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계정을 잊어버리셨나요?

by 김영욱 Dec 06. 2020

'인텔리전트 엔터프라이즈'로 변화하라

기업의 '디지털 트랜스포메이션'에 <인텔리전트>를 최우선에 할당하세요.

이 글은 제가 [한국 인터넷 진흥원 KISA] 의 <KISA Report> 2020년 11월호에 기고한 글입니다. ' KISA Report-11월호 전체는 이곳에서 읽으실 수 있습니다.

0. 베토벤 교향곡 10번을 들어 본적이 있는가?

베토벤 교향곡 10번을 들어 본적이 있는가? 베토벤의 교향곡 하면 나폴레옹을 모델로 작곡이 시작되었다가 헌사가 취소된 3번 교향곡 ‘영웅’, 영화나 광고에서도 많이 인용이 되는 5번 교향곡 ‘운명’, 그리고 새해를 맞이할 때 여러 곳에서 쉽게 들을 수 있는9번 교향곡 ‘합창’이 유명하다. 그런데 10번 교향곡은 무엇인지? 베토벤이 작곡한 교향곡은 9개뿐이므로 당연히 10번 교향곡은 존재하지 않는다. 독일인들은 자국이 배출한 세계 최고의 클래식 음악 작곡가 ‘3B’를 늘 자랑한다. 바로크음악을 완성한 바흐, 고전주의 악성 베토벤, 그리고 낭만주의의 브람스가 그 3B이다. 이 세명의 위대한 작곡가는 약속한 듯이 시대를 이어가면서 태어나고 떠나간다. 베토벤은 바흐가 완성한 평균율 위에서 고전주의를 만들어내고, 브람스는 베토벤 고전주의가 중시했던 박자, 선율, 화성, 강약을 계승하며 낭만주의 음악을 만든다. 그러기에 존재하지 않는 베토벤 교향곡 10번은 브람스의 교향곡 1번을 이야기할 때 그렇게 인용을 한다. 늘 베토벤을 넘어설 수 없을 것 같다는 강박 하에 “매일 등뒤에서 다가오는 거인의 발자국’소리를 들었다”고 하며 탄생한 브람스 교향곡 1번은-실제 거인의 발자국 소리를 연상시키는 북소리로 시작한다- 베토벤의 교향곡과 흡사한 구조이면서도 새로운 음악적 사조를 기대했던 많은 애호가들에게 찬사를 받은 풍성하고도 아름다운 브람스만의 음악이다.

바흐, 베토벤과 브람스

무슨 이야기를 하려고 하기에 이런 예를 드는가 싶을 텐데, 현재의 엔터프라이즈 소프트웨어 서비스의 흐름과 변화의 요구가 수학의 정교함과 규칙성을 가졌던 베토벤에서의 정교함에 아름다음을 추가하고, 능동적 대처를 보여주는 브람스를 요구하는 상황과 너무 흡사하기에 들어본 것이다. 지금까지의 엔터프라이즈 소프트웨어/서비스는 고객의 업무프로세스를 충실히 지원하고, 제공자의 플랫폼위에서만 안정성 있게 동작하면 그것이 최고의 미덕이었다. 하지만 이제 그것은 ‘당연’의 영역에 있을 뿐, 아무런 차별화를 갖지 못하게 되었다.

ERP (전사적 자원 관리)라고 쉽게 줄여 말하는 엔터프라이즈/기업용 소프트웨어의 초기버전은 클라이언트-서버 구조로 동작했다. 바흐가 완성한 평균율처럼 현재의 기업용 소프트웨어의 개념과 동작구조를 정립하였다. 두번째 큰 변화는 인터넷과 모바일 디바이스가 기존의 동작구조에 여러가지 가이드라인과 수많은 기술혁신을 만들어내고 클로즈드에서 오픈으로의 움직임을 만들어 냈다. 이제 또 한번의 큰 물결이 엔터프라이즈 소프트웨어 서비스 시장에 변화를 강요하고 있다. 어떤 요구와 흐름의 변화가 이런 변화를 만들어 내고 있고, 그 변화가 만들어 내는 엔터프라이즈 소프트웨어 서비스는 어떤 모습을 보일것인지에 대해서 이야기해 보자.

