산업 지형을 송두리째 바꾸는 디지털 전환
브런치북 제 3 편
아마존 CTO인 버너 보겔스 박사는 항상 산업 혁명에 매료되었다고 한다. 왜냐하면, 그 기간 동안의 혁신은 산업 운영을 완전히 변화시켜 대량 생산과 가격 인하를 가능하게 했기 때문이라고 한다. 18세기의 증기 동력 전환 제조와 마찬가지로, 인터넷을 통해 IT 리소스를 온디맨드 방식으로 제공하는 클라우드 기술이 오늘날 산업 운영을 변화시키고 있는 것이 산업 혁명 때와 유사하다고 생각 했다.
디지털 전환 연대기
1990년 중반 부터 월드 와이드 웹(World Wide Web)의 대중화로 디지털화의 범위, 차원, 규모, 속도 및 효과가 근본적으로 변경되어 사회 변화 프로세스에 대한 변화가 증가했다. 예를 들어, 델(Dell)과 같은 회사들은 1996 년부터 1997 년까지 월드 와이드 웹을 빠르게 활용하여 PC 컴퓨터 영업 지점이나 전국 판매 네트워크를 통하지 않고, 소비자에게 직접 판매함으로써 IBM과 같은 전통적인 PC 제조 회사를 혼란에 빠뜨리고 소비자 행동에 대한 귀중한 통찰력을 얻었다.
2000년 밀레니엄 시대에 접어들면서 이러한 디지털화는 IT의 전반적인 정부 도입, 모든 수준에서 인터넷 및 IT 사용들이 증가함에 따라 그러한 개념과 주장으로 더 널리 사용되기 시작했다. 문제와 기회에 대한 인식을 높이기 위해 일반적인 비즈니스 환경에서 유사한 개발이 시작되었다. 예를 들어, 유럽 연합(EU)에서는 디지털 단일 시장 이니셔티브가 개발되었으며, 유럽 연합의 국가 디지털 의제에 대한 권고는 점차 긍정적으로 미래 사회 변화에 기여해야 하며 지역 사회, 구조의 보다 현대적인 발전과 전자 거버넌스 및 정보 사회의 기초를 마련해야 한다고 주장했다.
이렇게 디지털화는 그 시대의 혁실의 물결로 정치, 비즈니스 및 사회 문제에 대한 실질적인 중요성을 증가 시켰다. 또한 커뮤니티 개발을 위한 정치 업무 문제, 실제 비즈니스 접근 방식의 새로운 변화, 조직의 운영 및 비즈니스 프로세스 개발에 대한 효과적인 기회와 관련이 있으며 내부에 영향을 미쳤다. 각종 산업들과 조직, 시장 및 지사 내에서 기술적으로 유도된 변화의 '조직 프로세스' 또는 '비즈니스 프로세스' 로 정의할 수 있다. 제조 산업의 디지털화는 새로운 생산 프로세스와 오늘날 사물 인터넷(IoT), 산업 인터넷, 인더스트리 4.0, 기계 간 통신, 인공 지능 및 머신러닝, 자율주행으로 알려진 기술 발전을 가능하게 했다.
비즈니스 및 조직의 디지털화는 스마트 폰, 웹 애플리케이션, 클라우드 서비스, 전자 식별, 블록 체인, 스마트 계약과 같은 기술을 사용하여 새로운 비즈니스 모델 (프리미엄, 인 앱 결제 또는 구독 모델), 새로운 전자 정부 서비스, 전자 결제, 사무 자동화 및 종이없는 사무 프로세스들이 창조했다. 또한 디지털 암호 화폐, 빅 데이터를 사용하는 비즈니스 인텔리전스 및 교육의 디지털화는 디지털 원격 수업과 온라인 공개 수업(MOOC) 과정이 탄생했다. 디지털화 현상은 오늘날 대부분 디지털 트랜스포메이션의 큰 틀의 정의로 대체되었으며, 이제는 비즈니스 및 사회 변화, 수평적 조직 및 비즈니스 개발, IT에 대한 전체적인 관점과 연결된다.
디지털 전환은 무엇인가?
디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation, 줄여서 DT)라고 부르는 이 용어는 흔히 국내에서는 ‘디지털 전환’ 또는 ‘디지털 변환’이라는 뜻으로 많이 사용해왔다. 그렇다면, 단도직입적으로 묻겠다! 디지털 전환이란 무엇인가?
