진행 그리드를 개발합니다. 예를 들어 Big Tech 회사에는 각각 다른 기술 수준과 보상 범위를 가진 최대 10개 수준의 데이터 엔지니어가 있습니다. 정확한 기술 보정 없이는 고유한 기술자를 인식하고 그에 따라 보상하기가 어려워집니다. 기술 향상은 또한 전문가 기반 경력 트랙과 학습 및 개발 프로그램에 포함됩니다. 요컨대 전체 디지털 인재 모델은 자신의 기술에 전념하는 사람들의 우수성을 육성하는 데 중점을 둡니다.

디지털 벤치를 구축할 팀을 구성하십시오. 많은 HR 조직은 느린 채용 및 온보딩 프로세스, 경직된 보상 프레임워크, 디지털 인재를 위한 구식 학습 및 개발 프로그램으로 인해 어려움을 겪고 있습니다. 그러나 전체 HR 조직과 기본 HR 프로세스를 디지털 지원으로 전환하는 것은 실용적이지 않을 수 있습니다. 디지털 인재 확보를 위해 현재 HR 프로세스를 조정하는 데 중점을 둔 특별 팀을 구성하는 것이 가장 실용적이고 성공적인 방법입니다. 우리는 이 지정된 팀을 Talent Win Room(TWR)이라고 부릅니다. TWR의 주요 임무는 올바른 기술을 갖춘 기술자를 찾고 후보자 및 직원 경험의 모든 측면을 구축하고 지속적으로 개선하는 것입니다.

이러한 인재 관행의 변화는 간단하지 않지만 올바른 인재와 재배선하는 데 기본이 됩니다. 모든 C-suite 경영진이 이러한 인재 재창조에 참여하게 되지만 이는 종종 기업의 디지털 혁신에 대한 최고 인사 책임자의 대표적인 기여입니다.

확장 가능한 새로운 운영 모델 채택

대부분의 회사는 소수의 교차 기능 애자일 팀을 구성하는 데 성공했습니다. 그러나 재편성된 비즈니스처럼 수백 또는 수천 개의 팀이 그런 방식으로 작업하도록 확장하는 것은 어려운 과제입니다. 비즈니스, 기술 및 운영을 더 가깝게 만드는 올바른 운영 모델을 개발하는 것은 아마도 조직의 핵심과 사람들이 일하는 방식에 영향을 미치기 때문에 디지털 및 AI 혁신의 가장 복잡한 측면일 것입니다.

비즈니스, 기술 및 운영을 더 가깝게 만드는 올바른 운영 모델을 개발하는 것은 아마도 디지털 및 AI 혁신의 가장 복잡한 측면일 것입니다.

디지털 공장, 제품 및 플랫폼, 전사적 애자일이라는 세 가지 주요 모델이 등장했습니다. 이러한 각 모델은 두 가지 핵심 아이디어를 기반으로 합니다. 첫 번째는 소규모의 다분야 애자일 팀 또는 포드가 소프트웨어를 개발하는 가장 효과적이고 효율적인 방법이라는 것입니다. 둘째, 팟(Pod)은 일부가 고객 또는 사용자 경험(일반적으로 제품 팟이라고 함, 경험 또는 여정 팟이라고도 함)을 직접 개선하는 데 집중하는 반면 다른 팟은 재사용 가능한 서비스를 생성하여 모든 팟의 작업을 가속화하는 데 집중할 때 가장 효과적으로 함께 작동합니다. (플랫폼 포드라고 함). 이러한 서비스의 예로는 고객 360도 데이터 세트 또는 팀이 컴퓨팅 및 스토리지 용량을 프로비저닝하는 쉬운 방법이 포함될 수 있습니다.

새로운 운영 모델의 구현은 회사가 재편성된 기업이 되기 위해 할 수 있는 가장 중요한 전환점 중 하나라고 생각합니다. 이를 바로잡기 위한 두 가지 주요 움직임이 있습니다.

