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by Jinhee Park Oct 30. 2020

디지털 트랜스포메이션이 뭐죠?

책 '디지털 트랜스포메이션; 뉴 호라이즌'을 읽고


"근데..디지털 트랜스포메이션이 정확히 뭐예요?"


최근에 어느 회의에서 이런 질문을 한 적이 있다. 온보딩 과정을 개선 중이었는데 업무 분야를 입력하는 단계에서 '디지털 트랜스포메이션'이라는 선택지가 새로 추가되었기 때문이다. 이렇게 가까이 올 때까지 디지털 트랜스포메이션이 무엇을 의미하는지 정확히 알지 못했다. 조금 부끄러운 일이다.


이 일이 있고 얼마 지나지 않아 디지털 트랜스포메이션을 주제로 한 이상인 님의 신간 소식을 들었다. 마침 잘 됐다 싶어 책이 나오자마자 회사에 구매 신청을 해서 읽었다.


저자는 세상의 다양한 이슈를 디지털 트랜스포메이션이라는 주제로 엮고 본인의 생각을 덧붙여 이야기한다. '같은 시대를 살아가면서도 그냥 흘려보낸 것들이 많았구나' 하고 아차 싶었다. 디자이너는 시대 흐름을 기민하게 읽어나가야 한다는 걸 머리로는 알고 있어도 정신없이 살다 보면 업무에 매몰되어 주변의 변화를 알아차리지 못하기도 한다. 다사다난했던 2020년이 끝나가는 시점에서 한 해를 뒤돌아보고 지난 이슈를 통해 앞으로를 생각해보게 하는 책이었다.


도움이 되었던 주요 내용을 추려서 아래에 정리했다. 300페이지의 분량이지만 우리 주변에서 일어나는 여러 이야기를 다루고 있어 어렵지 않게 금방 읽을 수 있었다. 구체적인 사례들은 시간을 내어 전문을 읽어보는 것을 추천한다.




디지털 트랜스포메이션이란?

디지털 트랜스포메이션은 '디지털의 힘을 이용해 더 나은 프로세스를 만듦으로써 문제를 해결하는 것'을 말한다. 인간의 노동력을 기반으로 해결하던 업무를 전산화・자동화함으로써 효율을 높이고, 이미 전산화되어 있더라도 처리 능력과 사용자 경험을 향상함으로써 효율을 극대화하는 것이다.


디지털 트랜스포메이션의 목적

기업, 정부를 비롯한 다양한 조직과 기관을 대상으로 한 B2B(Business to Business) 영역부터 일반인을 대상으로 한 B2C(Business to Customer) 영역까지 아날로그 프로세스의 디지털화, 낙후된 디지털 솔루션의 개선


세일즈포스(Salesforce)는 디지털 트랜스포메이션을 다음과 같이 정의했다. '변화하는 비즈니스 및 시장의 요구를 충족시키기 위해 디지털 기술을 이용해 새로운 비즈니스 프로세스를 만들거나 기존의 것을 수정하는 과정. 이렇게 비즈니스를 디지털 시대에 맞게 재정립하는 것을 디지털 트랜스포메이션이라고 한다.

 - PUBLY, <리테일&테크: 코로나 19 이후, 리테일은 어떻게 변화할까>



디지털 트랜스포메이션은 '결과'가 아닌 '과정'

책의 전반부에서 디지털 트랜스포메이션은 단순하게 디지털화된 결과를 말하는 것이 아니라고 강조한다. 디지털 기술을 활용해 어떠한 작업의 프로세스나 사용자 경험, 심지어는 비즈니스의 방향과 속성을 바꾸는 과정이다. 아날로그 프로세스를 디지털화해 능률과 효율을 상승시키거나, 회신 기술을 활용해 기존의 디지털 시스템을 발전시키는 행위가 바로 디지털 트랜스포메이션이다.


아날로그 시대에는 누가 더 많은 에너지를 발전시키고, 누가 더 많은 철도나 고속도로를 건설하는지가 중요했지만 디지털 시대에는 누가 더 많은 정보를 만들고 저장하고 전송할 수 있는지가 더 중요합니다. 세계적인 기술 기업들이 정보를 더 빠르게 처리할 수 있는 칩을 만들고, 더 빠르고 안전하게 저장하고 분산할 수 있는 클라우드 시스템을 구축하여 인공지능이 정보를 처리하는 세상을 건설하기 위해 사활을 거는 이유도 바로 이 때문입니다.
p. 26


옛날부터 아마존이 AWS 서비스를 하는 것이 궁금했다. 커머스와 연관성이 별로 없는 것 같은데 어떻게 클라우드 사업을 하게 되었을까. 최근 국내에서는 네이버가 춘천에 이어 세종시에 대규모 데이터 센터를 짓는다는 기사를 본 적이 있다. 책을 읽다 보니 퍼즐 조각처럼 의문스러웠던 부분들이 맞춰지는 듯했다. 시대가 발전하고 디지털 트랜스포메이션이 가속화하면서 디지털 데이터를 다루는 기술이 중요해지고 있는 것이다.



디지털 솔루션 vs 디지털 트랜스포메이션

단순히 웹사이트로, 모바일 앱으로 원하는 기능과 업무를 보는 것은 디지털 트랜스포메이션이라고 하기는 어려움  

디지털 트랜스포메이션이란, '디지털의 힘으로 무언가를 바꾼다.'는 뜻
- 여기서 중요한 것은 '무엇'
- 디지털적인 접근을 통해 '체질과 접근법'을 바꾸는 것            




디지털 트랜스포메이션 시대, 세상의 변화  


2020년, 코로나 그리고 디지털 트랜스포메이션

누구도 예측할 수 없었던 2020년의 코로나 19 사태가 디지털 트랜스포메이션을 앞당겼다. 바이러스 전파를 막기 위해 사회적 거리두기가 일상화, 장기화되고 있기 때문이다. 사람들 간의, 비즈니스 간의, 개인과 정부 간의 새로운 거리 개념이 제시되고 있다. 곧 물리적 한계를 디지털로 극복하는 새로운 물리적 거리두기(Physical Distancing)의 시대가 올 것이라고 한다.