디지털 전환은 디지털 기술을 비즈니스의 모든 영역에 통합하여 운영 방식을 근본적으로 바꾸고, 고객들에게 그 가치를 제공하는 것이다. 또한 조직이 지속적으로 현상 유지에 도전하고 실험하며 실패에 익숙해 져야하는 문화적 변화이기도 하다. 이러한 디지털 전환은 중소기업에서 대기업에 이르기까지 모든 비즈니스에 필수적이다. 전 세계가 점점 디지털화됨에 따라 비즈니스가 경쟁력을 유지하고 관련성을 유지할 수 있는 방법과 관련된 모든 기조 연설, 패널 토론, 기사 또는 연구에서 크고 분명하게 전달되고 있다. 실리콘 밸리에서 리더 역할하는 혁신 기업들이 생각하는 디지털 전환의 사례를 들어보았다.
첫 번째는 세일즈포스(Salesforce)는, 디지털 전환은 디지털 기술을 사용하여 새로운 비즈니스 프로세스, 문화 및 고객 경험을 생성하거나 수정하여 변화하는 비즈니스 및 시장 요구 사항을 충족하는 프로세스라고 주장한다. 이는 매우 포괄적인 정의이며 조직 내에서 더 겸손하고 극적인 변화를 허용한다. 그리고 당연히 여기에는 프로세스 문화에 대한 고객 경험 등이 포함된다.
두번째는 MIT의 연구 과학자인 조지 웨스터먼(George Westerman)은 좀 더 좁은 정의를 가지고 있다. 그는 조직이 비즈니스 성과를 근본적으로 변화시키기 위해서는 기술, 사람 및 프로세스를 사용하는 방식에 대한 근본적으로 다시 생각해 봐야 한다고 주장했다. 그래서 그는 근본적으로 급변하는 비즈니스 성과를 근본적으로 재검토하는 것 보다 근본적으로 급변하는 변화에 정말 집중해야 한다고 주장했다.
마지막으로 세 번째 정의는 가트너(Gartner)에서 가져왔다. 그들은 강력한 새로운 디지털 비즈니스 모델을 만들기 위해 디지털 기술과 지원 기능을 활용해야 한다고 주장했다. 이 프로세스는 전체 비즈니스 모델의 변화에 훨씬 더 초점을 맞추고 있다.
그러므로 종합적으로 볼 때, 디지털 전환은 비즈니스 프로세스에 대한 사소한 수정이 아니라 비즈니스 모델을 근본적으로 재고하고 비즈니스 수행 방식을 근본적으로 산업 지형을 송두리째 바꾸는 것에 대해 이야기하고 있다는 점에서 실리콘 밸리가 그동안 이룩하고 있는 파괴적인 혁신들과 매우 가깝다고 말할 수 있다. 물론, 이와 반대로, 아직까지도 수 많은 비즈니스 리더들은 디지털 트랜스포메이션에 대해 정의가 명확하지 않다고 생각하고 있다.
예를 들어, 클라우드로 이동하는 것이 눈길을 끄는 방법일까? 우리가 취해야 할 구체적인 단계는 무엇일까? 디지털 혁신을 위한 프레임워크를 만들거나 컨설팅 서비스를 고용 할 수 있도록 새로운 일자리를 설계해야 할까? 비즈니스 전략의 어떤 부분을 변경해야 할까? 끝으로 정말 그만한 가치가 있을까? 숨막힐 정도로 쏟아 낸 질문들이지만 모두가 정말 디지털 전환에서 중요한 질문들이다.
일부 리더는 여전히 "디지털 전환"이라는 용어가 너무나 광범위하게 사용되어 도움이 되지 않는다고 생각한다. 여러분들도 이 용어를 좋아하지 않을 수도 있다. 하지만 좋든 싫든, 오래된 운영 모델을 재고 하고, 더 많은 실험을 하고, 고객과 경쟁사에 대응할 수 있는 능력을 더욱 민첩하게 만드는 비즈니스 요구는 아무데도 가지 않고 여전하다.
버너 보겔스 박사가 말하는 디지털 전환은?
