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[전문가 기고] 애널리틱스를 도입해 IT 및 비즈니스 비용을 최적화하라앨리스 우드워드(Alys Woodward) 가트너 책임 연구원

   
▲ 앨리스 우드워드(Alys Woodward) 가트너 책임 연구원

[컴퓨터월드]

도입
애널리틱스(Analytics)를 활용해 비용 최적화 프로그램을 지원할 경우, 장기적인 비용 절감을 통해 보다 방대한 투자 비즈니스를 실현할 수 있다. 애널리틱스는 기업이 예산을 확보하기 위해 전면적 예산 삭감과 공급 업체와의 단기적 재협상을 활용하려는 경향을 줄이고, 이해관계자들이 비용을 최적화하는 방법을 숙지하고 이에 관한 의사소통이 가능하도록 돕는다.

애널리틱스 컨티넘(Continuum)은 전체적인 비용 최적화 지원이 가능하다. <그림 1>은 애널리틱스 프로세스의 특성을 묘사하는 가트너 애널리틱스 컨티넘 모델과 가트너 비용 최적화 프레임워크 간의 상관관계를 보여준다.

   
▲ <그림 1> 애널리틱스, 비용 최적화를 구현하는 핵심 요소

비용 최적화는 비즈니스 가치를 극대화하고 지출 및 비용을 절감할 수 있기 때문에 지속적으로 관심을 기울여야 한다. 특히 비용 절감은 잘못할 경우 기술 발전을 위한 투자위축으로 이어질 수 있다는 점에서 서로 상충되는 제약 조건에 대한 측정(calibration)이 요구된다 할 수 있다.

비용 최적화 프로그램은 주로 IT 부서에서 시작된다. IT 부서는 방법론을 중시하는데 주로 혁신을 통해 기존 비용을 절감하는 방식으로 이루어진다. 또한 아웃소싱이나 기타 이니셔티브의 형태로 해당 부서가 갖는 가치를 유지하고, 부서에 할당된 예산을 유지하기 위해 많은 노력을 기울인다. 그러나 IT 비용을 총체적으로 고려할 경우, IT 부서가 지원하는 비즈니스 프로세스를 통해 소유하고 소비한 모든 직간접 관련 비용이 포함된 전체 비용을 고려해야 한다.

보다 발전된 비용 최적화 프로그램은 비즈니스 비용 최적화를 목적으로 삼는다. 여기서 직면하게 되는 과제는 마케팅, 영업 지원, 고객 서비스, 재고 관리, 재무, R&D, HR 등 각기 다른 기술과 애플리케이션 간의 비용 할당 방법, 또한 비즈니스 기능에 비용이 할당되는 방법에 대한 충분한 사전 데이터를 확보하는 작업이다.

디지털 비즈니스는 디지털 제품과 서비스를 신규로 구축하거나 기존 제품에 디지털 역량이 추가되는 형태로 이뤄진다. 이것은 디지털 기술에 대한 투자와 해당 투자가 미치는 영향에 대한 측정, 사람과 비즈니스 간의 서로 연결된 생태계가 창출하는 가치 등 기업 운영 방식을 파악하는 방법에 대한 근본적인 변화를 필요로 한다. 이는 비즈니스 전략부터 현재 경쟁 중인 업계, 파트너십, 생태계 및 기술 플랫폼까지 총망라해야 한다.

기존 시스템을 유지하면서 디지털 비즈니스에 투자하려면 적합한 비용 최적화 프로그램이 필수적이다. 디지털 혁신 프로그램이 진화함에 따라 투자 효과를 예측하고 모니터링하는 것은 매우 중요하며, 효과적인 비용 최적화를 위해서는 상충되는 제약 요건을 수치화 할 필요가 있다. 이 과정에서 비즈니스 가치 측정 및 비용 최적화를 가능하게 하는 도구가 바로 애널리틱스다. 비즈니스 리더들은 애널리틱스를 활용해 도출한 내용을 바탕으로 가치를 비교하고 결과를 예측하며, 최종적으로 자신이 내린 결정의 근거로 삼을 수 있다.