1. 인텔리전트 엔터프라이즈를 요구하는 상황

2020년의 기업들의 최고 화두는 ‘디지털 트랜스포메이션 (이하에서는 DT로 약칭한다)’ 이다. 베토벤의 과학적 일률성을 표현하는 고전주의 음악으로부터 그 규칙의 변화에서 나오는 풍부함과 다양성을 원하게 된 상황과 비슷하다. 보통 사람들의 눈으로는 기업의 DT가 코비드19를 만나서 생겨난 갑작스러운 현상으로 이해될 수도 있으나, 실제로 그 요구는 AI, 머신러닝으로 무장하고, 빅데이터를 다루는데 용이한 클라우드 서비스가 본격적으로 자리를 잡기 시작한 3년전 정도 부터다. 올해 코비드19를 만나면서 기업 업무의 회복탄력성에 대한 요구가 우선시되며 급속하게 진행되고 있을 뿐이다. 변화를 만드는 방향키 전환은 그 요구를 정확하게 해석하면서부터 시작된다. 기업들이 DT를 할 수밖에 없도록 요구하는 상황은 다음과 같이 4가지로 정리해 볼 수 있다.

가. Covid-19

지금까지 문제없이 동작했던 상호 연결된 경제구조가 얼마나 취약한지 인식할 수 있게 되면서, 비대면 서비스나 리모트 근무를 기본 기능으로 지원해야 하는 근무환경의 도입 요구가 모든 기업의 최우선 순위가 되었다. 또한 불확실성과 갑작스러운 변화에 즉각적으로 반응하고 빠른 회복 탄력성을 가진 공급망 관리기술이 필요하게 되었다.

나. 시장과 기술의 흐름변화

기술 혁신 사이클이 더욱 짧아지고, 진폭이 커졌다. 일반적인 기술 교체 사이클이 빨라졌을 뿐만 아니라, 게임 룰을 바꾸는 혁신들이 스타트업 기업을 중심으로 나타났다. 젊은 세대를 중심으로 디지털 기술이 삶의 표준으로 자리 잡고, 시장지배력을 가진 기존 기업들이 디지털기술의 지속적 업데이트를 생존의 문제로 인식하기 시작했다.

댜. 기후와 환경 변화

기후나 환경을 생각하지 않는 기업은 ‘나쁜 기업’으로 인식되는 사회 분위기가 만들어 졌으며, 각 기업의 탄소배출량이 모니터링 되기 시작했고, 디지털 기술의 도입은 그에 따른 최상의 선택 수단이 되었다.

라. 사업경쟁구도의 변화

디지털기술과 젊은 세대에 어필하는 인터페이스로 무장한 스타트업 기업에 의해 기존 기업의 시장점유율 유지가 매우 힘들어졌다. 질적 성장, 고객만족, 시장점유율을 모두 얻기 위해서는 비즈니스 모델과 프로세스를 탄력적으로 반응하며 바꾸어야 한다는 인식이 시작되었고, Covid-19가 극한상황에서의 경쟁력의 개념과 중요성을 알려주었다.

2. '인텔리전트 엔터프라이즈'의 디지털 서비스 구성 모델

기존 기업들의 DT는 비대면 대응이나, 홈오피스지원과 같은 개개의 기능에 집중하는 것이 아닌, 오늘까지 기업이 생산해 내고 운영하는 모든 자원(데이터, 프로세스, 정책, 문서)의 비즈니스효율을 극대화하고, 변화하는 시장상황에 능동적이고 기민하게 반응하여 고객과 사용자에게 지속가능한 비즈니스 경험과 가치를 제공하는데 역량을 집중해야 한다. 이것이 완성되는 기업을 ‘인텔리전트 엔터프라이즈’ 라 한다.