전략을 지원하는 운영 모델을 선택하십시오. 디지털 공장은 사람들이 디지털 공장에 자금을 지원하는 사업부 또는 기능을 위한 디지털 솔루션을 구축하기 위해 함께 일하는 별도의 조직 단위입니다. 기업은 처음에 디지털 팩토리 모델을 선택하는 경우가 많습니다. 디지털 팩토리 모델은 독립적인 운영 단위이고 상대적으로 빠르게 구현할 수 있기 때문입니다(완전히 작동하기 전에 일반적으로 12~18개월, 몇 주 안에 시작할 수 있음). 예를 들어 BHP와 Scotiabank는 이 모델을 구현했습니다.

제품 및 플랫폼 모델은 디지털 공장의 보다 진화된 버전입니다. 디지털 공장에는 20~50개의 팟(Pod)이 포함될 수 있지만 제품 및 플랫폼 모델에는 일반적으로 수백 개의 팟(대기업의 경우 수천 개)이 있습니다. 기업이 제품 및 플랫폼 모델로 이동할 때 핵심 비즈니스에서 기술을 더 잘 활용하기 위해 조직의 많은 부분을 재편성하기 위한 중대한 전략적 결정을 내리는 것입니다. Amazon, Google, Itaú Unibanco 및 JPMorgan Chase는 모두 이 모델을 구현했습니다.

마지막으로 전사적 애자일 모델은 제품 및 플랫폼 모델을 기반으로 구축되며 애자일의 이점을 기술 집약적 영역뿐만 아니라 전체 비즈니스로 확장합니다. 예를 들어 주요 계정 영업 및 R&D는 소규모 교차 기능 팀에서 작업함으로써 이점을 얻을 수 있습니다. 회사는 고객 중심성, 협업 및 유연한 자원 배치가 기업 전체에서 핵심 성과 차별화 요소라고 믿을 때 이 모델을 채택합니다. ING와 Spark New Zealand는 이 모델을 성공적으로 구현했습니다.

제품 관리를 전문화하십시오. 기술 회사와 다른 분야의 동료 간의 결정적인 차이점은 운영 모델에 제품 관리 기능을 포함하는 정도입니다. 우리가 보기에 이 기능은 새로운 운영 모델의 구현을 성사시키거나 중단시킵니다. McKinsey 설문 조사에서 비즈니스 리더의 약 75%는 가 회사에서 채택되지 않고 있거나 제품 관리가 조직 내에서 초기 기능이거나 전혀 존재하지 않는다고 응답했습니다.2그것은 문제입니다. 업계와 회사의 맥락을 이해하는 것이 중요하기 때문에 훌륭한 제품 관리자를 채용하는 것도 어렵습니다. 대부분의 회사는 이 희귀한 인재를 위해 기술을 재교육하고 새로운 경력 경로를 구축하지만 좋은 결과를 얻으려면 상당한 투자가 필요합니다.

새로운 운영 모델로의 전환은 CEO가 회사를 재정비하는 대표적인 움직임입니다. 그들만이 이러한 대규모 조직 변화를 촉진할 수 있습니다.

속도 및 분산 혁신을 위한 기술

재편성된 회사 내에서 기술의 주요 목적은 수백 또는 수천 개의 팟(Pod)이 지속적으로 디지털 혁신을 개발하고 출시할 수 있도록 하는 것입니다. 이를 위해서는 모든 포드가 필요한 소프트웨어 개발 도구, 데이터 및 애플리케이션에 액세스할 수 있는 분산 기술 환경이 필요합니다. 그러한 환경을 만들고자 하는 리더는 많은 결정을 내려야 하지만 세 가지 우선 순위가 두드러집니다.

