육류 가공 및 식품 기업 퍼듀 팜(Perdue Farms)의 CIO 마크 부스(Mark Booth)는 식품 및 농업 비즈니스를 위한 데이터 기반
Q. 퍼듀 팜(Purdue Farms)에서는 현재 어떠한 혁신이 진행 중인가?
A. 우리는 비즈니스 개선을 위한 성장 전략을 갖추고 있다. 이를 지원하기 위해 기술 및 비즈니스 프로세스 혁신을 추진하고 있다. 또한 20년 이상 된 오래된 시스템을 교체하고 있으며, 상당히 성공적으로 진행되고 있다. 그러나 더 까다로운 작업은 데이터 중심 비즈니스가 되기 위해 프로세스를 최대한 효율적으로 만들어 올바른 데이터를 캡처(capture)하는 것이다. 프로세스가 효율적이지 않을 경우 잘못된 데이터를 캡처하게 되고 이는 결국 잘못된 인사이트로 이어진다.
Q. 비즈니스 프로세스 혁신 이외에 데이터로 가치를 창출하기 위해 또 어떤 과제와 마주하고 있나?
A. 103년 역사를 가진 퍼듀 팜에서 새로운 프로세스를 확실히 준수한다는 것은 어려운 일이다. 데이터가 우리 기업에 많은 자유를 줄 것이라는 점을 전사 차원에서 이해하도록 해야 한다. 올바른 인사이트를 얻을 경우, 비즈니스에 무엇이 좋고 소비자는 무엇을 바라는지 더욱 잘 이해할 수 있을 것이다.
지난 몇 년간 모든 사업이 상당한 변화를 거쳤기 때문에 이런 인사이트는 특히 중요하다. 식품 부문의 경우, 혁신적인 제품을 고민하면서 우리는 더 이상 육류만 판매하지 않는다. 어떤 신제품을 추가로 생산해야 하는지 파악하려면 데이터가 필요하다.
농업 비즈니스 측면에서는 우리는 농산물을 조달, 구매, 가공하는 작업을 수행하고 곡물, 대두박, 혼합 사료 원료, 최고급 오일 등 다양한 제품 포트폴리오를 제공한다. 동시에 식품 업계에서 고객이 원하는 상품에 가치를 더할 수 있도록 지원하려 한다. 데이터는 퍼듀 팜의 원자재 제품을 더욱 풍부하게 만드는 데 도움이 되고 있다.
Q. 데이터레이크에 어떤 데이터가 저장되고 있는가?
A. 퍼듀 팜에서 데이터 부서를 운영하는 카일 베닝이 실용적인 접근 방식을 채택하기로 했다. CIO로서 그저 데이터레이크 구축하며 ‘언젠간 좋은 성과가 나오겠지’라고 마냥 기대하는 것은 위험한 발상이다. 데이터 인프라 운영에 많은 비용이 필요하다. 결과를 나오게 하면 비즈니스 케이스 별로 데이터 플랫폼 비즈니스 케이스를 구축해야 했다.
비즈니스 파트너가 참여하여 식품이든 농업이든 비즈니스 사례를 만들어야 한다. 비즈니스 단위 거버넌스 팀은 이를 승인하는 역할을 한다. 거버넌스 팀은 비즈니스 사례가 회사의 목표에 부합하는지 확인한다. 그런 다음 IT 그룹인 분석 팀이 올바른 순서로 데이터레이크를 구축하는지 점검한다. 퍼듀 팜은 거버넌스 팀을 정보 관리(Information Management)라 부르고 있다. IT가 아닌 비즈니스 직원이 분석가가 되기를 바라기 때문이다.
비즈니스 사례가 비즈니스 부서와 정보 관리 팀 모두의 승인을 받으면 해당 사례를 프로젝트로 전환하고 해당 비즈니스 사례에 대한 데이터만 데이터레이크에 이동하여 실제 프로덕션에 투입할 수 있다. 또한 우리는 원시 영역에 있는 데이터의 양을 알려주는 메트릭 웹페이지가 따로 있다. 일종의 데이터 레포지토리로서 소비자 영역에 있는 데이터의 양과 접근할 수 있는 데이터를 보여주고 소비자 영역으로 이동하기 전에 필요한 관리 기능을 제공하는 페이지다.
Q. 데이터 작업 방법에 대해 비즈니스 케이스 소유자를 어떻게 교육하나?
A. 베닝의 팀은 전문가 그룹(Center of Excellence)이다. 베닝의 팀에는 최종 사용자 대시보드 및 알고리즘을 자체적으로 만들 수 있을 때까지 데이터 준비 및 시각화 도구에 대해 비즈니스 케이스 팀을 교육하는 코치가 있다. 비즈니스 케이스가 승인되면 비즈니스 케이스팀은 도구를 이해하고 IT 부서가 해당 도구를 소비자 영역으로 이동시키면 비즈니스 파트너들이 직접 데이터로 작업할 수 있다. 인사이트를 제공하는 솔루션을 갖추게 되면 IT 부서는 해당 도구를 소비자 영역으로 이동해 제어 및 카탈로그화 한다.