일반적인 엔터프라이즈 소프트웨어 디지털 서비스 구성 모델은 그림 1과 같이 3개의 큰 레이어의 구성을 따른다.

그림 1. 엔터프라이즈 소프트웨어 디지털 서비스 구성

가장 밑 부분에는 기업의 기본 업무 어플리케이션을 안정적으로 지원하기 위한 기본 서비스(사용자, 보안, 스토리지 등)를 담당하는 테크놀로지 플랫폼이 존재를 한다. 그 위에 실제 각 업무기능을 수행하는 애플리케이션 레이어가 위치하게 되는데, 실제 그 레이어 안에는 기업의 기본 업무를 수행하는 ERP 모든 애플리케이션이 있다고 생각하면 된다. 최근에는 이 애플리케이션의 위치가 아마존이나 마이크로소프트와 같은 퍼블릭 클라우드에 위치하는 경우도 많다. 그 상위에는 ERP의 꽃이라고 할 수 있는 애플리케이션 간의 프로세스를 만드는 비즈니스프로세스 레이어가 위치하게 된다. 이 프로세스를 얼마나 유연하고, 효율적으로 묶어내느냐가 기업의 메인 경쟁력이 되었다.

위로 갈수록 기업용 애플리케이션으로서의 부가가치가 올라가고, 밑으로 갈수록 시스템의 안정성과 성능을 관리하는 역할을 하게 된다. 이 세가지의 기본 레이어는 기존의 ERP시스템의 구성모델에서 외부 클라우드 서비스를 채용한 것 말고는 큰 차이가 없다. 하지만 이제부터 ‘인텔리전트 엔터프라이즈’가 되고자 하는 기업들은 비즈니스프로세스 레이어의 최상위에서 ‘비즈니스 네트워크’이라는 생태계 모델을 구성해야 하는 것이다. 이 생태계의 품질과 편의성, 효율성, 확장성 등이 ‘인텔리전트 엔터프라이즈’로서의 가치를 제공해 줄 것이고, 엔터프라이즈 소프트웨어 서비스를 제공하는 입장에서는 고객기업의 새로운 부가가치를 위한 ‘비즈니스 네트워크’구축에 모든 역량을 집중할 것이다.

3. DT를 위한 엔터프라이즈 소프트웨어 서비스

우수한 품질의 ‘비즈니스 네트워크’를 구성하기 위해서는 위에서 설명한 구성모델의 3가지 레이어중 어느 한 부분을 강화하는 것으로는 이룰 수 없다. 비즈니스 프로세스의 오토메이션을 위해선 애플리케이션이 구조화composable되어 있어야 하고, 마이크로 서비스로 구성되어야 한다. 그 밑의 테크놀로지 플랫폼에서는 각 서비스에서 생성되는 데이터를 분석하고 결과를 제공하는 기능이 탑재될 것이다. 인텔리전트 엔터프라이즈로의 변화를 지원하는 서비스는 아래와 같은 4가지로 나누어지고, 이 서비스가 디지털 트랜스포메이션을 가속화할 것이다.

가. 클라우드 전환

클라우드 기반 엔터프라이즈 소프트웨어 사용은 더 이상 최신 트렌드는 아니지만 내년에도 가장 획기적인 트렌드 중 하나일 것임이 분명하다. IDC가 뽑은 10개의 2021년 IT 산업 트렌드에서도 가장 첫번쨰는 ‘클라우드로의 전환’ 이며 그 내용은 “2021년말까지 80%의 기업이 클라우드 중심의 인프라로 이동할 것” 이라고 한다. 전통적인 ERP 공급자인 SAP나 Oracle의 온 프레미스 솔루션을 사용하는 많은 기업들이 유연성 저하, 비용이 많이 드는 확장, 혁신 부족 등의 이유로 애플리케이션이 서비스로 제공되는 SaaS ERP 솔루션 공급자로의 이동을 고려하고 있다.