좀 더 구체적으로 아마존 CTO인 버너 보겔스 박사는 디지털전환을 어떻게 바라보고 있는지 알아보도록 하자! 데이터 레이크(Data Lakes), 사물 인터넷 (IoT), 엣지 기술, 머신-투-머신 커뮤니케이션 및 머신러닝(ML)은 모두 이러한 디지털 전환의 일부이며 흔히 인더스트리 4.0이라고 부른다. 가장 흥미로운 점은 클라우드 기술이 단순히 산업 기업들이 더 적은 비용으로 더 많은 수익을 창출하는 데 그치지 않고 민첩성, 품질, 안전성 및 지속 가능성을 향상시킨다는 점이다.
또한 아마존 웹 서비스(AWS)에서 폭스바겐, 조지아-퍼시픽(Georgia-Pacific), 인비스타(INVISTA), 캐리어(Carrier) 및 GE와 같은 선도적인 산업 기업들과 협력하게 되었으며, 이들은 모두 클라우드 기술을 사용하여 운영을 재발명하고 있다. 이러한 기업들은 물론, 디지털 전환에서 성공을 거둔 많은 다른 기업들도 규모에 맞게 데이터를 수집하고 관리하고, 머신 러닝 및 엣지 솔루션을 수용하는 방법을 이해하고 있다.
첫째, 대규모 데이터 수집 및 관리하라!
대규모로 데이터를 수집하고 관리하는 것은 디지털 혁신의 여정을 시작할 때 산업 기업들이 안고 있는 가장 큰 과제들 중 하나이다. 산업 기업은 하루에 테라바이트의 데이터를 생성할 수 있으며, 종종 사일로(Silo)들에 있으며, 온-프레미스 데이터 저장소, 산업용 애플리케이션 및 IoT 기기에 분산되어 있다. 그 결과, 공장 내 다른 라인이나 또는 다른 공장 현장에서 생산성 및 장비 가용성과 같은 중요한 측정 기준을 얻는 것은 거의 불가능하게 되었다.
그러나 폭스바겐과 같은 사례를 볼 때, 클라우드의 기업들에게는 스토리지, 컴퓨팅 및 분석을 확장하는 것은 문제가 되지 않는다. 몇 분 만에 스케일업 또는 스케일 다운할 수 있다. 또한 클라우드는 데이터를 통합하고 저장할 수 있는 중앙 집중식 장소를 제공하여 언제 어디서나 액세스하고 분석할 수 있도록 지원한다. 폭스바겐은 다양한 데이터 솔루션을 실행하는 124개의 분산된 공장 사이트에서 클라우드 내 단일 아키텍처로 데이터를 마이그레이션함으로써 생산성을 30% 향상했다.
둘째, 엣지에서 실시간으로 머신 러닝을 실행하라!
또한 클라우드 기술은 예측 유지 보수와 자동화된 품질 관리에도 매우 중요하다. 둘 다 대량의 데이터에 대해 머신러닝(ML) 모델을 학습해야 하기 때문에 데이터가 사일로에 있을 때는 어렵다. 그러나 클라우드에서 데이터를 중앙 집중화하면 머신러닝이 가능하다. 또한 결함이 있는 제품이나 기계가 식별되는 속도도 중요하다.
예를 들어, 일반적인 종이 제품 기계의 속도를 고려하면, 품질 불량을 인식하고 생산 결정을 내리는 데 60초가 걸린다면, 기계는 이미 1마일의 사용할 수 없는 제품을 생산했을 것이다. 실시간으로 자동 결정을 내리려면, 머신러닝이 엣지에 있어야 한다. 산업 시설 내의 센서와 같은 엣지 장치는 처리, 분석, 스토리지 및 머신 러닝을 위해 클라우드에 의존하지만, 머신 러닝 추론과 같은 일부 처리도 장치에서 바로 수행할 수 있는 데, 이렇게 하면 대기 시간이 줄어 든다.
그리고 엣지에 있는 머신러닝의 파워를 컴퓨터 비전과 결합하면 한 걸음 더 나아간다. 컴퓨터 비전은 기계가 훨씬 더 빠른 속도와 효율성을 가진 인간 수준 이상의 정확도로 이미지에서 결함 있는 제품과 같은 것들을 식별할 수 있게 해준다. 조지아-퍼시픽 사례가 그러한 예를 잘 말해주고 있다. 컴퓨터 비전, 머신 러닝 및 엣지 기술을 사용하여 종이 타월 제조에서 종이의 찢김을 줄였으며, 이로 인해 회사는 품질과 수익을 수백만 달러까지 높일 수 있었다.