분석
“비용 최적화를 애널리틱스 부서 및 BI 부서가 측정화, 정량화된 가치를 제공할 수 있는 기회로 삼아라”
대다수 애널리틱스 부서는 조직에 데이터를 활용한 가치 있는 정보를 제공할 기회를 모색한다. 사업부(Business Units, BUs)와 IT 부서는 의사 결정에 있어 데이터가 할 수 있는 역할에 대해 생각해 볼 전문성이나 비전, 시간이 부족하기 때문이다. 이 경우 비용 최적화 프로그램이 좋은 해결책이 될 수 있다. 많은 기업들은 비용 최적화의 필요성에 대한 인식을 갖고 있으며, 이를 계획하고 실행할 수 있는 방법에 대한 자료도 충분히 갖추고 있다.

지금까지 많은 애널리틱스 부서는 양질의 데이터를 충분히 사용할 수 있는 기회에 주력하면서도, 데이터가 충분하지 않은 비용 최적화 프로그램에 관여하는 일은 좀처럼 없었다. 그러나 비용 최적화 프로그램은 애널리틱스 부서가 비즈니스 가치를 생산해내기 위한 좋은 기회가 될 수 있다.

▲ 비용 최적화 프로그램은 정량화 가능한 개선이나 가치 입증에 집중하는 프로그램이다.
▲ 시각화된 비용 데이터는 비즈니스 및 IT 책임자들이 매우 가치 있게 활용할 수 있다.
▲ 비용 최적화 프로그램은 후속 조치로 발생할 수 있는 고차원 계획과 연계될 수 있으며, 애널리틱스 부서가 참여할 경우 조직 전반에 걸친 폭넓은 애널리틱스 성숙도 및 데이터 기반 문화 생성을 도모한다.


“IT 부서 및 사업부가 비용 데이터를 포착해 애널리틱스 부서를 지원하라”
대다수 애널리틱스 부서는 데이터 사용이 가능한 기회를 찾는데 집중한 나머지 비용 최적화는 간과하는 경우가 많다. 기업이 보유한 계정 원장에 비용 최적화를 위한 애널리틱스에 활용할 수 있는 데이터가 갖춰져 있는 경우는 드물다. 이런 경우 비용 할당 등을 통해 데이터를 창출하는 작업부터 시작하는 것이 좋다.

우선 첫 단계는 비용이 올바르게 분류되고 해당 비용에 대한 책임 소재가 명확해지도록 하는 작업에서 시작한다. 예산 편성 및 취득 과정, 사용 목적 등 비용 데이터의 모든 면면을 총체적으로 파악할 수 있으면 올바른 비용 할당이 가능해진다.

비용 할당은 서비스, 애플리케이션, 사업부, 프로젝트, 자산, 기술, 제품 및 투자 프로파일 등 특정 가치 단위에 IT 비용을 포함시키는 과정이며, 이 비용 할당 과정을 통해 사용, 소비, 액세스, 용량 및 IT 서비스 비용을 사업부 활동과 직접적으로 연결시킬 수 있다.

이해관계자들은 각기 다른 시스템 별로 지출하는 비용을 보며 지출에 대한 통제가 이뤄지고 있다고 생각하지만, 이런 점은 수익에 도움이 되지 않거나 견고한 비즈니스 사례가 부족한 곳에서 들어오는 특별 요청을 그냥 넘기려는 성향을 강화 시킬 수 있다. 그렇기에 기업은 IT 고객들이 자신에게 제공 되는 서비스에 대해 값을 지불한다는 인식을 가지고, 지출 최적화를 위해 공급, 수요 및 서비스 가격 균형을 맞춤으로써 예산 타당성을 제공해야 한다.

이는 사업부나 프로젝트에 할당되는 IT 비용 또는 차지백(chargeback) 비즈니스에 가격 결정을 내릴 수 있는 근거를 제공한다. 최종적으로 고객에게 제공되는 비즈니스 제품 및 서비스에 IT 비용이 차지하는 비중이 상당할 수 있기에, 가격 결정에 IT 비용이 포함돼야 한다.

요즘 다양한 비용 할당 모델이 채택되고 있는 추세다.(그림 2 참조) 비용과 정확성을 위해 적절한 모델을 도입하는 이유이다.

