칼럼

[이재관의 엔터프라이즈 데이터 아키텍처 꿰뚫기] 기업에 도움되는 정보를 얻기 위한 기본조건

발행일시 : 2017-07-31 08:58
[이재관의 엔터프라이즈 데이터 아키텍처 꿰뚫기] 기업에 도움되는 정보를 얻기 위한 기본조건

기업이 고객이 원하는 제품이나 서비스의 가치를 생산하고 그 가치를 전달하여 대가를 지불 받는 ‘비즈니스 주기’ 동안 일어나는 활동의 결과인 데이터는 무수히 발생한다. 또 그것은 다른 활동에도 사용되며 새로운 데이터가 만들어진다.

산업의 발전과 함께 대량 생산 체제로 환경이 변화하면서, 생산 및 판매 등 활동을 수행하는 임•직원뿐만 아니라, 설비로부터 생성되는 데이터들이 종이 매체에 저장 관리 되었다. 그런데 그 데이터들을 처리하는데 비용이 많이 소비되고 재사용하기도 어렵다. 게다가 데이터가 정확하지 않아 경영상 의사 결정에도 큰 도움을 주지 못한다.

기업이 지속적으로 성장 발전하려면 기업의 건상 상태를 제대로 파악하고 발전적인 계획을 수립하여 끊임없이 노력해야 한다. 그러나 종이와 같은 아날로그 매체에 담긴 데이터로는 많은 시간과 인력이 동원되는 비효율적인 상황이 계속될 뿐이다. 그래서 계산을 잘할 수 있는 기계적 장치인 컴퓨터가 태어났고 종이 매체에 담긴 데이터를 컴퓨터가 인식할 수 있는 전자 즉, 디지털 매체로 변환하여 데이터를 집적해 놓은 장치에 저장하고 필요한 사람이 필요한 시점에 찾아볼 수 있는 통신 환경도 갖추어졌다. 우리는 데이터를 디지털로 변환하는 역할을 하는 프로그램을 ‘소프트웨어’라 부르고 데이터를 저장하는 장치를 ‘하드웨어’라 부르며 각 매체를 연결하는 장치를 ‘네트워크’라 부른다.

기업이 고객이 원하는 제품이나 서비스의 가치를 생산하고 그 가치를 전달하여 대가를 지불 받는 ‘비즈니스 주기’ 동안 일어나는 활동의 결과인 데이터는 무수히 발생한다. 또 그것은 다른 활동에도 사용되며 새로운 데이터가 만들어진다.

산업의 발전과 함께 대량 생산 체제로 환경이 변화하면서, 생산 및 판매 등 활동을 수행하는 임•직원뿐만 아니라, 설비로부터 생성되는 데이터들이 종이 매체에 저장 관리 되었다. 그런데 그 데이터들을 처리하는데 비용이 많이 소비되고 재사용하기도 어렵다. 게다가 데이터가 정확하지 않아 경영상 의사 결정에도 큰 도움을 주지 못한다.

기업이 지속적으로 성장 발전하려면 기업의 건강 상태를 제대로 파악하고 발전적인 계획을 수립하여 끊임없이 노력해야 한다. 그러나 종이와 같은 아날로그 매체에 담긴 데이터로는 많은 시간과 인력이 동원되는 비효율적인 상황이 계속될 뿐이다. 그래서 계산을 잘할 수 있는 기계적 장치인 컴퓨터가 태어났고 종이 매체에 담긴 데이터를 컴퓨터가 인식할 수 있는 전자 즉, 디지털 매체로 변환하여 데이터를 집적해 놓은 장치에 저장하고 필요한 사람이 필요한 시점에 찾아볼 수 있는 통신 환경도 갖추어졌다. 우리는 데이터를 디지털로 변환하는 역할을 하는 프로그램을 ‘소프트웨어’라 부르고 데이터를 저장하는 장치를 ‘하드웨어’라 부르며 각 매체를 연결하는 장치를 ‘네트워크’라 부른다.

기업들이 앞다투어 데이터를 디지털 장치에 담기 위한 프로젝트를 수행하게 되었다. 초기에는 이슈가 ‘어떻게 하면 변환하는 소프트웨어를 빨리 만들어서 데이터를 신속하게 변환하여 저장할까?’였고 현재 수행하고 있는 활동과 그 결과인 데이터를 발견하여 전산시스템을 만들어내는 것이었다. 그래서 현업이 수행하는 활동을 잘 파악하여 현업과 전산 기술자들이 쉽게 이해할 수 있는 다이어그램으로 정의하고 그 활동의 결과인 데이터도 함께 정의하여 전산시스템을 신속하게 구축하려는 노력했다. 그 결과로 만들어진 ‘소프트웨어 엔지니어링’과 ‘구조적 방법론(Structured Methodology’)등이 각광을 받았다.