그러나 실제 온프레미스 ERP에서 클라우드 ERP로의 직접 전환은 기존의 기업이 생산한 디지털 자산을 생각해 보면 매우 어려운 일이기에. 하이브리드 솔루션을 선택하는 기업도 꽤 많다. Accenture의 2020 ERP Trends 에 따르면, 대기업 최고 정보 책임자 (CIO)의 46 %는 프라이빗 클라우드 ERP를 선호하고 25 %는 온 프레미스 솔루션을 사용하며, 17 %는 하이브리드 ERP 를 사용한다고 한다.

그림 2- 기업의 클라우스 플랫폼 상황 (소스: Accenture ERP Report 2020)

위의 조사에서 관심을 두고 봐야 할 부분은 클라우드의 전환은 하더라도 대부분의 기업이 프라이빗 클라우드를 절대적으로 선호한다는 점이다. 이 점은 다음 그림3으로 해석해 볼 수 있는데 지금까지의 클라우드의 전환의 목표는 기존 시스템과 애플리케이션을 클라우드 환경으로 이전하고 비즈니스프로세스를 자동화하고자 하는 ‘방어적’ 성격이 강했기 때문이다.

그림 3-기업의 DT 중점 순위 (소스: Mulesoft)

클라우드 전환에서 오는 기업의 큰 혁신은 2021년이 첫해가 될 듯하다. 클라우드 전환 자체가 인텔리전트 엔터프라이즈로의 전환을 의미하진 않지만, 혁신을 할 수 있는 플랫폼을 갖춘다 할 수 있겠다. 플랫폼이 잘 갖추어지면 그 위에 큰 부가가치를 만드는 AI, 머신러닝, 자동화, 증강분석들이 제 역할을 해낼것이다.

나. 초자동화 Hyperautomation와 증강 분석 Augmented Analytics

초 자동화는 기업이 AI, 머신러닝, 이벤트 기반 소프트웨어, 로봇 프로세스 자동화, 기타 유형의 의사 결정 프로세스 및 태스크 자동화 도구와 같은 방법을 사용하여 가능한 한 많은 비즈니스 프로세스를 자동화하는 것을 말한다. 생산되고 제공된 데이터를 정형화된 결과로 인식하지 않고, 비즈니스 배경과 맥락을 인식하여 자동화 기능을 제공하고 예측모델을 추가시켜 최적의 의사결정을 돕는다 AI와 머신러닝을 통해 데이터의 편향을 최대한 제거하고 스스로 학습을 통해 진화하고 새로운 사용자의 행동과 입력에 반응하므로, 정형화된 자동화와는 속도와 품질면에서 크게 차별점을 갖게 된다. 표준화된 프로세스는 서비스(BPaaS: Business Processes As a Service)로 등록하여, 다른 조직이나, 비즈니스라인에 제공 가능하다. Accenture 보고서에 따르면 현재 생산성 향상이나 의사결정지원을 위해 인텔리전트 기술 (AI, 머신러닝, 자동화, 분석툴등)을 도입했거나 도입중인 고객은 2020년 현재 약 40%에 지나지 않는다.

그림 4--기업의 인텔리전트 기술 도입 상황 (소스: Accenture ERP Report 2020)

