경쟁 우위를 확보하기 위해 다시 배선됨

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경쟁 우위를 확보하기 위해 다시 배선됨

2023년 6월 20일| 기사

에 의해 에릭 라마르, 케이트 스마지, 그리고로드니 제멜

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최고 경영진이 주도하는 6가지 주요 조치를 통해 디지털 및 AI 시대에 탁월한 성과를 낼 수 있는 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 결정짓는 것입니다.

공평하게 말하면, 이 도전은 새로운 것이 아닙니다. 그러나 이는 디지털과 AI가 근본적으로 우리가 일하고 생활하는 방식을 재편하는 세상에서 기업이 어떻게 헤쳐나가야 하는지에 대한 깊은 의미를 지닌 점점 더 시급한 문제입니다. 기업은 이러한 과제를 해결해야 한다는 것을 알고 있지만 대부분은 어려움을 겪고 있습니다. McKinsey 조사에 따르면 기업의 90%가 일종의 디지털 혁신을 시작했지만 평균적으로 예상되는 수익 이익의 1/3만이 실현되었습니다 .1

그러나 이를 올바르게 수행하는 기업에게는 엄청난 잠재력이 있는 과제이기도 합니다. 예를 들어, 지난 10년 동안 디지털 및 AI 혁신이 진행된 은행 부문에서, 설득력 있는 실증 데이터에 따르면 디지털로 전환된 은행이 다른 은행보다 뛰어난 성과를 보이고 있습니다. 우리는 McKinsey의 Finalta라는 고유한 데이터 세트를 활용하여 2018년부터 2022년까지 소매 금융 분야의 디지털 리더 20명과 디지털 후발 기업 20명을 분석했습니다. 결과는 놀라웠습니다. 디지털 리더는 유형 자산 수익률, P/E 비율, 총 주주 수익률이 디지털 후발 기업보다 크게 향상되었습니다(도표 1). 디지털 우수성은 재정적 성과로 이어집니다.

전시 1

우리는 장애가 있는 개인에게도 웹사이트에 대한 동등한 접근권을 제공하기 위해 노력하고 있습니다. 이 콘텐츠에 대한 정보를 원하시면 기꺼이 도와드리겠습니다. McKinsey_Website_Accessibility@mckinsey.com 으로 이메일을 보내주세요.

이러한 뛰어난 성과는 엔드투엔드 핵심 비즈니스 프로세스 전반에 걸친 기술의 심층적 통합으로 인해 촉진되었습니다. 결과적으로 디지털 매출이 증가하고 지점 및 운영 비용이 절감되었습니다. 디지털 리더들은 이를 어떻게 달성했는가? 비즈니스, 기술, 운영을 더욱 긴밀하게 결합하여 디지털 혁신을 실현합니다. 조직의 기술을 향상함으로써; 분산된 기술과 데이터 환경을 구축하여 수천 개는 아니더라도 수백 개의 팀이 매일 디지털 방식으로 혁신할 수 있도록 지원합니다. 이는 디지털 및 AI 혁신이 왜 그렇게 어려운지에 대한 핵심입니다. 기업은 많은 일을 올바르게 수행해야 합니다.

분명히 디지털과 AI가 비즈니스 혁신 잠재력을 실현하려면 최고 팀이 디지털 역량을 갖춘 기업이 되기 위해 필요한 조직적 '수술'을 기꺼이 수행할 준비가 되어 있어야 합니다. 빠른 수정은 없습니다. 단순히 시스템이나 기술을 구현하고 완료할 수는 없습니다. 대신, 성공이란 훌륭한 고객 및 직원 경험을 창출하고 단가를 낮추며 가치를 창출하기 위해 지속적으로 개선할 수 있는 수백 가지의 기술 기반 솔루션(독점 및 기성)을 함께 사용하는 것을 의미합니다. 그러나 이러한 솔루션을 엔터프라이즈 규모로 생성, 관리 및 발전시키려면 회사 운영 방식을 근본적으로 재구성해야 합니다. 이는 조직의 여러 부서에 걸쳐 수천 명의 사람들이 함께 일하고 서로 다르게 일하여 지속적으로 디지털 혁신을 이룰 수 있음을 의미합니다.