전산화가 마무리되어 가는 1980년대말경 많은 기업들은 경영적인 또다른 이슈에 봉착하게 되었다. 예를 들면 한 최고경영자가 요구한 ‘노동 생산성’이 인사관리 부서와 생산관리 부서에서 내놓은 값과 일치하지 않아 조사해 보니, 각 부서를 위한 전산시스템이 중복된 데이터베이스가 존재했고 그 데이터들은 같은 개념의 데이터이면서 양적이나 구조적으로 다른 모습이었다.

더불어 전산화가 완성되면서 기업이 자신의 건강 상태를 파악하여 기업 성장발전을 위한 계획을 수립하는데 초점이 맞춰지기 시작했다. 그런데 고객이 살고 있는 지역에서 멀리 떨어진 공장과의 거리적 요인과 각 부서의 과당 경쟁적 요인으로 인하여 모순이 발생했다. 고객 가까이서 주문을 수주하는 영업 사원은 고객이 원하는 대로 공장의 생산 설비 능력을 벗어난 주문을 받아 영업실적을 올렸다. 생산 공장은 고객의 요구는 도외시하고 자신들의 생산 설비 능력을 전부 가동하여 팔리지도 않는 제품을 마구 생산했다. 두 조직이 열심히 활동했는데도 기업이 빨리 망하는 꼴이 되었다.

어려움에 봉착한 기업들은 혁신을 위해 고객과 고객에게 전해지는 제품과 서비스의 가치를 사명(Mission)으로 정의하고 사명을 실현하기 위한 목표와 전략을 수립하였다. 이렇게 비즈니스 틀을 갖추고 그를 수행하기 위한 장기적인 활동과 그 결과인 데이터에 대한 틀을 갖췄다. 전사적으로 통합되어 조화로운 활동이 일어나고 통합된 데이터베이스를 통해 전문적 관리자가 데이터를 관리해 나가는 변화였다.

우리는 기업이 자신의 사명과 목표 및 전략을 담은 비즈니스 틀을 달성하기 위해, 장기적으로 수행할 활동과 그 결과인 데이터를 정의하여 수행하고 있을 때를 ‘정보(Information)’와 ‘정보시스템’이라 부른다. 정보는 기업의 비즈니스 틀을 수행하는 중장기적인 데이터의 변화 추이로 이해될 수 있다. 그래서 기업의 비즈니스 틀과 정보(활동과 데이터, 상호관계) 틀을 하나의 차원 높은 저장소에 저장해 놓고 주기적으로 데이터베이스를 통해 비즈니스 성과를 평가하여 실현 여부를 측정해야 한다. 그리고 그 속에서 조정 활동을 끊임없이 해나갈 때, 제대로 된 정보를 얻었다고 표현할 수 있다.

결론적으로 기업의 데이터와 정보는 한 차원 높은 관계이고 자신이 실현하고 달성하려는 비즈니스 틀을 설정하지 않으면 존재할 수 없는 관계다. 기업, 즉 엔터프라이즈 데이터는 전사적으로 통합된 하나의 모습으로 갖추어져야 하고 전문적인 관리 능력을 가진 장기적인 조직이 지속적으로 관리해야 한다. ‘정보공학(Information Engineering)’이 세상에 알려진 지 30년이 지난 지금, 비즈니스 틀과 전사적 통합 활동 및 데이터에 대한 정의를 담고 있는 저장소(Repository)를 두리번거리며 찾고 있는 우리는 성급히 다가온 지식 사회의 문턱에서 혼란에 빠져 방황하는 기술 환상주의자가 아닌지 모르겠다.

엔터프라이즈 데이터는 비즈니스 틀을 지향하고 있을 때 정보로서 다가오고 성장함을 이해하고 우리가 다음 차원으로 성장하기 위한 준비가 됐는지 되돌아볼 시점이 다가왔다.

이재관 objectjk@gmail.com 필자는 30년전, 중소기업 전산화를 위해 프로그래머로부터 출발하여 광양제철소 생산공정 진행을 위한 데이터베이스의 데이터 정합성을 관리하며 데이터 품질 분야에 첫 발을 내디뎠다. 제임스 마틴 박사의 정보공학방법론에 매료되어 기업과 정부기관의 정보전략기획 및 정보시스템 구축 프로젝트를 위한 컨설팅을 수행하였다. 2년 전에 DAMA International의 Korea Chapter를 설립하여 엔터프라이즈 데이터 매니지먼트(eDM) 프레임워크를 연구하며 세계의 데이터 매니지먼트 그룹들과의 연계와 지식을 보급하는 활동을 전개해 나가고 있다.

[이재관의 엔터프라이즈 데이터 아키텍처 꿰뚫기] 기업에 도움되는 정보를 얻기 위한 기본조건

기업들이 앞다투어 데이터를 디지털 장치에 담기 위한 프로젝트를 수행하게 되었다. 초기에는 이슈가 ‘어떻게 하면 변환하는 소프트웨어를 빨리 만들어서 데이터를 신속하게 변환하여 저장할까?’였고 현재 수행하고 있는 활동과 그 결과인 데이터를 발견하여 전산시스템을 만들어내는 것이었다. 그래서 현업이 수행하는 활동을 잘 파악하여 현업과 전산 기술자들이 쉽게 이해할 수 있는 다이어그램으로 정의하고 그 활동의 결과인 데이터도 함께 정의하여 전산시스템을 신속하게 구축하려는 노력했다. 그 결과로 만들어진 ‘소프트웨어 엔지니어링’과 ‘구조적 방법론(Structured Methodology’)등이 각광을 받았다.

