세계적인 기업들이 새로운 비즈니스 문화를 만들어가고 있습니다

지난 3년간 Jones Lange LaSalle(JLL)는 데이터 문화를 조성해 왔습니다. 코로나19가 엄습했을 때 JLL은 데이터 문화 덕분에 빠르고 효율적으로 대응할 수 있었습니다. JLL의 데이터 분석에의 투자는 미화 4천만 달러의 수익을 가져왔고, 이로써 규정 준수 비용을 합리화하고 간접 비용을 줄이고 새로운 이니셔티브를 통해 추가 수익을 창출할 수 있었습니다.

Tableau에서 후원한 이 기사는 원래 이코노미스트에 실렸었습니다.

다우닝가에서 총리가 영국의 전국 봉쇄령을 발표할 무렵, 런던의 다른 편에 있는 한 아파트 단지의 로비에서 전구의 불이 나갔습니다. 전에는 건물 관리자에게 단순한 작업이었을 전구 교체가 갑자기 큰 문제가 되었습니다.

건물 관리 업계의 거대 기업, Jones Lang LaSalle(JLL)의 전략가들은 이런 사태를 예견했었습니다. 봉쇄령 발표가 임박해 오던 시기에 그들은 HR 데이터를 가져다 재고 목록과 결합하는 작업을 시작하여, 어디의 건물 관리자들이 서비스를 중단하게 될지, 건물 유지보수에 사용할 소모품이 없는 상태가 될지 예측했습니다. 총리의 발표 이후 24시간 내에, JLL의 전략가들은 건물 관리자들에게 자원 공유 계획을 설명하고 평소대로 업무를 계속할 수 있도록 했습니다.

지난 3년간, JLL의 Paul Chapman 글로벌 비즈니스 인텔리전스 및 기술 담당 이사는 JLL의 데이터 문화 발달에 노력했습니다. "당사의 설비 관리자는 공기 조화 장치가 얼마나 오래되었고 언제 교체해야 할지부터 각 설비의 제곱미터당 비용까지, 스스로 다양한 데이터를 확인할 수 있습니다." 회사의 모든 직위의 직원들이 대시보드를 통해 이 데이터에 접근할 수 있으며, 이는 문제가 발생할 때 근본 원인을 파악하고 대응책을 마련하는 데 도움이 됩니다.

"당사의 설비 관리자는 공기 조화 장치가 얼마나 오래되었고 언제 교체해야 할지부터 각 설비의 제곱미터당 비용까지, 스스로 다양한 데이터를 확인할 수 있습니다."

봉쇄령 이전에도 그 성과는 상당했습니다. 데이터 분석에의 투자는 미화 4천만 달러의 수익을 가져왔고, 이로써 규정 준수 비용을 합리화하고 간접 비용을 줄이고 새로운 이니셔티브를 통해 추가 수익을 창출할 수 있었습니다.

하지만 JLL의 사례는 큰 변화의 일부일 뿐입니다. 전 세계적으로 다양한 업종의 기업들이 자체적인 데이터 문화를 만들려 준비하고 있습니다. 목표에 도달하기 위해, 각 기업에서는 세 가지 도전을 이겨내야 할 것입니다.

기대의 씨앗: 전사적 차원의 운동 전개

많은 기업에서 여전히 데이터를 비즈니스 인텔리전스 부서의 전유물로, 일반 직원과는 관계가 없는 일로 여깁니다. 이런 관점은 회사의 성과와 브랜드에 모두 심각한 손해를 입힐 수 있습니다.

선도적인 분석 플랫폼인 Tableau에서 최근에 수행한 한 설문조사에 따르면, 영국의 모든 지식 근로자 중 절반이 의사 결정에 데이터를 사용한 흔적이 없는 회사에서는 근무하고 싶지 않을 것 같으며, 반대로 데이터로 작업하고 관련 기술을 발전시킬 기회를 제공하는 회사 쪽으로 마음이 기운다고 말했습니다.

탄탄하게 성장하려면 데이터 문화의 뿌리가 깊어야 합니다. 비즈니스 리더들은 회사의 모든 수준의 직원들이 데이터를 사용하여 의사 결정을 하도록 해야 합니다. 이를 위한 한 가지 좋은 방법은 자신의 직무 관련 문제를 데이터를 사용하여 해결하는 데 열정적인 사람을 집중 조명하는 것입니다. "우리 회사의 모든 직위에는 '데이터 챔피언'이 있습니다." JLL의 Simon Beaumont 글로벌 이사는 이렇게 설명합니다. "회사 조직을 전부 살펴보면, 전문 분석가만 데이터 챔피언 역할을 하는 게 아니라는 것을 알게 될 것입니다. 우리 회사에는 '긍정적 일탈'이라 부르는 개념이 있는데, 이는 긍정적인 방식으로 데이터를 사용하는 사람을 일컫는 말입니다. 이런 사람들은 동료들에게도 똑같이 해보라고 적극적으로 권유합니다."