다양한 업계에 걸쳐 200개 이상의 대기업과 협력하여 얻은 교훈은 디지털과 AI에서 이러한 종류의 가치를 포착하려면 6가지 중요한 기업 역량을 구축해야 한다는 것을 보여줍니다(그림 2). 이를 통해 재배선된 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 협력할 수 있도록 하는 방법 에 어려움을 겪고 있습니다.

전시 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 해당 책을 각색하여 리더가 6가지 역량 전반에 걸쳐 변화를 촉진하는 데 필요한 핵심 측면을 설명합니다.

자세히 설명하기 전에 두 가지 주요 결과를 강조하는 것이 좋습니다. 첫째,  6가지 기능 모두에 걸쳐 역량 기준을 구축하지 않으면 디지털 및 AI 혁신이 성공할 수 없습니다. 둘째, 이러한 요소는 서로 연결되어 있으므로 그런 방식으로 관리해야 합니다. 예를 들어 좋은 운영 모델은 적절한 인재 없이는 작동할 수 없습니다. 마찬가지로, 훌륭한 기술도 사용자가 채택하지 않으면 큰 영향을 미치지 못할 것입니다.

디지털과 AI 분야의 우수성을 달성하기 위해 기술 회사가 될 필요는 없습니다. 기존의 대규모 기업은 경쟁에서 앞서고 가치를 확보할 수 있지만 이는 기업을 재편하는 노력에 기꺼이 전념할 때만 가능합니다. 이는 CEO나 최고정보책임자(CIO)뿐만 아니라 전체 최고 경영진이 해야 할 일입니다. 디지털 및 AI 혁신의 교차 기능 특성으로 인해 최고 경영진 전반에 걸쳐 비교할 수 없는 수준의 협업이 필요하며 모든 사람이 이러한 엔터프라이즈 역량을 구축하는 데 중요한 역할을 합니다. 비즈니스 재배선은 목적지가 아닌 지속적인 개선의 여정입니다. 그 여행의 세부 사항을 파헤쳐 보겠습니다.

비즈니스 주도 로드맵에 맞춰 최고 경영진을 조정하세요.

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지연된 디지털 및 AI 혁신을 평가할 때 프로그램의 성공을 방해하는 많은 문제가 불충분한 계획 및 조정에서 비롯될 수 있음을 발견했습니다. 전략 기획 단계에서 리더십 간의 오해는 반드시 회사의 변화 실행에 혼란을 가져오게 됩니다. 디지털 및 AI 혁신은 비즈니스의 많은 부분에 영향을 미치기 때문에 혁신을 성공시키는 데 필요한 시간을 투자하면 명확성과 통합된 조치 측면에서 상당한 이점을 얻을 수 있습니다. 최고의 기업은 세 가지 초기 조치를 올바르게 취합니다.

최고의 팀에 영감을 주고 정렬하세요. 시간을 내어 공통 디지털 언어를 확립하고, 여정을 진행 중인 다른 회사로부터 배우고, 최고 경영진 간의 공유 비전을 개발하고, 귀하의 야망에 맞는 일련의 약속에 명시적으로 동의하십시오. 세계에서 가장 성공적인 디지털 혁신 은행 중 하나인 DBS Bank의 예를 생각해 보세요 . CEO Piyush Gupta와 그의 최고 리더들은 전 세계 최고의 기술 기업을 방문하고 배웠으며 이러한 교훈을 활용하여 "Making Banking Joyful"에 대한 비전을 형성하고 DBS를 기술 리더로 만들기 위해 노력했습니다. 이러한 종류의 리더십 조정은 성공적인 디지털 및 AI 혁신을 보장하는 데 중요합니다.

'한입' 크기를 올바르게 파악하세요: 비즈니스 도메인. 일부 기업은 디지털 및 AI 혁신의 시작부터 변화의 범위를 잘못 파악하여 어려움을 겪습니다. 그들은 몇 가지 사용 사례를 구현하면 위험이 낮아질 것이라고 믿기 때문에 너무 작은 규모로 시작하거나 조정되지 않은 일련의 계획에 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 변화시킵니다. 어려움을 겪고 있는 디지털 및 AI 혁신에 대한 성공적인 개입의 80%는 잘 정의된 몇 가지 영역에 대한 공동 노력을 촉진하기 위해 범위를 다시 정립하는 데 기반을 두고 있습니다.