기술 도구 상자를 키트로 만드십시오. 목공예가, 외과 의사 또는 배관공과 마찬가지로 소프트웨어 개발자도 작업을 수행하기 위해 적절한 도구가 필요합니다. 조직이 5개의 애자일 포드에서 100개 또는 1,000개 이상으로 확장됨에 따라 포드 구성원이 추가 스토리지 용량 또는 협업 도구에 대한 액세스와 같은 기본 요청이 있을 때마다 IT에 전화하는 것은 이치에 맞지 않습니다. 선두 기업은 개발자 플랫폼을 구축합니다. 즉, 표준화되고 회사에서 승인한 모든 도구에 쉽게 액세스하고 사용할 수 있는 셀프 서비스 포털입니다.

예외 없이 API를 사용합니다. 개발자에게 도구가 있으면 솔루션을 구축하기 위해 데이터 및 기존 앱 기능에 액세스해야 합니다. 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)는 애플리케이션 기능과 데이터에 쉽게 액세스할 수 있도록 하여 아키텍처의 종속성을 체계적으로 최소화함으로써 이를 수행합니다. 이것이 없으면 포드는 계속해서 다른 포드에 의존하게 됩니다. Amazon의 Jeff Bezos는 API 사용에 대해 매우 단호한 나머지 API에 대한 유명한 메모를 작성했으며 이는 Amazon과 소프트웨어 세계를 근본적으로 변화시켰습니다. 이 메모는 기본적으로 모든 팀이 서비스 인터페이스(즉, API)를 통해 데이터와 기능을 노출하고 이러한 인터페이스를 통해서만 서로 통신할 것으로 기대된다고 말했습니다. 다른 형태의 프로세스 간 통신은 허용되지 않습니다. 예외 없음.

소프트웨어 제공을 자동화합니다. 휴대폰의 앱이 어떻게 그렇게 자주 업그레이드될 수 있는지 궁금한 적이 있습니까? 이러한 원활한 기능은 CI/CD(지속적인 통합 및 지속적인 전달)라고도 하는 소프트웨어 전달 자동화를 통해 가능합니다. 솔루션의 품질 검사, 테스트, 패키징(즉, 컨테이너화), 사용자에 대한 단계적 배포 등 모든 단계를 체계적으로 자동화하는 방법입니다. CI/CD를 사용하면 몇 주 또는 몇 달이 걸리던 업데이트를 이제 몇 분 만에 완료할 수 있으므로 포드가 매주 또는 심지어 매일 점진적인 개선 사항을 릴리스하여 훨씬 더 빠른 혁신 주기를 촉발할 수 있습니다. 팟(Pod)이 프로덕션 환경에 빠르고 쉽게 코드를 릴리스할 수 없다면 분산 디지털 및 AI 혁신을 달성할 수 없습니다.

자동화에 대한 이러한 집착은 AI 및 기계 학습(ML) 모델로 이어져야 합니다. 이러한 모델은 살아있는 유기체와 같습니다. 새 데이터가 축적됨에 따라 지속적으로 재보정한 다음 실시간으로 드리프트 및 편향을 모니터링해야 합니다. 그렇지 않으면 AI/ML 모델이 본격적인 생산으로 전환되지 않습니다. 이를 해결하려면 기계 학습 작업(MLOps)이라는 특수 자동화 유형이 필요했습니다. 예를 들어 선도적인 에너지 회사인 Vistra는  발전소 운영의 여러 부분을 최적화하기 위해 배포된 400개 이상의 AI/ML 모델을 지원하기 위해 MLOps 자동화를 구축했습니다.

대부분의 CIO는 강력한 개발자 플랫폼을 구축하고, API를 통해 아키텍처 구성 요소를 서로 분리하고, 소프트웨어 제공 파이프라인을 자동화하기 위한 회사의 여정을 시작했습니다. 그러나 전사적으로 이를 확장한 회사는 거의 없습니다. 변경 관리 노력은 상당하지만 필요한 소프트웨어 엔지니어링 인재는 부족합니다. 분산된 디지털 및 AI 혁신을 가능하게 하는 기술 환경을 만드는 것은 재편성된 기업의 초석이 되는 역량이며 CIO, CDO(Chief Data Officer) 또는 둘 다의 대표적인 기여입니다.