이런 비즈니스 프로세스 설계를 도와주는 로봇 프로세스 자동화(RPA: Robotics Process Automation) 솔루션들이 초자동화분야로 영역확대를 보이고 있다. 시장에서 가장 좋은 평가를 받는 기업은 현재까지는 UiPath와 Automation Anywhere가 있는데, 워낙 빠르게 변하고 경쟁이 치열한 부분이라, 언제까지 이 기술분야에서 리더로 유지되는지는 불확실하다. 그림 5가트너 매직쿼드런트에서 흥미로운 점은 삼성SDS의 솔루션이 중간쯤의 위치하고 있는 것이다. 삼성의 세계 최고의 제조공정관리기술과SCM 프로세스 노하우를 기반으로 만들어진 제품이라면, 세계 시장에서도 선전을 기대해도 될 것 같다. 그러나 초자동화 솔루션을 선택할 때는 로봇프로세스 자동화 솔루션 자체의 성능보다는 기업의 클라우드플랫폼, AI 엔진, 분석엔진과의 궁합이 선택에 더욱 중요한 요소가 되기도 한다.

그림 5- 로봇프로세스 자동화(소스: 가트너)

또 한가지 실제 업무효율을 보여주는 PwC재무 효율평가 보고서 에 따르면 프로세스 자동화를 통해서 40%의 시간절약 효과가 있다고 하나, 이 수치는 현재 나타나고 있는 최소한의 효과만을 보여준 것이라 생각한다. 추후에 AI, 머신러닝, 자연어처리/생성과 같은 증강분석augmented analytics과정까지 자동화에 포함시킨다면 그 속도와 품질은 비교대상이 되지 않는다. AI와 머신러닝을 통해서 비즈니스 배경에 따른 정제되고 정리된 데이터 위에서 의미있는 인사이트를 기반으로 설득력 있는 시각화까지 완성되는 초자동화는 인텔리전트 엔터프라이즈가 경쟁력 강화를 위해 반드시 업무에 적용해야 할 기술이다.

그림 6 PwC 재무효율평가 보고

다. 마이크로 서비스와 서비스 메시

마이크로 서비스는 데이터와 서비스 기능을 느슨하게 결합된 서비스로 loosely coupled services 노출한다. 마이크로 서비스를 통해 조직은 변화하는 고객 요청과 요구에 빠르게 적응할 수 있을 뿐만 아니라 경쟁 우위를 창출하는 서비스를 제공하게 된다. 가트너에 따르면 금융 서비스 CIO의 65 %는 내년에 마이크로 서비스, API, 클라우드와 같은 인프라 기술에 대한 지출을 늘릴 계획이라고 한다 . Mulesoft의 조사에 의하면, DT를 위한 기술중 마이크로서비스로에 투자를 하고 있는 기업이 23%정도로 나와 있다. 그러나 마이크로서비스는 단독적 투자가 되는 기술 항목이 아니므로, 서비스보안과 멀티클라우드 전략과 함께 생각을 해야한다. 그렇다면, 거의 50%에 해당하는 기업이 이 범위에 있다고 볼 수 있다.

그림 7- 기업의 기술 투자 중점 순위 (소스: Mulesoft)

여기서 우리가 주목해야할 ‘서비스메시’ 라는기술이 있다. 이 기술은 마이크로 서비스를 효과적으로 배포하기 위한 아키텍처 패턴인데, 마이크로 서비스가 소프트웨어 개발 및 실행을 더욱 세분화되고 분산되도록 발전함에 따라 서비스 간 통신을 인증하고 제어하는 새로운 방법이 필요한 시점에서 나온 기술이다. 이미 많은 기업에서 도입을 하여 사용중일 수도 있으나, 기존의 업무 애플리케이션들이 마이크로 서비스로 바뀌어 진행됨에 따라 더욱 그 중요도가 증가할 것이다. 거기에 덧붙여 서비스 메시는 관찰감시성, 트래픽 관리 및 정책 제어를 서비스 배포 플로우에 제대로 적용하기에는 많은 시행착오와 전문성이 요구된다. 개인적으로는 2021년에 가장 많이 회자되는 기술용어 중 하나가 될 것으로 예상한다. 현재 Buoyant, Hashicorp, Solo.io, Aspen Mesh등 마이크로 서비스분야의 강자들이 Amazon, Microsoft, Google, IBM/Red Hat등의 클라우드 플랫폼 공급 업체 솔루션보다 좋은 기술적 평가를 받고 있으나, 아직은 선도적인 마켓리더가 없는 상황이다.