최고 경영진과 계약을 맺습니다. 효과적인 재배선을 위해서는 기업이 각 비즈니스 영역의 혁신 결과를 고객 이탈 감소 또는 프로세스 수율 개선과 같은 운영 KPI의 특정 개선 사항과 연결해야 합니다. 팀은 이러한 KPI 개선을 뒷받침하는 디지털 솔루션이 단기(예: 12~18개월)에 의미 있는 가치를 생성하고 중기(예: 3~5년)에 혁신적인 가치를 생성하는 방식으로 순서대로 로드맵을 구축합니다. 예). 이 계획에는 디지털 인재 채용, 데이터 아키텍처 현대화 등 기업 역량 강화가 명시적으로 설명되어 있습니다. 최고 경영진은 이러한 KPI 개선에 전념하고 예상되는 이점이 비즈니스 목표에 반영됩니다. 우리의 경험 법칙은 강력한 디지털 로드맵이 20% 이상의 EBIT 개선을 제공해야 한다는 것입니다.

비즈니스 리더가 기술을 통해 비즈니스 영역의 야심적이면서도 현실적인 변화를 정의하면 디지털 변화의 플라이휠이 가동됩니다. 결과로 나온 디지털 로드맵은 그들의 서명 움직임이며 그들이 구현하기로 약속한 계약의 역할을 효과적으로 수행합니다.

비즈니스 리더가 기술을 통해 비즈니스 영역의 야심적이면서도 현실적인 변화를 정의하면 디지털 변화의 플라이휠이 가동됩니다.

인재 벤치 구축

어떤 회사도 디지털 우수성을 향한 길을 아웃소싱할 수 없습니다. 디지털화된다는 것은 제품 소유자, 경험 디자이너, 클라우드 엔지니어, 소프트웨어 개발자 등 디지털 인재로 구성된 자체 벤치가 비즈니스 동료와 함께 협력한다는 것을 의미합니다. 디지털 혁신은 무엇보다도 사람의 변화입니다. 디지털 리더가 취하는 세 가지 조치는 다음과 같습니다.

당신의 재능을 위한 클린시트를 만드세요. 대부분의 기업에는 디지털 기술자가 있지만 많은 기업은 여전히 ​​기술과 IT 조직을 재교육해야 하는 힘든 작업에 직면해 있습니다. 디지털 인재의 70~80%를 사내에 두고, 20~30%는 회사 외부에서 배출하여 전문 기술, 유연성 또는 둘 모두에 집중하는 것이 목표입니다. 인재 피라미드는 더 유능한 기술자와 더 적은 수의 초보자로 구성된 다이아몬드 모양으로 전환되어야 합니다. 경험이 풍부한 기술자로부터 생산성이 단계적으로 변화하기 때문입니다. 또한 키보드를 직접 다루는 기술자와 관리 역할의 건강한 비율이 있어야 합니다. 재배선형 리더는 엔지니어와 관리자의 비율이 4:1(또는 그 이상)인 것을 목표로 삼는 반면, 많은 회사에서는 1:1을 사용합니다.

기술에 대한 종교를 얻으십시오. 재연결된 회사는 자격 증명을 통해 지원되는 매우 세분화된 기술 진행 그리드를 개발합니다. 예를 들어, 거대 기술 기업에는 최대 10개 수준의 데이터 엔지니어가 있으며, 각 수준은 기술 수준과 보상 범위가 다릅니다. 정확한 기술 조정 없이는 차별화된 기술자를 인식하고 그에 따라 보상하는 것이 어려워집니다. 기술 발전은 또한 전문가 기반 경력 트랙과 학습 및 개발 프로그램에 내장되어 있습니다. 간단히 말해서, 전체 디지털 인재 모델은 자신의 기술에 헌신하는 사람들의 우수성을 육성하는 데 중점을 두고 있습니다.