어디에나 데이터 포함

기존 회사에서 데이터는 종종 좌절의 원인이 됩니다. AI 기반 솔루션 개발과 관련된 노력의 70%는 데이터 논쟁 및 조화에 기인할 수 있습니다. 데이터를 쉽게 사용하고 재사용할 수 있도록 신중하게 정렬하고 구성하지 않는 한 확장 솔루션은 큰 문제가 될 수 있습니다. 지속적으로 고객 경험을 개선하고 단가를 낮추는 능력은 각 디지털 및 AI 팀이 (거의) 실시간으로 데이터에 액세스할 수 있도록 하는 데 달려 있습니다. 기업은 이를 달성하기 위해 세 가지 영역에 집중할 수 있습니다.

재사용 가능한 빌딩 블록으로 전환: 데이터 제품. 데이터 제품은 AI 확장을 위한 비밀 소스입니다. 데이터 집약적인 애플리케이션을 90% 더 빠르게, 30% 더 저렴한 비용으로 제공하고 위험 및 데이터 거버넌스 부담을 줄이는 데 도움이 됩니다. 데이터 제품은 조직 전체의 사람과 애플리케이션이 쉽게 액세스하고 사용할 수 있는 방식으로 즉시 사용할 수 있는 고품질 데이터 세트를 제공합니다. 예를 들어 데이터 제품은 고객, 직원, 제품 라인 또는 매장과 같은 중요한 엔터티에 대한 360도 뷰를 제공할 수 있습니다. 회사는 우선순위 솔루션을 개발하는 팀에 중요하고 고유한 가장 광범위한 응용 프로그램이 있는 구축 데이터 제품의 우선순위를 지정할 수 있습니다. 데이터 제품을 구축하려면 전담 팀과 투자가 필요합니다.

데이터 아키텍처 '배관'을 설치합니다. 데이터 아키텍처는 데이터가 저장된 곳에서 사용되는 곳으로 데이터를 전달하는 "파이프" 시스템입니다. 제대로 구현되면 데이터 아키텍처는 재사용 가능한 고품질 데이터 제품을 구축하고 조직의 모든 팀이 데이터를 사용할 수 있는 회사의 능력을 촉진합니다. 우리는 이 분야에서 매우 빠른 기술 진보를 보았습니다. "데이터 레이크하우스"  (데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 기능을 단일 통합 플랫폼으로 결합하는 혁신)와 같은 새로운 아키텍처 패턴의 출현으로 기업은 비즈니스 인텔리전스와 AI를 모두 쉽게 해결할 수 있습니다.필요합니다.

연합 데이터 거버넌스. 데이터는 조직의 모든 측면에 영향을 미치므로 거버넌스가 이러한 복잡성을 고려해야 합니다. Rewired 회사는 중앙 기능(즉, 데이터 관리 사무소)이 정책 및 표준을 설정하고 지원 및 감독을 제공하는 연합 모델을 배포하고, 사업부 및 기능은 데이터 제품 개발 및 데이터 파이프라인 구축과 같은 활동을 관리하여 소비를 가능하게 합니다.

수백 개의 분산된 팀이 데이터를 쉽게 사용할 수 있는 데이터 환경은 CDO와 협력하는 CIO의 또 다른 시그니처 움직임입니다. 데이터 기반 의사 결정을 가능하게 하고 실시간 의사 결정 시스템을 제공하며 더 빠른 지속적인 개선 루프를 추진합니다.

채택 및 확장 잠금 해제

좋은 디지털 솔루션을 개발하는 것은 복잡하고 어려울 수 있습니다. 그러나 고객 또는 비즈니스 사용자가 일상 활동의 일부로 해당 솔루션을 채택하도록 한 다음 해당 솔루션을 기업 전체로 확장하는 것이 가장 큰 과제인 경우가 많습니다. 성공적인 기업은 다음 세 가지 움직임에 집중합니다.

