1. “그건 그냥 IT 부서의 업무일 뿐이야.”
많은 유틸리티 업계 경영진은 비즈니스 데이터 분석을 기술적인 프로젝트로 생각합니다. IT 부서에 맡기고 대시보드를 구축하게 하면 마법처럼 유용한 통찰력이 나타날 거라고 믿는 것이죠. 하지만 이러한 생각은 맥킨지앤컴퍼니가 유틸리티 데이터 관련 보고서에서 지적한 '잘못된 통념 1번'을 그대로 반영하는 것입니다.
사실 분석은 고립된 환경에서 이루어지는 것이 아닙니다. 전력 회사처럼 전력망 안정성, 인프라, 규제 압력, 고객 기대치 등 여러 요소를 동시에 고려해야 하는 기업에서는 운영, 사업 부서, 규제 기관, IT 부서의 모든 담당자가 한자리에 모여야 합니다. 만약 경영진이 분석을 "단순한 IT 프로젝트" 정도로만 여긴다면, 그 결과로 얻어지는 인사이트는 제대로 활용되지 못할 것입니다.
비즈니스 데이터 분석을 할 때는 단순히 도구를 만드는 것만으로는 충분하지 않습니다. 사고방식, 행동, 비즈니스 프로세스를 바꿔야 합니다. 이를 IT 부서에만 맡겨서는 안 됩니다.
2. "저희 시스템은 준비되어 있으므로, 유용한 정보를 얻으실 수 있을 것입니다."
또 다른 큰 오해는 "우리는 모든 시스템을 갖추고 있으니 비즈니스 데이터 분석은 저절로 해결될 것이다"라는 것입니다. 맥킨지 보고서에 따르면, 많은 유틸리티 기업들이 ERP, WAM, CIS, GIS 등을 통합하면 "준비가 됐다"고 생각하지만, 그렇지 않습니다.
문제는 다음과 같습니다. 모든 데이터를 확보했더라도, 어떤 데이터를 어떤 형식으로 수집하고, 어떻게 정리하고, 사람들이 활용 가능한 형태로 데이터에 접근할 수 있는지 등을 제대로 고려하지 않았다면 비즈니스 데이터 분석은 정체될 수밖에 없습니다.
예를 들어, 기존 시스템은 서로 다른 데이터 언어를 사용할 수 있습니다. 데이터 사일로가 여전히 존재할 수 있습니다. 따라서 유틸리티 기업 임원에게 중요한 것은 비즈니스 데이터 분석을 수행할 때 데이터를 매핑하는 것입니다. 데이터의 출처, 흐름, 품질, 그리고 이러한 요소들을 어떻게 연결할지 파악해야 합니다.
3. "데이터 레이크를 구축하면 나머지는 저절로 해결될 것이다."
어쩌면 이것이 '반쯤은 잘못된 통념'일지도 모릅니다. 많은 조직들이 방대한 데이터 저장소('데이터 레이크')만 있으면 유용한 인사이트를 얻을 수 있을 거라고 생각합니다. 하지만 유틸리티 업계에서는 이는 위험한 발상입니다. 맥킨지 보고서에 따르면, 비즈니스 맥락이 없는 대규모 비정형 데이터는 값비싼 '다크 데이터'의 무덤이 될 수 있다고 합니다.
비즈니스 데이터 분석을 추구할 때, 데이터 레이크를 구축하는 것 자체가 최종 목표가 아닙니다. 핵심 질문은 "우리가 답하고자 하는 비즈니스 질문은 무엇인가?" 그리고 "어떤 분석 활용 사례가 지금 당장 가치를 제공하는가?"입니다. 목적 없이 모든 데이터를 쏟아붓는 것은 결국 비용(저장 공간, 복잡성)만 지불하고 얻는 것은 거의 없다는 것을 의미합니다.
따라서 유틸리티 환경에서 비즈니스 데이터 분석을 계획할 때는 먼저 결과물을 정하고, 그 결과물을 바탕으로 생태계를 구축해야 합니다.
4. "데이터 품질 및 전략은 나중으로 미뤄도 됩니다."
흔히 저지르는 또 다른 실수는 데이터 거버넌스, 데이터 품질 및 분석 전략에 대한 투자를 소홀히 하는 것입니다. 여러 산업 분야의 연구에 따르면 명확한 계획 없이 데이터 분석에 뛰어든 기업은 시간과 자원을 낭비하고 신뢰를 잃는 경우가 많습니다.
유틸리티 분야에서는 수백 또는 수천 개의 센서, 현장 장치, 스마트 미터 등에서 데이터가 생성되는데, 이들은 모두 서로 다른 프로토콜을 사용하고 데이터 품질도 제각각입니다. 이러한 환경에서 비즈니스 데이터 분석의 가치는 신뢰할 수 있는 데이터, 체계적인 프로세스, 그리고 효과적인 거버넌스에 달려 있습니다.