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

인재 관행의 이러한 변화는 간단하지 않지만 올바른 인재를 재편성하는 데 필수적입니다. 모든 최고 경영진은 이러한 인재 재창조에 참여해야 하지만 이는 종종 기업의 디지털 혁신에 대한 최고 인사 책임자(CHR)의 ​​대표적인 기여이기도 합니다.

확장 가능한 새로운 운영 모델 채택

대부분의 회사는 소수의 다기능 애자일 팀을 구성하는 데 성공했습니다. 그러나 수백, 심지어 수천 개의 팀이 재배선된 비즈니스처럼 그런 방식으로 작업하도록 확장하는 것은 어려운 과제입니다. 비즈니스, 기술, 운영을 더 긴밀하게 통합하기 위한 올바른 운영 모델을 개발하는 것은 조직의 핵심과 사람들의 업무 방식에 영향을 미치기 때문에 아마도 디지털 및 AI 혁신의 가장 복잡한 측면일 것입니다.

비즈니스, 기술, 운영을 더욱 긴밀하게 통합하기 위한 올바른 운영 모델을 개발하는 것은 아마도 디지털 및 AI 혁신의 가장 복잡한 측면일 것입니다.

디지털 공장, 제품 및 플랫폼, 전사적 민첩성이라는 세 가지 주요 모델이 등장했습니다. 이러한 각 모델은 두 가지 핵심 아이디어를 기반으로 구축되었습니다. 첫 번째는 소규모의 다분야 애자일 팀, 즉 포드(Pod)가 소프트웨어를 개발하는 가장 효과적이고 효율적인 방법이라는 것입니다. 둘째, 일부 포드는 고객 또는 사용자 경험을 직접적으로 개선하는 데 중점을 두는 경우(일반적으로 제품 포드라고 하며 경험 또는 여정 포드라고도 함) 다른 포드는 모든 포드의 작업을 가속화하기 위해 재사용 가능한 서비스를 만드는 데 중점을 둘 때 가장 효과적으로 함께 작동합니다. (플랫폼 포드라고 함) 이러한 서비스의 예로는 고객 360 데이터 세트 또는 팀이 컴퓨팅 및 스토리지 용량을 프로비저닝할 수 있는 쉬운 방법이 포함될 수 있습니다.

새로운 운영 모델의 구현은 기업이 재편성된 기업이 되기 위해 할 수 있는 가장 중요한 전환점 중 하나라고 생각합니다. 이를 올바르게 수행하려면 두 가지 주요 조치가 필요합니다.

귀하의 전략을 지원하는 운영 모델을 선택하십시오. 디지털 팩토리는 사람들이 함께 협력하여 디지털 팩토리에 자금을 지원하는 사업부 또는 기능을 위한 디지털 솔루션을 구축하는 별도의 조직 단위입니다. 기업에서는 처음에 디지털 팩토리 모델을 선택하는 경우가 많습니다. 디지털 팩토리 모델은 독립적인 운영 단위이고 상대적으로 신속하게 구현될 수 있기 때문입니다(일반적으로 완전히 작동하기까지는 12~18개월이 소요되지만 시작하는 데는 몇 주가 소요될 수 있음). 예를 들어 BHP와 Scotiabank는 이 모델을 구현했습니다.

제품 및 플랫폼 모델은 디지털 팩토리의 더욱 진화된 버전입니다. 디지털 공장에는 20~50개의 포드가 포함될 수 있지만 제품 및 플랫폼 모델에는 일반적으로 수백 개의 포드가 있고 대기업의 경우 수천 개가 있는 경우도 있습니다. 기업이 제품 및 플랫폼 모델로 전환할 때 핵심 비즈니스에서 기술을 더 잘 활용하기 위해 조직의 많은 부분을 재편성하는 중요한 전략적 결정을 내리는 것입니다. Amazon, Google, Itaú Unibanco 및 JPMorgan Chase가 모두 이 모델을 구현했습니다.

마지막으로, 전사적 애자일 모델은 제품 및 플랫폼 모델을 기반으로 하며 애자일의 이점을 기술 집약적 영역뿐만 아니라 전체 비즈니스로 확장합니다. 예를 들어, 주요 거래처 영업 및 R&D 역시 소규모 다기능 팀에서 작업함으로써 이점을 얻을 수 있습니다. 기업은 고객 중심, 협업, 유연한 리소스 배포가 기업 전체의 주요 성과 차별화 요소라고 믿을 때 이 모델을 채택합니다. ING와 Spark New Zealand는 이 모델을 성공적으로 구현했습니다.