가상현실과 증강현실

인간은 실제 환경과 비슷하거나 익숙할수록 더 빠르게 반응하는 성향을 지니고 있습니다. 그래서 2차원에 비해 실제 세상과 더 가까운 3차원의 환경을 사용자들에게 제공했을 때, 선호도가 더 높습니다.
p. 57


책에 따르면, 가상・증강현실 기술이 빠르게 발전하는 이유는 다차원적 접근이 평면 디스플레이를 통한 접근보다 몰입감이 크기 때문이라고 한다. 몰입감이 클수록 콘텐츠를 더 효과적으로 접할 수 있다. 가상・증강현실 기술을 통해 콘텐츠를 3차원으로 보는 데 그치지 않고, 3차원 안에서 또 다른 차원을 더하거나 완벽히 통제된 디지털 차원에 들어가 몰입형 경험(Immersive Experience)을 하는 단계로 들어서고 있다.




디지털 트랜스포메이션 시대의 디자인


디자인은 일종의 '문제를 해결하기 위한 방법'이다. 저자는 앞으로 인공지능을 이용해 더 다양하고 효과적인 도구로 문제를 해결할 수 있으리라 기대한다고 말한다.


디자인 프로세스에서 인공지능의 적용과 디자인 툴의 발전으로 디자이너의 역할도 달라질 것이다. 무언가를 빠르게 시각적으로 그려내거나 디자인 툴로 빠르게 프로토타입을 만드는 것에서 어떤 방향으로 디자인을 할지 설정하고, 그에 맞는 데이터를 모으는 형태로.



데이터 기반 디자인

인스타그램이나 페이스북 같이 사용자에 대한 광범위한 인적 정보를 바탕으로 순도 높은 프로필 구축이 가능한 서비스는 '용한 무당보다 나를 더 깊게 꿰뚫어 보고' 상품을 추천합니다.
p. 171


디지털 서비스의 경우 텔레메트리 데이터(원격으로 사용자의 패턴을 수집하는 데이터)를 통해 사용자의 행동 패턴을 수집한다. 또한, 인공지능 알고리즘이 끊임없이 지역과 계절 등의 특수성을 적용한 트렌트 분석을 하고 있다. 사용자가 디지털 서비스를 이용하면 할수록 그들의 기호에 맞는 상품이나 서비스를 찾아내는 데 점점 용이해지는 것이다.



텔레메트리 데이터 Telemetry data

사용자 환경의 이벤트 데이터를 수집하고 분석, 업로드되는 시스템 데이터

MS는 윈도 10 텔레메트리를 "'연결된 사용자 경험 및 텔레메트리' 컴포넌트 또는 '유니버설 텔레메트리 클라이언트(UTC)' 서비스를 통해 업로드되는 시스템 데이터"라고 표현한다. 윈도 10 텔레메트리 데이터를 사용해 보안 및 신뢰성 문제를 정의한다. 소프트웨어 관련 문제를 분석 및 수정한다. 윈도 및 관련 서비스 품질 개선을 돕는다. 향후 배포할 소프트웨어의 디자인 관련 의사결정을 내린다.

 - <MS가 수집한다는 '윈도 10 텔레메트리', 뭘까?>



데이터 기반 상품 추천의 원리

사용자가 좋아할 만한 상품을 추천하는 알고리즘의 바탕 = 방대한 데이터

보통 내용 기반 필터링으로 기본 데이터 세트를 모으고, 충분한 데이터 양이 모일 수 있는 환경이 구축되면 협력적 필터링으로 정보의 순도를 높이는 작업을 함


내용 기반(Contents) 필터링

노출하고자 하는 상품이나 콘텐츠의 특징을 카테고리로 규정하고 사용자가 그 카테고리에 어떻게 반응하는지에 따라 점수를 매김

사용자들의 반응이 있어야만 카테고리를 선정하고 데이터를 수집, 분석할 수 있다는 단점이 있지만, 수용자가 반응하고 선택하는 맥락을 이해하는 데 많은 도움을 주는 여과 시스템            


협력적(Collaborative) 필터링

 '협력적 필터링'은 머신 러닝을 통해 반복적으로 데이터를 수집하고 분석하는 방식

대단위의 데이터를 수집하고 이해하는 데 유용            



인공지능 시대 디자이너의 자세

무언가를 빠르고 완성도 높게 만들어 내는 능력은 점점 중요성을 잃고 있다. 툴을 다루는 능력과 같은 하드 스킬이 더 이상 디자이너의 역량을 대표할 수 없게 될 것이라는 의견에 동의한다. 시간이 지날수록 기술은 점점 발전하고 결국은 보편적으로 다루기 쉬운 쪽으로 상향 평준화가 될 것이라고 보기 때문이다.


책의 마지막 챕터에서 앞으로 통합적인 사고와 탁월한 안목을 가진 디자이너에게는 이것이 더 좋은 기회가 될 것이라고 말한다. 디지털 트랜스포메이션 시대에 디자이너에게 필요한 가치는 빠르게 변화하는 시대에 알맞은 접근법을 찾는 능력과 인공지능이 만들어내는 다양한 결과물 중에 좋은 것을 선택할 수 있는 안목이다.




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