전산화가 마무리되어 가는 1980년대말경 많은 기업들은 경영적인 또다른 이슈에 봉착하게 되었다. 예를 들면 한 최고경영자가 요구한 ‘노동 생산성’이 인사관리 부서와 생산관리 부서에서 내놓은 값과 일치하지 않아 조사해 보니, 각 부서를 위한 전산시스템이 중복된 데이터베이스가 존재했고 그 데이터들은 같은 개념의 데이터이면서 양적이나 구조적으로 다른 모습이었다.

더불어 전산화가 완성되면서 기업이 자신의 건강 상태를 파악하여 기업 성장발전을 위한 계획을 수립하는데 초점이 맞춰지기 시작했다. 그런데 고객이 살고 있는 지역에서 멀리 떨어진 공장과의 거리적 요인과 각 부서의 과당 경쟁적 요인으로 인하여 모순이 발생했다. 고객 가까이서 주문을 수주하는 영업 사원은 고객이 원하는 대로 공장의 생산 설비 능력을 벗어난 주문을 받아 영업실적을 올렸다. 생산 공장은 고객의 요구는 도외시하고 자신들의 생산 설비 능력을 전부 가동하여 팔리지도 않는 제품을 마구 생산했다. 두 조직이 열심히 활동했는데도 기업이 빨리 망하는 꼴이 되었다.

어려움에 봉착한 기업들은 혁신을 위해 고객과 고객에게 전해지는 제품과 서비스의 가치를 사명(Mission)으로 정의하고 사명을 실현하기 위한 목표와 전략을 수립하였다. 이렇게 비즈니스 틀을 갖추고 그를 수행하기 위한 장기적인 활동과 그 결과인 데이터에 대한 틀을 갖췄다. 전사적으로 통합되어 조화로운 활동이 일어나고 통합된 데이터베이스를 통해 전문적 관리자가 데이터를 관리해 나가는 변화였다.

우리는 기업이 자신의 사명과 목표 및 전략을 담은 비즈니스 틀을 달성하기 위해, 장기적으로 수행할 활동과 그 결과인 데이터를 정의하여 수행하고 있을 때를 ‘정보(Information)’와 ‘정보시스템’이라 부른다. 정보는 기업의 비즈니스 틀을 수행하는 중장기적인 데이터의 변화 추이로 이해될 수 있다. 그래서 기업의 비즈니스 틀과 정보(활동과 데이터, 상호관계) 틀을 하나의 차원 높은 저장소에 저장해 놓고 주기적으로 데이터베이스를 통해 비즈니스 성과를 평가하여 실현 여부를 측정해야 한다. 그리고 그 속에서 조정 활동을 끊임없이 해나갈 때, 제대로 된 정보를 얻었다고 표현할 수 있다.

결론적으로 기업의 데이터와 정보는 한 차원 높은 관계이고 자신이 실현하고 달성하려는 비즈니스 틀을 설정하지 않으면 존재할 수 없는 관계다. 기업, 즉 엔터프라이즈 데이터는 전사적으로 통합된 하나의 모습으로 갖추어져야 하고 전문적인 관리 능력을 가진 장기적인 조직이 지속적으로 관리해야 한다. ‘정보공학(Information Engineering)’이 세상에 알려진 지 30년이 지난 지금, 비즈니스 틀과 전사적 통합 활동 및 데이터에 대한 정의를 담고 있는 저장소(Repository)를 두리번거리며 찾고 있는 우리는 성급히 다가온 지식 사회의 문턱에서 혼란에 빠져 방황하는 기술 환상주의자가 아닌지 모르겠다.

엔터프라이즈 데이터는 비즈니스 틀을 지향하고 있을 때 정보로서 다가오고 성장함을 이해하고 우리가 다음 차원으로 성장하기 위한 준비가 됐는지 되돌아볼 시점이 다가왔다.

이재관 objectjk@gmail.com 필자는 30년전, 중소기업 전산화를 위해 프로그래머로부터 출발하여 광양제철소 생산공정 진행을 위한 데이터베이스의 데이터 정합성을 관리하며 데이터 품질 분야에 첫 발을 내디뎠다. 제임스 마틴 박사의 정보공학방법론에 매료되어 기업과 정부기관의 정보전략기획 및 정보시스템 구축 프로젝트를 위한 컨설팅을 수행하였다. 최근 2년전에 DAMA International의 Korea Chapter를 설립하여 엔터프라이즈 데이터 매니지먼트(eDM) 프레임워크를 연구하며 세계의 데이터 매니지먼트 그룹들과의 연계와 지식을 보급하는 활동을 전개해 나가고 있다.

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