제품 관리를 전문화합니다. 기술 기업과 다른 부문의 동종 기업 간의 중요한 차이점은 운영 모델에 제품 관리 기능이 포함되어 있는 정도입니다. 우리는 이 기능이 새로운 운영 모델의 구현을 성사시키거나 중단시킨다고 생각합니다. McKinsey 설문 조사에서 비즈니스 리더 중 약 75%는 가 회사에서 채택되지 않고 있으며 , 제품 관리가 조직 내에서 초기 기능이거나 전혀 존재하지 않는다고 응답했습니다.2그게 문제야. 업계와 회사 상황을 이해하는 것이 중요하기 때문에 훌륭한 제품 관리자를 채용하는 것도 어렵습니다. 대부분의 기업은 결국 이 희귀한 인재를 위해 재교육을 받고 새로운 경력 트랙을 구축하게 되지만, 좋은 결과를 보장하려면 상당한 투자가 필요합니다.

새로운 운영 모델로의 전환은 회사를 재편하는 CEO의 대표적인 움직임입니다. 오직 그들만이 그러한 대규모 조직 변화를 촉진할 수 있습니다.

속도와 분산 혁신을 위한 기술

재배선된 회사 내 기술의 주요 목적은 수천 개는 아니더라도 수백 개의 포드가 디지털 혁신을 지속적으로 개발하고 출시하는 것을 쉽게 만드는 것입니다. 이를 위해서는 모든 포드가 필요한 소프트웨어 개발 도구, 데이터 및 애플리케이션에 액세스할 수 있는 분산 기술 환경이 필요합니다. 그러한 환경을 조성하고자 하는 리더들은 수많은 결정을 내려야 하지만 세 가지 우선순위가 두드러집니다.

기술 도구 상자를 준비하세요. 목수, 외과의사, 배관공과 마찬가지로 소프트웨어 개발자도 작업을 수행하려면 적절한 도구가 필요합니다. 조직이 5개의 Agile Pod에서 100개, 심지어 1,000개 이상으로 확장됨에 따라 Pod 구성원이 추가 스토리지 용량이나 협업 도구에 대한 액세스와 같은 기본적인 요청이 있을 때마다 IT에 전화하는 것은 의미가 없습니다. 선도적인 기업은 개발자 플랫폼, 즉 회사에서 승인한 모든 표준화된 도구에 쉽게 액세스하고 사용할 수 있게 해주는 셀프 서비스 포털을 구축합니다.

API를 예외 없이 사용하세요. 개발자가 도구를 갖게 되면 솔루션을 구축하기 위해 데이터 및 기존 앱 기능에 액세스해야 합니다. API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스)는 애플리케이션 기능과 데이터에 쉽게 액세스할 수 있도록 하여 아키텍처의 종속성을 체계적으로 최소화함으로써 이를 수행합니다. 이것이 없으면 포드는 지속적으로 다른 포드에 의존하게 됩니다. Amazon의 Jeff Bezos는 API 사용에 대해 매우 단호해서 API에 대한 유명한 메모를 썼으며 이는 Amazon과 소프트웨어 세계를 근본적으로 변화시켰습니다. 메모에는 기본적으로 모든 팀이 서비스 인터페이스(즉, API)를 통해 데이터와 기능을 노출하고 이러한 인터페이스를 통해서만 서로 통신해야 한다고 명시되어 있습니다. 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(지속적 통합 및 지속적인 제공)라고도 알려진 소프트웨어 제공 자동화를 통해 가능해졌습니다. 이는 품질 확인, 테스트, 패키징(즉, 컨테이너화), 사용자에 대한 솔루션의 단계적 배포 등 모든 단계를 체계적으로 자동화하는 방법입니다. CI/CD를 사용하면 몇 주 또는 몇 달이 걸리던 업데이트를 이제 몇 분 안에 완료할 수 있으므로 포드는 매주 또는 매일 점진적인 개선 사항을 릴리스하여 훨씬 더 빠른 혁신 주기를 촉발할 수 있습니다. 포드가 코드를 프로덕션 환경에 빠르고 쉽게 릴리스할 수 없다면 분산형 디지털 및 AI 혁신을 달성할 수 없습니다.