   
▲ <그림2> IT 비용 할당을 위한 방법 7가지


“비용 최적화를 지원하기 위한 애널리틱스 모범 사례를 따르라”
올바른 데이터가 갖춰지면 비용 최적화를 위한 애널리틱스 역시 다른 일반적인 애널리틱스 이니셔티브와 마찬가지로 정형화된 모범 사례를 적용할 수 있다. 데이터 및 애널리틱스 담당자들에게 권고되는 다양한 권장 사항들이 있지만, 이 중 비용 최적화 관련 애널리틱스 이니셔티브를 담당하는 데이터 및 애널리틱스 담당자가 초반 100일에 적용 가능한 내용은 아래와 같다.

▲ 분석적(Analytic) 인사이트로부터 최대한 이점을 얻을 수 있는 비용 최적화 프로그램 내에서 결정된 하부 사항들에 주력하고, 주요 핵심 영역에서 단기 개선을 이룰 수 있는 행동을 유도하라.
▲ 모든 핵심 이해 관계자 및 후원자와 좋은 관계를 구축하고, 약속, 자금 조달, 비즈니스 수익, 시간 척도 등에 대한 적정 기대치를 설정하라.
▲ 개인과 조직의 성공 및 비용 최적화 프로그램의 성공 여부를 측정할 수 있는 방법을 파악하라. 또한 이를 프로그램 과정을 구상하고 실행하기 위한 지침으로 활용하라. 대개 포트폴리오 분석은 비용뿐만 아니라 리스크와 가치 지표도 포함하고 있다.
▲ 애널리틱스의 비즈니스 가치를 비용 최적화 프로그램에 전달하고, 이해관계자들도 이에 대해 파악할 수 있도록 정기적이고 개방적인 의사소통에 전념하라.
▲ 애널리틱스가 전사적으로 활용될 수 있도록 하라. 애널리틱스 범위(scope)를 비용 최적화 역할 이상으로 확대해 의사 결정을 지원하라. 구체적인 활용 사례를 파악하고 타기팅 하라.
▲ 비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence) 및 애널리틱스 성숙도를 보여주는 규모 및 범위를 정하고, 개발하는 방법을 보여주는 BI 및 애널리틱스를 위한 로드맵을 개발하라.
▲ 자신만의 신뢰성을 구축하고 BI 및 애널리틱스 프로파일을 향상시켜라.
▲ 기술 환경과 애널리틱스 활용도에 대한 검사를 시행하고, 신속한 성과를 낼 수 있는 적절한 영역이나 간극을 포착하라.
▲ 애널리틱스 담당 부서나 BI 역량 센터가 있는 경우 이들이 비용 최적화를 담당하도록 하라. 단기 전략 이행과 장기 전략 인프라의 균형을 맞추는 다기능 BI 및 애널리틱스 부서와 함께하라. 이를 통해 전사적 애널리틱스 프로그램과의 지속 가능한 통합이 보장된다.


“익숙하거나 익숙하지 않은 비용 최적화 활동을 파악하라”
가트너는 비용 최적화를 위한 애널리틱스 활동 도표를 제공하고 있다(그림 3 참조). 해당 도표는 애널리틱스 부서가 비용 최적화에 있어 중요한 활동이 무엇인지 파악할 수 있도록 해준다.

   
▲ <그림 3> 비용 최적화를 위한 가트너 애널리틱스 도표

■ 쉽지만 익숙하지 않은(새로운) 작업
애널리틱스 부서에게 익숙하지 않는 비용 최적화 활동의 하나는 IT 및 비즈니스 역량을 위한 비용 데이터를 구축하고 이 데이터 세트에 주기적으로 기록을 추가하는 작업이다. 애널리틱스 부서는 이미 데이터 활용이 가능한 활용 사례를 찾는 경우가 많아 이처럼 데이터를 구축해나가는 유형의 활동을 하는 일이 좀처럼 없다.

이러한 데이터는 애널리틱스 부서에서 잘 활용하지 않거나 활용을 꺼리는 스프레드시트나 개인 데이터베이스에서 생성되는 일이 많다. 이러한 데이터들은 애널리틱스 또는 BI부서가 제공하고자 하는 일관된 중앙집중식 정보보다 개인적 정보 필요성에 맞춰져 있다. 따라서 이런 경향성은 지양해야 한다.