채택 및 개발에 동등하게 초점을 맞춥니다.사용자 채택은 뛰어난 고객 경험을 제공하는 훌륭한 기술 솔루션을 개발하는 것에서 시작됩니다. 그러나 기업은 채택을 확보하기 위해 변경해야 하는 비즈니스 모델의 모든 추가 요소를 과소평가하는 경우가 많습니다. 예를 들어 에이전트가 정책에 따라 고객에게 상향 판매하도록 지원하는 분석 솔루션을 개발한 보험 회사는 가격 책정 알고리즘, 영업 인력 인센티브, 유통 및 고객 참여 모델, 지표 및 성과 지표를 변경해야 했습니다. 방정식의 사람 측면에 초점을 맞춘 엔드 투 엔드 시스템 접근 방식은 디지털 리더를 차별화하는 것입니다. 그들은 비즈니스가 도메인의 종단 간 변환에 대해 책임을 지도록 함으로써 이를 달성합니다. 일반적으로 디지털 및 AI 솔루션 개발에 1달러를 지출할 때마다

'자산화'로 확장합니다. 플랜트 네트워크와 같은 다른 환경이나 다른 지리적 시장, 고객 세그먼트 또는 조직 그룹에서 솔루션 채택을 복제하는 것은 어려운 일입니다. 기업은 종종 많은 작업을 다시 수행하고 현지 환경에 맞게 솔루션을 조정하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이 모든 추가 작업은 규모를 죽이기 때문에 회사의 72%가 이 단계에서 멈추는 것입니다. 디지털 리더는 일반적으로 디지털 및 AI 솔루션의 60~90%를 재사용할 수 있도록 허용하고 10~40%만 로컬 사용자 지정이 필요한 솔루션을 "자산화"하여 이 문제를 해결합니다.

중요한 것을 추적하십시오. 아무도 디지털 전환의 진행 상황을 측정해야 할 필요성에 대해 토론하지 않을 것입니다. 그러나 문제는 무엇을 어떻게 측정할 것인가이다. 제대로 설계되지 않고 올바른 지원 도구가 없는 성능 추적은 자체 무게로 빠르게 무너질 수 있습니다. Rewired 회사는 목표 및 주요 결과에 대한 책임을 팟(Pod)으로 가져와 운영 KPI에 연결하고 규율 있는 단계 게이트 검토 프로세스에서 각 팟의 진행 상황을 추적합니다.

디지털 혁신의 경제적 잠재력을 최대한 활용하는 능력은 디지털 리더와 후발 기업을 구분하는 핵심 차별화 요소입니다. 이 역량을 구축하는 것은 사업부 및 기능 리더의 대표적인 움직임입니다.

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성공적인 디지털 및 AI 혁신을 위해 배치한 기능은 풍부한 "방법" 의제를 제시합니다. 재배선 여정을 어디서 시작해야 할지 궁금할 수 있습니다. 최고의 팀을 모아 지금까지의 여정에 대해 반성하게 함으로써 이 기사를 시작한 곳에서 시작해 보시지 않겠습니까? 디지털 및 AI 변환은 궁극적으로 지속적인 진화와 개선을 위한 연습입니다. 이 전제를 받아들이면 이 중요한 문제에 접근하는 방식에 대한 관점이 바뀔 것입니다. 디지털 네이티브처럼 운영하는 것의 중요성에 대해 아마존 주주들에게 제프 베조스의 표현을 빌리자면, 항상 디지털 및 AI 혁신의 첫날입니다.

저자 소개

에릭 라마르시니어 파트너, 보스턴

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케이트 스마지시니어 파트너, 런던

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로드니 제멜시니어 파트너, 뉴욕

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