산업 데이터 사이언스 성공을 위한 기초 다지기

산업용 IoT 배포는 종종 본격적인 데이터 사이언스 이니셔티브로 진화합니다. 기계, 도구, 팔레트, 완제품의 커넥티드 센서가 방대한 데이터 스트림을 생성하며, 이를 제대로 활용하면 운영 우수성, 복원력, 유연성을 열 수 있습니다.

그러나 진정한 가치는 데이터 수집 자체가 아니라, 조직이 그 통찰을 혁신적 행동으로 전환하는 능력에 있습니다. PwC 컨설팅 수석 스티브 필스버리(Steve Pillsbury)는 목표가 "새로운 운영 벤치마크를 달성하거나, 오늘날 세상에서 복원력과 유연성을 창출하는 것"이라고 설명합니다.

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COVID-19 이전에도 많은 산업 기업은 데이터 주도 운영으로의 전환을 벅차게 여겼습니다. 데이터 사이언스 인재는 희소하고 경쟁은 치열합니다. 수많은 기업이 디지털 혁신 프로그램을 시작했지만 투자 수익은 제한적입니다. 액센추어(Accenture) 연구에 따르면 2016~2018년 산업 기업의 디지털 프로젝트 중 거의 80%가 예상 재무 수익을 달성하지 못했습니다.

조직 준비

핵심 장벽은 부적절한 계획입니다. 필스버리는 대부분의 산업 플레이어가 파일럿이나 테스트 단계에 머물러 있으며, 많은 곳이 실험 단계를 넘어서기 위해 고군분투한다고 지적합니다. 빠진 조각은 '노하우(know-how)'입니다. 단지 올바른 기술적 스킬뿐만 아니라 그 스킬을 조직 전체에 내재화하는 능력입니다. 직원들은 가능성을 이해하고 적용하는 법을 알아야 하며, 이는 지속적 학습을 향한 문화적 변화를 요구합니다.

PwC의 디지털 IQ 연구는 '초월자(transcender)' 기업(사람과 문화를 중심으로 디지털 프로그램을 구축하는 기업)이 가장 성공적임을 밝혀냈습니다. 이들 조직은 직원 교육을 우선시하고 복원력 있는 마인드셋을 조성합니다.

기업 내 데이터 성숙도는 크게 다를 수 있습니다. 건축 자재 제조사 HIL의 CIO 무랄리 라즈(Murali Raj)는 변혁 로드맵 설계 시 이 가변성을 고려하는 것의 중요성을 강조합니다. HIL의 예측 유지보수 롤아웃은 단일 라인이나 기계가 아닌 전체 숍 플로어의 디지털 백본 구축으로 시작했습니다.

프로세스에 인간 중심 설계 적용

모든 수준의 동의를 얻는 것이 필수적입니다. 많은 기업이 디지털 리더십과 모범 사례를 주도하기 위해 '최우수 센터(Center of Excellence)'를 만듭니다. 이 전문가들은 기술과 가치 동인을 이해하지만, 종종 최종 사용자가 열악한 디자인이나 불명확한 워크플로로 새 도구를 거부한다는 것을 발견합니다.

직원 지지를 얻으려면 리더는 설계 단계에서 피드백을 구하고 내부 프로세스에 인간 중심 원칙을 적용해야 합니다. 각 문제의 맥락과 직원의 페인 포인트를 연구함으로써 팀은 일상 업무에 자연스럽게 녹아드는 디지털 도구를 만들 수 있습니다.

혁신을 이끌 인재 식별

문화 변화 외에도 올바른 데이터 사이언스 리더십이 중요합니다. 킹슬리 게이트 파트너스(Kingsley Gate Partners)의 우메시 라마크리슈난(Umesh Ramakrishnan)에 따르면 AI, 머신러닝, 데이터 사이언스 전문성을 주장하는 후보자 중 약 25%만 진정한 자격을 갖춥니다. 20~30분 짧은 인터뷰로 과학/공학 탄탄한 기반과 신경망·딥러닝 실무 경험을 가진 사람을 가려낼 수 있습니다.

효과적 리더는 기술적 통찰을 조직적 영향으로 전환할 수 있어야 합니다. 커뮤니케이션, 설득, 개인 목표를 회사 미션과 연결하는 능력에서 뛰어야 합니다. 라마크리슈난은 "챔피언"이나 "전도사"라는 직함이 성공적 전환에 필요한 정교한 리더십을 과소평가한다고 지적합니다.

인재, 기술, 비즈니스 전략을 정렬하고, 비전을 명확히 전달하며 실행을 주도할 수 있는 리더가 있는 산업 기업이 지속적인 디지털 성공을 달성합니다.