하지만 개인의 정보 필요성으로 만들어진 스프레드시트나 개인 데이터베이스는 프로젝트 초기 단계에서 비용 데이터를 구축하기 위한 최적의 공간이다. 애널리틱스 부서는 해당 데이터 생성 과정을 지원할 수 있다. 의사 결정에 필요한 데이터 활용법을 파악하는 것은 데이터가 가진 특성을 파악하는 유용한 관점이 되기 때문이다.

■ 어렵고 익숙하지 않은 작업
IT 지출과 관련한 데이터 소스 및 프로세스 식별은 어려울 수 있다. 또한 IT 자산 및 시스템 관리, IT 서비스 관리, 프로젝트 포트폴리오, 프로그램 관리 툴 등의 시스템에서 나온 데이터를 조사하고 추출하며 조정하는 과정이 수반된다.

■ 쉽고 익숙한 작업
애널리틱스 부서에게 쉬우면서 익숙한 비용 최적화 활동은 비즈니스 및 IT 책임자들에게 비용 최적화 프로그램을 뒷받침하는 정보를 보여주는 시각화와 애널리틱스 툴을 제공하는 작업이다. 비용 최적화와 관련된 정보를 탐색하고 각기 다른 시나리오를 살펴보는 과정은 비용 최적화 프로그램을 성공시키는 데 큰 도움을 줄 수 있으며, 도구를 구매하고 이행하는 비용 이상의 가치를 더해준다. 특히 이러한 툴은 스프레드시트 데이터를 활용해 간단히 구성할 수 있어 시간 단축 효과도 누릴 수 있다.

■ 어렵지만 익숙한 작업
비용 최적화 프로그램의 일부 측면은 애널리틱스 부서에게 익숙하면서도 어려운 작업이다. 가령 예산 증감과 같은 어려운 결정에 사용되는 정보 공유는 애널리틱스 부서가 늘 겪는 익숙한 일이지만, 회사 내에서 어떤 통찰을 이끌어 내는 것은 불편하거나 고통스러운 변화를 감수해야 하는 결과로 이어지는 경우가 많다.

비용 최적화 프로그램이 할당된 비용 데이터에 의존하는 경우 애널리틱스 부서가 신뢰할 수 있는 데이터를 제공해야 한다. 거래 시스템이 아닌 곳에서 생성된 데이터의 경우 특히 신뢰하기 어렵다. 데이터 생성에 사용된 방법을 공유하고 이에 대한 대안에 대해 공개 논의를 장려하며, 특정 방법이 선택되거나 선택되지 않은 이유에 대해 합의가 이뤄져야 한다.

늘 모두를 다 만족시킬 수는 없는 일이지만, 특정 방법이 사용된 이유를 드러내면 조직 구성원들을 납득시킬 수는 있다. 예를 들어 서비스 기반 비용 할당을 사용하고 싶지만 해당 서비스 단위가 주어지지 않거나 측정되지 않은 경우, 시간과 자재 할당(Time-and-materials)이 근사치로 가장 빠르고 수월한 방법일 수 있다.

일부 비용 최적화는 복잡한 기술 통합이 필요한 경우도 있다. 비용 최적화 프로그램이 운영 프로세스에 초점이 맞춰져 있기 때문이다. 전사적 지출을 주의 깊게 모니터링해 사업부로 매핑해야 하는 클라우드 서비스를 예로 들 수 있다.

데이터 중심 의사 결정 문화를 촉진하는 것은 다수 애널리틱스 부서가 추구하는 목표다. 어렵기도 하고 한도 끝도 없는 특성을 갖고 있지만, 그래도 익숙한 문제이다. 애널리틱스를 더욱 폭넓고 방대하게 활용하고 데이터에 대한 신뢰를 확대해 데이터 결정을 지원함으로써 더 많은 가치를 얻는 것은 이러한 문화를 더욱 확장하고 개선하는 핵심적인 방법들이며, 이러한 측면에서 비용 최적화는 많은 기회를 제공한다.