라. API보안

애플리케이션이 클라우드 플랫폼에서 마이크로 서비스로 등록이 되고 API가 오픈이 되어 비즈니스 프로세스로 소비가 된다. 플랫폼과 서비스의 보안은 이미 기업들의 기술투자의 최상위에 있다. 그러나 기업에서 서비스API의 보안에 관한 인식은 아직은 부족한 것이 사실이다. Verizon의 2020년 DBIR리포트에 따르면 데이터 침해의 43 %는 웹 애플리케이션 취약성 때문 이었다고 한다. 이것은 사용자의 아이디와 패스워드를 도용해서 침입하는 것이 아닌, 서비스 자체의 결함이 노출되면서 피해를 입은 사례에 대한 통계이다.

Gartner는 “1년 이내에 웹 지원 애플리케이션의 약 90 %가 사용자 인터페이스를 통하는 것보다 API 취약성 공격에 더 많이 노출될 것으로 예상하고 2 년 이내에API가 기업에서 가장 일반적인 공격 표적이 될 것” 이란 발표를 했다. 소프트웨어 전송 네트워크와 클라우드보안 솔루션을 제공하는 기업Akamai 웹 트래픽의 83 %가API 트래픽 이라고 한다. API는 클라우드 이전 시스템에 존재한 애플리케이션들을 통합하는 과정에서 더욱 더 많이 노출될 것이다. 기업의 생산성, 혁신, 변화에 민감하게 대처하기에 API를 통한 접근은 더 없이 좋은 접근 방법이다. 새로운 비즈니스 프로세스 서비스를 설계할 때도 API 사용은 필수다. 인텔리전트 엔터프라이즈는 단지 새로운 기술을 적용하는 것에만 있지는 않다. 지금까지 만들어진 서비스들이 더욱 안전하고 생산성 높게 동작할 수 있도록 하는 보안성 높은API 설계에 투자가 필요하다. 클라우드 이전을 하면서, 엔터프라이즈급의 API플랫폼을 설계하고, 재사용 가능한 라이브러리를 구축하여 개발시간을 단축하고 백엔드시스템의 데이터 열람을 공급업체에게 오픈함으로써 IT프로젝트기간을 4배나 앞당길 수 있었던 기업 에어버스 는 인텔리전트 엔터프라이즈의 좋은 사례가 된다.

베토벤의 고전주의에서 브람스의 낭만주의가 나올 수 있었던 시대적 요구는 정해진 룰에서 벗어나 좀 더 풍부한 감정표현이 가능하고, 예상되지 않음에 대한 변화의 기대가 컸기 때문이다. 지금의 기업 비즈니스 환경은 불확실성 그 자체이다. 이 불확실성의 위험을 줄이는 방법은 지금까지 해왔던 정형된 룰에서 벗어나 새로운 환경을 경험하고, 그 안에서 다른 가치를 찾는 시도에서 시작될 수 있다. 새로운 엔터프라이즈 소프트웨어 서비스/솔루션이 기업이 DT를 통해 ‘인텔리전트 엔터프라이즈’가 되도록 도울 것이다. 하지만 더욱 중요한 것은 기업을 이루는 구성원들이 스스로 디지털에 준비된 마인드셋을 갖춰야 한다는 점이다. 이것은 단순히 내가 그것을 이해한다는 것이 아닌, 나와 내 부서, 회사의 고객에게 동일한 디지털경험을 선 보여야 한다는 것이다. 스스로 비즈니스 프로세스를 모듈화하고 자동화하려는 노력을 할 때 기업의 ‘비즈니스 네트워크’ 생태계가 풍요로워지고, 진정한 ‘인텔리전트 엔터프라이즈’가 되는 것이다.

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