자동화에 대한 이러한 집착은 AI 및 머신러닝(ML) 모델에도 적용되어야 합니다. 이러한 모델은 살아있는 유기체와 같습니다. 새로운 데이터가 축적됨에 따라 지속적으로 재보정해야 하며 드리프트와 편향이 있는지 실시간으로 모니터링해야 합니다. 이것이 발생하지 않으면 AI/ML 모델이 본격적인 생산으로 전환되지 않습니다. 이 문제를 해결하려면 MLOps(기계 학습 작업)라는 특수한 유형의 자동화가 필요했습니다. 예를 들어 선도적인 에너지 회사인 Vistra는  발전소 운영의 다양한 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 이를 전사적으로 확장한 회사는 거의 없습니다. 변경 관리 노력은 중요하지만 필요한 소프트웨어 엔지니어링 인재는 부족합니다. 분산된 디지털 및 AI 혁신을 가능하게 하는 기술 환경을 조성하는 것은 기업 재구성의 초석이자 CIO, 최고 데이터 책임자(CDO) 또는 둘 다의 대표적인 기여입니다.

어디에나 데이터 삽입

기존 회사에서는 데이터가 좌절감을 주는 경우가 많습니다. AI 기반 솔루션 개발에 소요되는 노력의 최대 70%는 데이터 조정 및 조화에 기인할 수 있습니다. 쉽게 사용하고 재사용할 수 있도록 데이터를 신중하게 분류하고 구성하지 않으면 솔루션 확장이 큰 어려움을 겪을 수 있습니다. 지속적으로 고객 경험을 개선하고 단위 비용을 낮추는 능력은 각 디지털 및 AI 팀이 거의 실시간으로 데이터에 액세스할 수 있는지 여부에 달려 있습니다. 기업은 이를 달성하기 위해 세 가지 영역에 집중할 수 있습니다.

재사용 가능한 구성 요소인 데이터 제품으로 전환하세요. 데이터 제품은 AI 확장의 비결입니다. 이를 통해 데이터 집약적인 애플리케이션을 최대 90% 더 빠르게, 30% 더 저렴한 비용으로 제공하고 위험 및 데이터 거버넌스 부담을 줄일 수 있습니다. 데이터 제품은 조직 전체의 사람과 애플리케이션이 쉽게 액세스하고 사용할 수 있는 방식으로 즉시 사용 가능한 고품질 데이터 세트를 제공합니다. 예를 들어, 데이터 제품은 고객, 직원, 제품 라인, 매장 등 중요한 엔터티에 대한 360도 뷰를 제공할 수 있습니다. 기업은 가장 광범위한 애플리케이션을 갖추고 우선 순위 솔루션을 개발하는 팀에 중요하며 고유한 데이터 제품 구축에 우선순위를 둘 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. 잘 구현되면 데이터 아키텍처는 재사용 가능한 고품질 데이터 제품을 구축하고 조직 내 모든 팀이 데이터를 이용할 수 있는 회사의 능력을 가속화합니다. 우리는 이 분야에서 매우 빠른 기술 발전을 보았습니다. "데이터 레이크하우스"  (데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 기능을 단일 통합 플랫폼으로 결합한 혁신)와 같은 새로운 아키텍처 패턴의 출현으로 기업은 비즈니스 인텔리전스와 AI 문제를 더 쉽게 해결할 수 있습니다.필요합니다.

데이터 거버넌스를 연합하세요. 데이터는 조직의 모든 측면에 영향을 미치므로 거버넌스는 이러한 복잡성을 고려해야 합니다. 재구성된 기업은 중앙 기능(즉, 데이터 관리 사무실)이 정책과 표준을 설정하고 지원과 감독을 제공하는 반면, 사업부와 기능은 데이터 제품 개발, 데이터 파이프라인 구축과 같은 활동을 관리하여 소비를 가능하게 하는 연합 모델을 배포합니다.