“비용 최적화에 있어 지속적인 개선을 지원하라”
비용 최적화가 많은 IT 조직에서 지속적으로 추진되는 활동이긴 하지만, 아직도 예산을 절감하는 방법이나 견실한 저축을 유지하는 방법을 모르거나 기존 프레임워크를 개선하는 작업을 등한시 하는 경우가 많다. 데이터 정의 및 시각화 프로세스로 비용 최적화 프로그램의 가치를 명확히 하고 개선을 위한 지속적인 노력으로 애널리틱스 비용 최적화의 모범 사례가 유지될 수 있도록 지원해야 한다.
 

제조업 IT 부서, 돈 쓰는 이미지 벗고 전략적 비즈니스 파트너로 거듭나다

수십 억 달러 규모의 매출을 올리고 있는 어느 미국 제조기업은 비용 절감을 위한 공유 서비스를 성공적으로 구축한 바 있다.

이 기업은 공유 서비스의 일부가 아니지만 모든 운영 기술이 포함된 IT 부분이 기업 성장을 위한 중요한 부분으로 간주됐다. 기업은 디지털 혁신에 나섰지만 IT 비용을 늘릴 생각은 없었다. 신임 최고정보책임자(CIO)는 애널리틱스에 기반한 비용 최적화를 도입해 초기 6개월간은 기존 비용 관련 데이터를 수집, 비교하는데 주력했다.

CIO는 제조 분야 책임자로서 자신의 일이 다른 여느 제조 분야 책임자와 같이 자본금을 추가할 필요 없이 생산능력을 만들어 내는 일이라고 여겼으며, 이러한 방침을 IT 비용에 적용했다.

이 기업은 5개의 서비스 라인을 갖추고 있었으며, 각 라인별로 IT 예산이 할당돼 있었다. 각 라인은 자체 필요성에 맞춰 예산 소비를 최적화 했지만 전사적인 저축 및 기술사용 최적화에 대한 인식은 없는 상황이었다. CIO는 각 사업부 책임자들과 함께 소비자 입장에서 비용 문제에 대해 논의했다. 비즈니스 리더들은 서버, OS 인스턴스, 네트워킹 비용에 전혀 관심이 없었다. 그들이 알고자 하는 것은 단지 특정 IT 서비스와 역량 소비 비용에 대한 것이었다.

비용 최적화 프로그램 사업 결과에는 다음과 같은 사항들이 포함됐다.

■ IT 부서가 외부 공급업체 대비 비용 경쟁력이 있음을 입증하기
소비자 수준의 데이터를 사용하기에 앞서 회사는 자사 IT 부서를 운영하는 것이 외부 공급업체를 이용하는 것보다 IT 비용 상승으로 인해 더 돈이 많이 든다고 인식했다. IT 비용이 상승하는 실질적인 이유는 사업 소비가 늘어났기 때문이었지만, 서버, 소프트웨어 인스턴스, 네트워크 용량 등에 주력하지 않았던 본래 비용 최적화 데이터는 소비 수준을 제대로 반영하지 못하고 있었다.

■ 정규직 대비 계약직 비율 늘리기
수익 주기가 가변적인 관계로 인건비를 낮게 유지하려 했으며 이런 이유로 IT 부서는 프리랜서를 주로 채용했다. 개선된 데이터를 통해 확장성(scalability)을 잃지 않은 채 정규직을 확대할 수 있다는 점을 확인할 수 있었다.

■ 인수 합리화
신용 경색 기간 중에 대기업 한두 곳을 인수하기보다 소기업 여러 곳을 인수해 급성장 했다. 각 서비스 라인에 개별적으로 초점을 맞췄기 때문에 인수 IT 시스템의 합리화가 제대로 이뤄지지 않았지만, 세부 데이터를 통해 전체 IT 소비에 미친 합리화의 이점이 드러났다.

■ IT를 전술적 공급업체가 아닌 기업의 전략적 파트너로
IT 부서는 비용 최적화 시스템 덕분에 소비자 수준에서 IT 비용을 이해함으로써 각 사업부 책임자들과의 돈독한 신뢰 구축이 가능했다.
 

 

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