[요약] DX(Digital Transformation)에 대한 몇 가지 Insight

이번 주에 우연찮게 DX 관련 강의를 듣게 되었다. 모든 세미나와 교육에서 빠지지 않는 주제이지만, 이번 강의에서는 화상으로 직접 질의 문답을 하는 형식이라 구체적인 이야기를 들을 수 있었다. 강의 중에 귀에 들어온 내용들만 간단히 정리하였다.

- DX에서 디지털은 기술 그 자체라기 보다는, 물질(아날로그) 신호를 숫자,문자(디지털)화로 표현하는 일을 의미한다.
- 4차 산업혁명 : 물리적-디지털 세계의 완벽한 통합
- DX는 공급과 상관없이 수요 붕괴가 일어나는 업부서 시작된다. Ex) 내연기관차와 전기차
- 최소한 실물 산업 프로세스의 몇몇 부문은 정보 프로세스로 증발할 것이다 (불가피성)
- DX는 기존의 인력이 ‘대체’되는 것이 아니라 ’증강’된다. (고부가가치 업무에 집중)
- DX관련 경영진의 오해 중 하나는 신기술을 마치 요술방망이로 생각하는 경향이 있다
- 현재 거버넌스 측면에서 정부는 DX에 대해 기민하게 반응하고 있지만, 법제적 측면에서는 아직 보완이 필요한 상황 (법안 제정자 중에 기술에 대해 잘 아는 인력이 거의 없기 때문)
- 실제 코딩 등의 기술은 활용 단계에서 필요한 부분이다. 굳이 실무자가 해당기술을 배울 필요가 없다. 오히려 활용역량을 키워야 한다.
- 활용능력을 어떻게 키우는가? 효율을 높이는 서비스를 많이 써봐야한다. (Slack, Notion 등) 그리고 각 서비스의 장단점 및 보완점, 각각의 서비스가 어떤 방향으로 발전되가고 있는지 이해해야 한다.
- 부분적 최적화가 아닌 기업 전체의 경쟁력이 강화되는 방향에서 DX가 진행되어야 한다.
- DX에 있어 데이터 활용에 대한 능력보다 데이터를 어떻게 쌓아야 할지를 아는 능력(도메인 지식 기반)이 더 중요하다,
- 대다수의 기업(특히 결정권자)들은 자신들이 어떤 데이터를 갖고있는지를 모른다. 따라서 DX가 탑 다운 방식으로 진행되기는 어렵다. 바텀에서 위로 올라가는 게 바람직하다.
- 먼저 현재 갖고 있는 데이터가 무엇인지를 확인한 다음 데이터의 질을 판단(뭐가 빠져있는지)한다.
- 항상 시도하는 그 시점에는 Data가 부족하다. 따라서 데이터를 모아두고 시작할 수는 없다. 어차피 데이터는 앞으로 더 많이 컬렉션 될 것이다.
- 작은 부분이라도 즉시 현재 갖고 있는 데이터를 가지고 시뮬레이션을 시작해야 한다. (=데이터적 사고를 작게라도 진행을 해야한다)
- 데이터를 모을 고민이 아니라 당장 필요한 문제부터 어떻게 해결할 지를 고민해본다
- DX는 시기적으로 긴급하지 않은 부분에서 진행하는 것이 좋다 (장기간이 소요되는 일이므로)
- 개인정보 문제는 조직차원에서 전략적으로 접근해야 한다. 고객의 신뢰도를 높이는 방식으로 접근해야 한다. Ex) 애플의 watch 사례
- 작은 성과가 나오는 것에 DX를 적용해야 좋다. 큰 부분부터 진행했다간 기업 전체에 DX에 대한 악영향을 미칠 수 있다.
- 데이터를 사람이 모으는 것만큼 비생산적인 업무는 없다.
- DX 사람들은 현업 사람들을 괴롭혀서는 안된다. 현업에서 관여해야 한다면 인센티브 등의 확실한 거버넌스 지원이 필요하다.
- 현업과 데이터사이언티스트 간의 갭차이는 결국 데이터 사이언티스트가 먼저 접근하는 식으로 줄여야 한다. 반대의 경우는 시간이 오래 걸린다.