이 단계를 건너뛰면 분석 결과가 부정확해지고('쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다') 경영진의 신뢰를 잃게 될 것입니다.
5. "부서 간 장벽은 중요하지 않습니다. 각 부서에서 자체적인 분석을 수행할 수 있습니다."
전력 업계에서는 발전, 배전, 고객 서비스, 규제, 운영 등 다양한 사업 부서가 각자 자체적인 분석 또는 데이터 보고 활동을 수행하는 경우가 많습니다. 하지만 이러한 부서 간 장벽이 생기는 순간, 기업 전반의 비즈니스 데이터 분석 목표는 파편화됩니다. 에너지/전력 분석 관점에서 볼 때, 데이터 사일로는 주요 장애물입니다.
부서 A와 B가 공유 데이터 전략 없이 각자 전문 분야 분석에만 매달린다면, 부서 간 시너지 효과를 얻을 수 없습니다. 예를 들어, 고객 사용 패턴과 전력망 자산 상태 데이터를 연결하면 새로운 유지보수 우선순위를 파악할 수 있습니다. 하지만 이러한 데이터들이 서로 분리된 사일로에 갇혀 있다면, 전체적인 상황을 결코 파악할 수 없을 것입니다.
따라서 유틸리티 기업 경영진은 부서별이 아닌 전사적인 차원에서 비즈니스 데이터 분석 노력을 기울일 수 있도록 추진해야 합니다.
5½. "투자만 하면 분석 ROI는 빠르게 나타날 것입니다."
여기서 "반쪽짜리" 이야기는 이렇습니다. 분석 도구에 투자하고 데이터 과학자를 고용하면 빠르게 큰 수익을 볼 수 있을 거라는 기대나 믿음이 있습니다. 하지만 현실은 그렇지 않습니다. 한 블로그에서는 대기업들이 분석 관련 지원 체계에 대한 투자를 소홀히 하여 프로젝트가 실패하는 경우가 많다고 지적했습니다.
특히 공공시설 분야에서는 복잡한 시스템, 기존 자산, 규제 제약, 장기 투자 등의 문제에 직면하게 됩니다. 따라서 비즈니스 데이터 분석은 단기적인 성과만을 가져오는 것이 아니라, 장기적인 관점과 더불어 "빠른 성과"를 모두 고려하여 설계해야 합니다.
해결책: 명확한 지표를 가진 영향력이 큰 사용 사례 한두 가지(예: 예측 유지보수 또는 수요 예측)를 선택하세요. 그런 다음 점진적으로 확대하고, 가치를 입증한 후 확장하세요. "3개월 안에 모든 것을 분석으로 완전히 바꿔버리겠다"는 생각에 모든 것을 걸지 마세요.
모든 것을 하나로 모으기
전력 회사 경영진이 비즈니스 데이터 분석을 단순히 "분석을 구현하자"라는 형식적인 절차로 접근할 때, 다음과 같은 함정에 빠지기 쉽습니다. IT 부서에 맡기거나, 시스템만으로 결과를 얻을 수 있을 거라고 생각하거나, 비즈니스 질문보다 데이터 레이크를 먼저 구축하거나, 데이터 거버넌스를 무시하거나, 데이터 사일로를 용인하거나, 즉각적인 투자 수익(ROI)을 기대하는 것입니다.
대신, 더 나은 길은 다음과 같습니다
• 성과 정의: 어떤 성과를 목표로 하고 있습니까? (예: 가동 중단 시간 15% 감소, 고객 경험 평가 개선, 자산 수명 주기 비용 최적화)
• 조율: 비즈니스 리더십, 운영, IT 및 분석 팀을 한데 모으십시오. 비즈니스 데이터 분석은 여러 부서가 협력해야 하는 작업입니다.
• 재고 조사: 현재 보유하고 있는 데이터의 종류, 저장 위치, 데이터 정리 상태, 접근성 등을 파악합니다.
• 목적에 맞게 구축하세요: 중요한 사용 사례를 선택하고, 시스템을 연결하고, 데이터를 정리하고, 거버넌스를 확보하세요.
• 측정: 첫날부터 분석 활용 지표(누가 인사이트를 활용하는가?)와 비즈니스 지표(무엇이 개선되었는가?)를 모두 추적하십시오.
• 확장성: 성공이 입증되면 더 많은 영역으로 확장하고, 단순한 설명적 분석을 넘어 예측/처방적 분석과 같은 고급 분석 기능을 추가하십시오.
• 강조합니다. 비즈니스 데이터 분석은 한 번으로 끝나는 것이 아닙니다. 데이터는 진화하고, 비즈니스는 성장하며, 분석 역량 또한 함께 발전해야 합니다.
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