뿌린 대로 거둡니다: 기술 격차 조정

일단 직원들의 참여를 끌어냈으면, 회사는 데이터 문화를 육성하기 위해 적합한 교육과 프로그램 제공에 투자해야 합니다. 효과적인 교육 계획에는 전략적인 균형 잡기가 필요합니다. 너무 기본적인 교육만 하면 탄력을 받지 못하고, 교육 내용이 너무 어려우면 데이터 해독 능력이 적은 직원이 소외감을 느끼고 기술 격차가 심화될 위험이 있습니다.

직원의 데이터 숙련도에 대한 설문조사는 유용한 출발점이며, 전사적인 데이터 문화 발전에 대한 약속과 의지를 강조하는 데 도움이 될 수 있습니다. 설문조사 데이터로 다양한 팀에서 데이터를 어떻게 사용하고 있는지 확인할 수도 있습니다. 데이터를 수집하기에 더 적절한 팀이 있는 반면, 동료들에게 인사이트를 전달하기 위한 기술이 필요한 팀도 있을 수 있습니다.

"교육은 기술적 기량만 다루는 게 아닙니다. 데이터에 대한 사고방식과 그와 관련된 스토리를 전개하는 것도 포함합니다."

Chapman 씨는 이렇게 설명합니다. "교육은 기술적 기량만 다루는 게 아닙니다." "데이터에 대한 사고방식과 그와 관련된 스토리를 전개하는 것도 포함합니다." JLL의 자체 데이터 숙련도 설문조사 결과, 숫자를 다루는 데 가장 능숙한 직원들이 데이터 분석 결과를 의미 있는 인사이트로 바꾸는 데 항상 최고인 건 아니라는 점이 드러났습니다. "그건 보기 좋은 테이블을 만들 줄 아는 것과는 무척 다른 기술입니다."

교육 자체는 다양한 형식을 띨 수 있습니다. 실무자에게 업무상 매일 사용하는 특정 데이터를 더 잘 이해하는 방법을 보여주는 데는 대화식의 소규모 그룹 교육이 효과적일 수 있습니다. 비공개 데이터와 공개 데이터를 구분하고 그 취급 방법을 모든 사람이 알도록 범용 지침을 제시하는 목적으로는 규모가 더 큰 정규 교육 과정을 활용할 수 있겠습니다.

계속되는 성장: 대대적인 변화의 지속

강력한 데이터 문화는 완성되어 끝나는 것이 아닙니다. 강력한 데이터 문화가 조직 전반에 확산되면 계속 성장하여 사람들이 자신의 현재 역할 너머를 바라보고 회사의 프로세스를 개선할 새로운 방법을 찾아내게 만듭니다.

Beaumont 씨는 이렇게 말합니다. "비즈니스 사용자가 데이터 해독 능력을 갖추고 데이터 문화를 체득하게 하려면, 제한된 방식으로 데이터를 보게 해서는 안 됩니다." "즉, 비즈니스 사용자는 해답을 찾을 목적으로 데이터를 볼 것이 아니라, 질문을 던지고 대화를 나눌 기회로서 데이터를 봐야 한다는 뜻입니다. 대시보드 사용 방법의 관점에서 제공하는 기술적 기량 외에, 데이터에 대한 사용자의 인식 변화도 목표로 하고 있습니다. 사용자들은 대시보드를 바라보며 한 숫자를 가려내서 '내 준수 수준은 97%군'이라 말할 수 있습니다. 하지만 실제로 우리는 사용자들이 '3%는 어떻게 된 거지? 이 숫자가 나타내는 의미를 진정으로 이해하기 위해 해야 할 질문은 무엇일까?'라고 말하길 원하는 것입니다."

이런 사고방식의 전환이 있어야 직원들이 자신을 둘러싼 정보를 변화의 동력으로 인식해 업무상 통념으로 굳어진 부분에 대해서도 자신 있게 이의를 제기하고 새로운 업무 방식을 발전시킬 수 있습니다.

하지만 모든 직원이 데이터 기반 의사 결정을 위한 도구를 갖춘 때에도 진정한 데이터 문화를 가꾸려면 끊임없이 관심을 가지고 돌봐야 합니다. 오직 데이터가 비즈니스를 성장시키는 동력이 된 후에야 잠시 여유를 즐길 수 있을 것이며, 노력은 계속되어야 합니다.