제조업의 DX 사업화 추진 전략과 데이터 레이크의 관계

왜 제조업은 데이터 레이크를 구축하려고 하는가?

4차 산업혁명

4차 산업혁명은 과거 증기기관의 발명이 철도라는 근대적인 교통수단의 시발점이 되었듯이, 정보통신 기술(ICT), 바이오, 물리학 등의 기존 영역의 경계가 융합된 기술혁명이다.

그 기반이 되는 기술 중에서도 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI), 빅데이터와 같은 정보통신 기술이 핵심이 되어 새로운 가치를 창출하는 비즈니스 모델들의 발굴 및 사업화가 주축이 되고 있으며 신 비즈니스 모델 예로는 스마트 공장, 스마트 교통, 스마트 홈, 스마트 헬스케어, 스마트 인프라 등을 들 수 있다.

최근 기업의 CEO 들은 정보통신 기술의 융합으로 이루어지는 차세대 산업혁명을 통해 새로운 시장이 형성될 것이며, 해당 트렌드를 따라가지 못해 도태된다면 기업의 존망이 위태로울 것이라 생각하고 있다.

이러한 추세로 수년 전부터 제조업에서는 4차 산업혁명에 집중하고 있는데, 실제 22년 3월 한국공작기계산업협회에서 국내 전체 기업 대상으로 실시한 설문 조사 결과에 의하면 3.9 %를 제외한 모든 기업이 4차 산업혁명에 대해 들어봤거나 잘 알고 있다고 응답한 것을 확인할 수 있다.

<4차 산업혁명에 대한 기업의 인지도, 2022.03.31 SIMTOS 2022 설문조사 결과>

이처럼 4차 산업혁명의 핵심 기술은 정보통신 기술이며, 해당 정보통신 기술을 기반으로 제조혁신을 이루고, 고객에게 새로운 가치를 제공해주기 위한 제조업의 노력은 DX(Digital Transformation, Digital eXperience) 사업의 투자로 이어지고 있다.

# DX 의 정의

DX 는 디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation)의 약자로 전반적인 모든 비즈니스 요소에 디지털 기술을 적용해 전통적인 사회 구조를 혁신, 변혁하는 것

4차 산업혁명에서의 확고한 포지션 확보와 빨라진 비즈니스 변화 속도에 적응하기 위해 기업들은 디지털에 맞는 조직 문화, 비즈니스, 커뮤니케이션 방법을 적용하는 등 여러 분야에 DX를 효율적으로 수행할 수 밖에 없게 되었다.

이러한 이유로 기업은 DX에 많은 관심을 기울이고 있으며, 막대한 투자를 진행하고 있지만, 그 성과는 미비해 보이는 경우가 많다.

제조업에서도 DX를 하고 싶은데… 쉽지 않네?

<4차 산업혁명 대응 수준 조사, 2021.11.21 현대경제연구원 설문조사 내용>

DX 사업의 추진 과정과 그 성과에 대한 전체 프로세스를 생각해보면, 이와 같은 결과가 나온 이유를 이해하기 쉽다.

먼저 DX 사업을 진행하기 위해서는 디지털화자동화최적화의 과정을 거쳐야 한다.

-디지털화: 각종 상태 정보를 센싱하여 통신 채널을 통해 수집하는 단계

-자동화: 자동화는 디지털화된 상태 정보(데이터)를 모니터링하고 일부 작업들을 사람의 손을 거치지 않고 수행하는 단계

-최적화: 디지털화된 데이터들을 분석(AI, 인공지능)하여 새로운 가치를 창출해내는 단계. 이때, 성숙한 비즈니스 모델이 접목되어 경제성이 극대화된다고 할 수 있다.

현재 대다수의 기업들은 위 3 단계 중 디지털화 단계에 머물러 있고, 자동화 단계에 도달한 기업도 많지 않다. 기업에서는 이와 같은 DX 단계의 성숙도 부족으로 인해 미진한 DX 사업 성과를 얻고 있는 것이다.

<제조 분야에서의 DX 사업 확장에 따른 Value와 Cost, LS ELECTRIC 길형철M>

뿐만 아니라 DX 사업의 가치(Value)와 비용(Cost)의 관계를 생각해보면, DX 사업은 일정 수준 이상의 자동화, 최적화가 이루어진 후 경제성을 확보할 수 있는데 그 수준까지 도달하기 위한 기간 및 비용을 산정하기가 많이 어렵다.

DX 사업의 가치와 비용의 변곡점을 ‘사업성의 늪’이라고 한다. 이 ‘사업성의 늪’에 빠져 있는 시간 동안 고난의 여정을 참지 못하고 다수의 사업이 미끄러지는 경우가 많다.

아!! 다 모아서 필요할 때마다 제공해줘야 하나?

제조업에서의 데이터 레이크 적용 전략

기업의 DX 단계의 성숙도 부족과 ‘사업성의 늪’에 빠져 있는 시간이 길어지는 이유는 무엇일까?

필자는 그 이유가 데이터의 통합 저장과 맞춤 데이터를 제공하는 데이터 레이크의 부재로부터 발생한다고 생각한다.

# 데이터 레이크의 정의

대규모 Raw 데이터(가공되지 않은)를 한 곳에 모아 저장하는 저장소이며, 주로 클라우드 인프라에 분산형 시스템을 활용하여 구축되어진다.

기업 내 일부 부서는 데이터를 수집하여 저장/모니터링만을 제공하고, 일부 부서는 분석 전담이라며 데이터를 제공해달라고 한다. 그리고 의사결정자들은 비즈니스 모델 및 서비스를 실무진들에게 요청한다.

DX 사업은 하나의 부서에서 밀어붙인다고 진행될 수 있는 사업은 아니기 때문에, 유관 부서 간의 협력을 통해 원활하게 진행될 수 있는 사업이다.

이를 시스템적으로 도울 수 있는 것이 바로 데이터 레이크이다.

하기 ‘DX 사업 개괄도’를 보면 이를 이해하기 더 쉬운데, 각 사업 부문으로부터 쌓인 데이터와 이를 활용한 분석/서비스 사이의 연결 고리가 Black Box 로 남아있어 전체 DX 사업을 위한 데이터 파이프라인이 끊어진 것처럼 보인다. 필자는 이 Black Box 가 데이터 레이크이며, 대다수 제조 기업이 현 상황에서 다음 Step으로 발돋움하기 위한 Key 라고 생각한다.

<DX 사업 개괄도>

즉, 제조업에서의 데이터 레이크는 정형, 비정형 데이터를 한데 모아 저장한다는 원론적인 개념보다는 다수 부서와 기존 사업으로부터의 데이터를 한데 모아 비즈니스 모델에 맞게끔 데이터를 제공해주는 역할로써 이해하고 이를 구축하는 것이 필요할 것이다.

다수의 제조 기업에서는 이미 데이터 레이크를 구축했을 수도 있다. (혹은 구축하려고 하고 있을 것이다.) 하지만 데이터 레이크는 단순 Raw 데이터의 저장뿐 아니라 다수 부서, 기존 사업으로부터 모인 데이터에 Tag를 달고 분류할 수 있어야 할 것이다.

또한 쌓인 데이터를 쉽게 제공할 수 있는 인터페이스가 제공되어야 성공적인 DX 사업을 위한 마지막 퍼즐이 맞춰질 것이라 생각된다.