1. "그냥 IT의 일이야"
많은 유틸리티 기업 리더들은 비즈니스 데이터 분석을 기술 프로젝트로 생각합니다. IT 부서에 맡기고 대시보드를 구축하면 마법 같은 통찰력이 나타날 거라고 생각하는 것이죠. 하지만 이러한 생각은 맥킨지 앤 컴퍼니가 유틸리티 데이터 관련 기사에서 지적한 첫 번째 오해와 일맥상통합니다.
진실은 이렇습니다. 분석은 진공 상태에서만 존재하는 것이 아닙니다. 전력망 안정성, 인프라, 규제 압력, 고객 기대치 등을 동시에 해결해야 하는 유틸리티 산업의 경우, 운영, 사업부, 규제 기관, IT 부서의 모든 구성원이 한자리에 모여야 합니다. 비즈니스 리더들이 분석을 "IT 프로젝트"처럼 취급한다면, 그 결과로 도출되는 인사이트는 제대로 활용되지 못할 것입니다.
비즈니스 데이터 분석을 수행할 때는 단순히 도구를 구축하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 사고방식, 행동, 비즈니스 프로세스를 변화시키는 것입니다. IT 부서에만 맡겨서는 안 됩니다.
2. "우리 시스템은 준비되었으므로 통찰력이 흐를 것입니다."
또 다른 큰 오해는 "우리는 모든 시스템을 갖추고 있으니 비즈니스 데이터 분석은 저절로 해결될 것이다"입니다. 맥킨지 다시 한번 강조하지만, 많은 유틸리티 기업들은 ERP, WAM, CIS, GIS 등을 하나로 통합하면 "준비가 됐다"고 생각합니다. 하지만 그렇지 않습니다.
문제는 모든 데이터를 가지고 있더라도 어떤 데이터가 어떤 형식으로 되어 있는지, 어떻게 수집되고, 어떻게 정제되는지, 사람들이 사용 가능한 형태로 접근할 수 있는지에 대해 생각하지 않는다면 비즈니스 데이터 분석은 중단될 것이라는 점입니다.
예를 들어, 레거시 시스템은 서로 다른 데이터 언어를 사용할 수 있습니다. 사일로 현상이 지속될 수 있습니다. 따라서 공공 서비스 담당자에게 중요한 것은 비즈니스 데이터 분석을 수행할 때 데이터를 매핑하는 것입니다. 데이터 출처, 흐름, 품질, 그리고 이들을 어떻게 연결할지 파악해야 합니다.
3. "데이터 레이크를 구축하면 나머지는 자동으로 정렬됩니다."
이는 아마도 "반쪽짜리 신화"일 것입니다. 많은 조직이 방대한 데이터 저장소("데이터 레이크")를 갖추면 인사이트를 얻을 수 있다고 생각합니다. 하지만 유틸리티 분야에서는 이는 위험합니다. 맥킨지의 사례를 다시 한번 언급하자면, 비즈니스 맥락이 없는 대규모 비정형 데이터 저장소는 종종 값비싼 "다크 데이터"의 무덤이 됩니다.
비즈니스 데이터 분석을 추진할 때 데이터 레이크(Lake)가 최종 목표는 아닙니다. 중요한 질문은 다음과 같습니다. 우리는 어떤 비즈니스 질문에 답하고 있는가? 어떤 분석 활용 사례가 현재 가치를 창출하는가? 목적 없이 모든 것을 쏟아붓는 것은 비용(저장 공간, 복잡성)만 지불하고 얻는 것은 거의 없다는 것을 의미합니다.
따라서 유틸리티 환경에서 비즈니스 데이터 분석을 계획할 때는 결과부터 시작한 다음 생태계를 구축하세요.
4. “데이터 품질과 전략은 나중에 해도 된다”
또 다른 흔한 실수는 데이터 거버넌스, 데이터 품질, 그리고 분석 전략에 대한 투자 부족입니다. 여러 산업 분야의 연구에 따르면, 명확한 계획 없이 데이터 분석에 뛰어드는 기업은 시간과 자원을 낭비하고 신뢰를 잃는 경우가 많습니다.
공공 서비스 분야에서는 수백 또는 수천 개의 센서, 현장 장치, 스마트 미터 등에서 데이터가 생성되는 경우가 많으며, 각 센서는 서로 다른 프로토콜과 다양한 품질을 가지고 있습니다. 이러한 환경에서 비즈니스 데이터 분석의 가치는 신뢰할 수 있는 데이터, 체계적인 프로세스, 그리고 효율적인 거버넌스에 달려 있습니다.