수백 개의 분산된 팀이 쉽게 데이터를 소비할 수 있는 데이터 환경은 CDO와 협력하는 CIO의 또 다른 대표적인 움직임입니다. 이는 데이터 기반 의사결정을 가능하게 하고, 실시간 의사결정 시스템을 제공하며, 지속적인 개선 루프를 더욱 빠르게 추진합니다.

채택 및 확장 잠금 해제

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

채택과 개발에 동등하게 초점을 맞춥니다. 사용자 채택은 뛰어난 고객 경험을 제공하는 뛰어난 기술 솔루션을 개발하는 것부터 시작됩니다. 그러나 기업에서는 채택을 보장하기 위해 변경해야 하는 비즈니스 모델의 모든 추가 요소를 과소평가하는 경우가 많습니다. 예를 들어, 상담원이 고객에게 보험 상품을 상향 판매하는 데 도움이 되는 분석 솔루션을 개발한 보험 회사는 가격 책정 알고리즘, 영업 인력 인센티브, 유통 및 고객 참여 모델, 지표 및 성과 지표도 변경해야 했습니다. 사람 측면에 초점을 맞춘 엔드투엔드 시스템 접근 방식이 디지털 리더를 차별화하는 요소입니다. 그들은 비즈니스가 도메인의 엔드투엔드 변환을 책임지게 함으로써 이를 달성합니다. 일반적으로 디지털 및 AI 솔루션 개발에 1달러를 지출할 때마다 최소 1달러를 추가로 지출하여 완전한 사용자 채택과 기업 전체의 확장을 보장할 계획입니다.

'자산화'로 확장하세요. 공장 네트워크, 다양한 지리적 시장, 고객 부문, 조직 그룹 등 다양한 환경에서 솔루션 채택을 재현하는 것은 어렵습니다. 기업에서는 많은 작업을 다시 수행하고 현지 환경에 맞게 솔루션을 맞춤화하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 이 모든 추가 작업은 규모를 크게 감소시키므로 72%의 기업이 이 단계에서 정체됩니다. 디지털 리더는 솔루션을 "자산화"하여 이 문제를 해결합니다. 이를 통해 일반적으로 디지털 및 AI 솔루션의 60~90%를 재사용하고 로컬 맞춤화가 필요한 부분은 10~40%만 남깁니다.

중요한 것을 추적하세요. 디지털 혁신의 진행 상황을 측정해야 할 필요성에 대해 논쟁을 벌이는 사람은 아무도 없습니다. 그러나 문제는 무엇을 측정하고 어떻게 측정할 것인가이다. 잘못 설계되고 올바른 지원 도구가 부족한 성능 추적은 자체 무게로 인해 빠르게 무너질 수 있습니다. 재연결된 기업은 목표와 주요 결과를 담당하는 포드를 가져와 이를 운영 KPI에 연결하고 엄격한 단계 게이트 검토 프로세스에서 각 포드의 진행 상황을 추적합니다.

디지털 혁신의 경제적 잠재력을 완전히 포착할 수 있는 능력은 디지털 리더와 후발 기업 간의 핵심 차별화 요소입니다. 이러한 역량을 구축하는 것은 사업부 및 기능 리더의 대표적인 움직임입니다.

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성공적인 디지털 및 AI 혁신을 위해 우리가 마련한 역량은 풍부한 "방법" 의제를 제시합니다. 재배선 여정을 어디서 시작해야 할지 궁금할 수도 있습니다. 이 기사를 시작한 곳에서 시작해 보세요. 최고의 팀을 하나로 모아 지금까지의 여정을 되돌아보게 하는 것부터 시작해 보세요. 디지털 및 AI 혁신은 궁극적으로 지속적인 진화와 개선을 위한 노력입니다. 이 전제를 받아들이면 이 중요한 과제에 접근하는 방법에 대한 관점이 바뀔 것입니다. 디지털 네이티브처럼 운영하는 것의 중요성에 대해 Amazon 주주들에게 Jeff Bezos가 표현한 것을 빌리자면, 디지털과 AI 혁신은 항상 첫날입니다.

저자 소개

에릭 라마르보스턴 수석 파트너

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케이트 스마지수석 파트너, 런던

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로드니 제멜뉴욕 시니어 파트너

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