비즈니스를 교육하고 데이터를 개별적으로 이동함으로써 큰 변화가 나타나기 시작했다. 소규모로 시작해 데이터의 가치를 입증하게 되면서 직원들은 더욱 흥미를 보였고 더 많은 부서가 참여하게 됐다. 분석에 정통한 비즈니스 리소스를 실제로 채용하고자 하는 부서도 있다.
Q. 이러한 케이스별 접근 방식은 어떤 위험성이 있었나?
A. 특정 비즈니스 케이스에 맞게 데이터를 옮기다 보면 모든 데이터를 옮겨 놓지 않으니 데이터사이의 격차를 발견할 수 있다. 따라서 한 비즈니스 케이스에서 다음 비즈니스 케이스로 이동할 때 데이터 격차 해소를 위한 노력을 진행해야 한다. 예를 들어, 재무 성과 데이터 일부만 데이터레이크에 옮겨 놓고 잘 활용해도 모든 재무 데이터 100%를 데이터레이크에서 볼 수 있는 것은 아니다. 그래서 우리는 현재 나머지 재무 데이터를 데이터레이크에 저장하는 프로젝트를 진행 중이다.
마치 제설차가 도로를 제설하여 길을 깨끗하게 만드는 것과 같다고 생각하면 된다. 한 비즈니스에서 다른 비즈니스로 이동하여 새로운 비즈니스 사례로 작업할 때, 특정 비즈니스 사례에 필요하지 않더라도 데이터를 가져올 수 있는지 확인하면 좋다. 이렇게 하면 비즈니스 사례를 통해 자체적으로 투자 환경이 조성된다.
Q. 초기 비즈니스 케이스의 실제 예로는 어떤 것이 있나?
A. 닭 발골 공장을 예로 들 수 있다. 해당 공장에서는 최적화되어 있는지 알고자 했다. 더 신속히 기계를 가동할 경우 라인 끝의 직원이 기계를 따라잡을 수 있을지 혹은 너무 늦게 가동할 경우 배치 인원이 너무 많을 것인지를 파악하고자 했다. 발골 기계에 대한 운영 데이터를 데이터레이크로 이동함으로써 실제로 비용을 상당히 절감할 수 있었다.
Q. 이러한 방식으로 데이터레이크를 채울 경우 어떤 이점이 있나?
A. 시니어 관리자가 데이터의 가치를 인정한다는 장점이 있었다. 이들은 자동으로 채워지는 대시보드를 확인할 수 있고 더 이상 종이를 사용하거나 보고서를 받기 위해 기다리지 않아도 됐다. 또한 운영 상황과 밀접한 비즈니스 케이스이므로 각자 원하는 방식으로 데이터를 파악할 수 있다. 이러한 데이터 경험은 더 많은 이들의 흥미 및 참여를 유도한다.
Q. 엔터프라이즈 데이터가 아닌 운영 데이터로 작업할 때는 어떤 어려움이 있나?
A. 재무 데이터를 활용하는 작업은 운영 데이터를 활용하는 작업만큼 복잡하지는 않다. 대부분의 경우, ERP는 대부분의 프로세스를 위해 구성되도록 특정 방식으로 구축되어 있다. 퍼듀 팜은 데이터 그 자체와 데이터를 데이터레이크에 넣는 방식을 이해하고 있지만 운영 데이터의 경우 재정 데이터 및 운영 데이터를 혼합하기 때문에 다루기 더욱 까다롭다고 보고 있다.
우리는 데이터레이크에 어느 정도의 센서 데이터가 들어가야 하는지, 어떻게 구조화되어야 하는지, 운영 기술 데이터에 대한 표준은 무엇인지, 그리고 생산 오류율을 보여주는 데이터가 공장에 남아 있어야 하는지 혹은 데이터레이크로 이동해야 하는지에 대해 처음으로 생각해야 했다. 이 모든 것을 파악하는 것은 어려운 작업이며, 여전히 많은 운영 기술(OT) 데이터를 분석하는 작업이 진행 중이다.
Q. 새로운 데이터 기능을 구축하는 CIO에게 어떤 조언을 건네고 싶나?
A. 소규모로 시작해 에코시스템을 정의하고, 기술 스택을 간소화하며, 비즈니스에 대한 신뢰성이 있는 이들을 참여시키자. 데이터 기반 비즈니스가 되려면 올바른 기술이 필요하지만 이것은 최소 조건일 뿐이다. 진정한 원동력은 비즈니스 파트너와 이들이 만들어 내는 비즈니스 사례이다.
IT는 종종 기술에만 매몰될 수 있으며 그런 경우 데이터를 과도하게 복잡하게 만들 수 있다. 하지만 기술만 중요한 것은 아니다. 거버넌스 구조를 활용해 비즈니스에 상당히 중요한 비즈니스 케이스를 선정해 완벽히 해낸 후 다음 2~3가지를 확보하면 된다. 거기서부터 시작해 확장하길 추천한다.
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