이것을 건너뛴다면 분석 결과는 의심스러운 결과를 제공할 것이고('쓰레기가 들어가면 쓰레기가 나온다') 리더십에 대한 신뢰를 잃게 될 것입니다.
5. "사일로는 문제가 되지 않습니다. 각 부서가 자체 분석을 수행할 수 있습니다."
유틸리티 업계에서는 발전, 배전, 고객 서비스, 규제, 운영 등 다양한 사업부가 자체적인 분석 또는 데이터 보고 업무를 수행하는 경우가 많습니다. 하지만 사일로가 구축되는 순간, 전사적인 비즈니스 데이터 분석 목표가 파편화됩니다. 에너지/유틸리티 분석 관점에서 데이터 사일로는 주요 장애물입니다.
A 부서와 B 부서가 공유 데이터 전략 없이 각자의 틈새 분석에 집중한다면, 크로스 도메인 인사이트를 잃게 됩니다. 예를 들어, 고객 사용 패턴을 그리드 자산 상태 데이터와 연결하면 새로운 유지 관리 우선순위를 파악할 수 있습니다. 하지만 이러한 데이터들이 서로 분리되어 있다면 더 큰 그림을 볼 수 없습니다.
따라서 공익사업 임원진은 부서별뿐만 아니라 기업 전체의 비즈니스 데이터 분석 노력을 조정해야 합니다.
5.5. "투자만 하면 분석 ROI가 빠르게 나타날 것입니다."
"절반"의 답은 다음과 같습니다. 분석 도구에 투자하고 데이터 과학자를 고용하면 빠르게 큰 성과를 거둘 수 있다는 기대나 믿음이 있습니다. 하지만 현실은 엇갈립니다. 한 블로그에서는 대기업들이 분석 관련 지원 체계에 대한 투자를 소홀히 하여 프로젝트가 실패로 돌아간다고 지적했습니다.
특히 유틸리티 분야에서는 복잡한 시스템, 기존 자산, 규제 제약, 그리고 장기 투자 등을 다루게 됩니다. 따라서 "빠른 성과"와 장기적인 관점을 모두 고려하지 않는 한, 비즈니스 데이터 분석이 항상 단기적인 성과를 가져다주지는 않습니다.
해결 방법: 명확한 지표를 바탕으로 영향력이 큰 사용 사례(예: 예측 유지 관리 또는 수요 예측)를 한두 개 선택하세요. 그런 다음 규모를 확대하고 가치를 입증하세요. 확장하세요. "3개월 안에 분석을 통해 모든 것을 완전히 바꿔놓겠습니다"라고 장담하지 마세요.
모두 하나로 모으다
공공 서비스 제공업체 임원이 비즈니스 데이터 분석을 체크박스("분석을 구현하자")처럼 접근하면 종종 다음과 같은 함정에 빠집니다. IT에 맡기고, 시스템만으로는 결과가 나올 것이라고 생각하고, 비즈니스 문제보다 데이터 레이크를 먼저 구축하고, 데이터 거버넌스를 무시하고, 사일로를 용인하고, 즉각적인 ROI를 기대하는 것입니다.
그 대신, 더 나은 경로는 다음과 같습니다.
• 정의: 어떤 비즈니스 성과를 목표로 하고 있습니까? (예: 가동 중단 시간을 15% 단축, 고객 경험 평가 개선, 자산 수명 주기 비용 최적화).
• 정렬: 비즈니스 리더십, 운영, IT 및 분석 팀을 함께 참여시킵니다. 비즈니스 데이터 분석은 교차 기능적입니다.
• 인벤토리: 이미 보유하고 있는 데이터, 해당 데이터가 어디에 있는지, 얼마나 깨끗한지, 접근성은 어떤지 매핑합니다.
• 목적의식을 가지고 구축하세요: 중요한 사용 사례를 선택하고, 시스템을 연결하고, 데이터를 정리하고, 거버넌스를 확립하세요.
• 측정: 분석 도입 지표(누가 통찰력을 사용하는가?)와 비즈니스 지표(무엇이 개선되었는가?)를 첫날부터 추적합니다.
• 확장: 성공이 확실해지면 단순한 설명적 분석이 아닌 더 많은 도메인, 더욱 진보된 분석(예측/처방적)으로 확장합니다.
• 반복: 비즈니스 데이터 분석은 한 번으로 끝나지 않습니다. 데이터는 진화하고, 비즈니스는 성장하며, 분석 성숙도도 진화해야 합니다.
또한 읽기 : 데이터 분석 교육으로 비즈니스를 늘리는 방법