셋째, 전문가들에게 도움을 받아라!
오늘날의 기업 내의 조직은 디지털 혁신으로 가는 길에 서로 다른 위치에 있다는 점도 주목할 가치가 있다. 디지털 전환 작업에 갇혀 있다고 느낀다면 혼자가 아니다. 디지털 트랜스 포메이션에서 가장 어려운 질문 중 하나는 비전에서 실행까지의 초기 문제를 극복하는 방법이다. 이에 대해 많은 사람들이 불안을 유발한다. 많은 CIO와 조직은 그렇지 않은 경우에도 변화에 있어 동료보다 훨씬 뒤쳐져 있다고 생각하기도 한다. 특히, COVID-19 전염병은 디지털 혁신 목표를 달성하는 데 새로운 시급성을 가져 왔으며 많은 조직이 혁신 작업을 가속화하고 있다. 그러나 IT 지도자들은 이러한 혁신 작업에 있어서 예산, 인재 투쟁, 문화 변화 등의 문제에 계속해서 씨름하고 있고 저울질을 하고 있다.
따라서 대규모 전환은 광범위한 기술이 필요한 경우가 많기 때문에 단독으로 수행하기가 어렵다. 이러한 이유로 업계 선두 기업들은 클라우드 기술에 경험이 있는 조직과 협력하여 디지털 전환 속도를 높이고 지속적인 경쟁력을 창출하고 있다. 예를 들어, 인비스타는 AWS와 협력하여 600대의 서버를 AWS 클라우드로 이전하고 완전히 자동화된 폐쇄 루프의 재고 처리를 구축하여 연간 2백만 달러를 절감했다. 이전에는 인비스타가 분석을 위해 단일 공장의 과거 데이터를 데이터 과학자에게 전달하는 데 두 달이 걸렸다. 경험이 풍부한 팀으로부터 도움을 받아 인비스타는 더 많은, 더 빠른 성과를 달성했다.
그러므로 우리의 여정은 디지털 전환에 대한 몇 가지 일반적인 질문에 답하고, 특히, 동료 및 디지털 전환 전문가로부터 얻은 교훈을 포함하여 CIO 및 IT 리더에게 명확성을 제공하는 것을 목표로 한다. 기술은 시장과 함께 끊임없이 발전하고 고객에 대한 가치를 지속적으로 높이는 조직의 능력에 중요한 역할을 하기 때문에 CIO는 디지털 혁신에서 핵심적인 역할을 한다.
넷째, 독특한 관점을 가진 클라우드 제공 업체를 선정하라!
AWS에서는 스마트 제품을 설계 및 제조하고 글로벌 유통 네트워크를 통해 수십억 개의 제품을 배포하는 아마존의 25년 경험을 바탕으로 산업 클라우드 솔루션을 개발할 때 독특한 관점을 가지고 있다. 업계 고객을 위해 설계된 서비스 제품군에는 IoT, AI, ML, 분석, 컴퓨팅, 스토리지 및 엣지 서비스가 결합되어 있어 클라우드 기술이나 머신 러닝에 대한 광범위한 경험 없이도 디지털 혁신을 쉽게 진행할 수 있다.
가까운 미래에 일어날 일에 대해 현재의 기술적인 범위로 아마존 CTO인 버너 보겔스 박사가 디지털 전환에서 있어서 필수적인 조언을 잘 해주었다. 이러한 디지털 전환의 모든 정의와 사례에서 보듯이, 비즈니스에 대해 전반 적으로 이야기하고 있다. 디지털 전환을 실제로 실행하는 것은 일반적으로 조직의 모든 부분에 영향을 미친다. 그렇다면, 좀더 광의의 의미에서 확장하여 생각하면, 사회에서의 디지털 전환은 디지털화의 총체적 및 전반적인 사회적 효과로 설명할 수 있다. 디지털화는 디지털화 과정을 가능하게 했으며, 그 결과 기존 비즈니스 모델, 소비 패턴, 사회 경제적 구조, 법적 및 정책 조치, 조직 패턴, 문화적 장벽 및 사회 자체의 디지털 격차를 줄이고 변화시킬 기회가 생기기 때문이다.
