화려한 대시보드가 ‘보고용’에 머무는 세 가지 이유
데이터 컨설턴트가 본 데이터 활용 실패의 공통 패턴
데이터에 관심 있는 기업이라면 Self BI를 도입하곤 합니다. Tableau와 같은 도구를 기반으로 대시보드를 구축하고, 데이터 접근성도 확보하는 것입니다.
환경만 놓고 보면 데이터 기반 의사결정을 할 준비는 이미 끝난 상태이므로, 많은 조직이 ‘이제는 바뀔 것’이라고 생각합니다.
그런데 실제로 컨설팅 현장에 나가보면 조직의 의사결정 방식은 크게 바뀌지 않는다는 걸 발견합니다. 이는 예외적인 현상이 아니라 반복되는 패턴에 가깝습니다.
1. 소수만 사용하는 전유물이 됩니다
도입 초기에는 전사 활용을 목표로 합니다. 하지만 시간이 지나면 사용자는 빠르게 줄어듭니다. 특정 부서, 특정 인원만 지속적으로 활용하고 나머지는 기존 방식으로 돌아갑니다.
Self BI는 ‘누구나 쓸 수 있는 도구’로 도입되지만, 결국 ‘일부만 쓰는 시스템’으로 정착하는 경우가 대부분입니다.
2. 데이터가 의사결정의 '근거'가 아닌 '사후 증빙'으로 쓰입니다.
데이터가 회의에 등장하지 않는 것은 아닙니다. 오히려 거의 모든 회의에 등장합니다.
문제는 역할입니다. 데이터는 이미 내려진 결정을 정리하거나, 결과를 설명하는 데 사용됩니다.
정작 방향을 정하고, 선택을 해야 하는 순간에는 데이터가 중심에 놓이지 않습니다.
이 상태에서는 데이터가 많아져도 의사결정 방식은 바뀌지 않습니다.
3. 데이터가 '조회'에서 멈추고 '탐구'로 이어지지 않습니다
가장 중요한 차이는 여기서 발생합니다.
데이터 활용이 정착되지 않은 조직은 데이터를 보기만 할 뿐, 질문하지 않습니다.
왜 이 수치가 나왔는지, 무엇이 변화를 만들었는지, 다음에 무엇을 해야 하는지에 대한 질문이 나오지 않으면 데이터는 더 이상 확장되지 않습니다.
결국 조직은 화려한 대시보드를 보며 데이터를 ‘조회’하는 단계에서 멈춥니다.
이 문제는 기술의 문제가 아닙니다
이 세 가지 현상은 공통된 원인을 가지고 있습니다.
Self BI는 데이터를 열어줍니다. 하지만 데이터를 어떻게 사용할지는 조직에 맡겨둡니다.
대부분의 조직은 이 ‘사용 방식’을 별도로 설계하지 않기에, 도입은 해도 변화가 일어나지 않는 것입니다.
컨설팅에서는 개입 지점이 다릅니다
이 문제는 기능 교육이나 추가 구축으로 해결되지 않습니다.
실제로는 다음 세 가지에 개입해야 합니다.
1. 데이터를 직접 가공하여 가설을 검증하는 'Hands-on' 환경
설명이나 시연으로는 변화가 일어나지 않습니다.
구성원이 직접 데이터를 열고, 수정하고, 탐색하는 구조를 만들어야 합니다. 이 전환이 일어나지 않으면 활용은 시작되지 않습니다.
2. 비즈니스 KPI와 데이터 지표를 연결하여 '해석의 가이드라인'을 제시해야 합니다
데이터를 제공하는 것만으로는 부족합니다.
무엇을 봐야 하는지, 어떤 관점으로 해석해야 하는지 질문이 자연스럽게 나오도록 흐름을 설계해야 합니다.
이때 질문은 개인의 역량이 아니라, 구조에서 나옵니다.
3. 질문이 실행으로 이어지게 만듭니다
질문이 나오는 것만으로는 충분하지 않습니다.
그 질문이 ‘논의 → 결정 → 실행’으로 이어지는 흐름이 있어야 합니다.
이 연결이 끊기면 데이터는 다시 ‘보고용’으로 돌아갑니다.
Self BI 이후의 단계는 정해져 있습니다
Self BI는 데이터 접근성을 확보하는 출발점에 불과합니다.
데이터를 정말 잘 쓰고 싶다면 그 다음 단계로 나아가야 합니다.
데이터를 ‘조회하는 조직’에서 데이터를 ‘활용하는 조직’으로 전환하는 것.
이 변화는 도구로 만들어지지 않습니다.
사용 방식과 경험을 어떻게 설계하느냐에 달려 있습니다.
Self BI 이후의 경쟁력은 데이터의 '양'이 아니라, 데이터를 질문으로 바꾸는 '조직적 습관'에서 결정됩니다
허순구 | 컨설팅본부 총괄, BigxData
데이터 분석 및 시각화(Tableau, Oracle BI) 분야에서 20년 이상 풍부한 경험을 보유한 데이터 전문가이자 프로젝트 매니저(PM)입니다. DW/OLAP 시스템 구축부터 블록체인, AI 모델 개발까지 폭넓은 기술 스택을 바탕으로 공공·금융·제조 등 다양한 산업의 디지털 전환 프로젝트를 주도해왔습니다.
화려한 대시보드가 ‘보고용’에 머무는 세 가지 이유
데이터 컨설턴트가 본 데이터 활용 실패의 공통 패턴
데이터에 관심 있는 기업이라면 Self BI를 도입하곤 합니다. Tableau와 같은 도구를 기반으로 대시보드를 구축하고, 데이터 접근성도 확보하는 것입니다.
환경만 놓고 보면 데이터 기반 의사결정을 할 준비는 이미 끝난 상태이므로, 많은 조직이 ‘이제는 바뀔 것’이라고 생각합니다.
그런데 실제로 컨설팅 현장에 나가보면 조직의 의사결정 방식은 크게 바뀌지 않는다는 걸 발견합니다. 이는 예외적인 현상이 아니라 반복되는 패턴에 가깝습니다.
1. 소수만 사용하는 전유물이 됩니다
도입 초기에는 전사 활용을 목표로 합니다. 하지만 시간이 지나면 사용자는 빠르게 줄어듭니다. 특정 부서, 특정 인원만 지속적으로 활용하고 나머지는 기존 방식으로 돌아갑니다.
Self BI는 ‘누구나 쓸 수 있는 도구’로 도입되지만, 결국 ‘일부만 쓰는 시스템’으로 정착하는 경우가 대부분입니다.
2. 데이터가 의사결정의 '근거'가 아닌 '사후 증빙'으로 쓰입니다.
데이터가 회의에 등장하지 않는 것은 아닙니다. 오히려 거의 모든 회의에 등장합니다.
문제는 역할입니다. 데이터는 이미 내려진 결정을 정리하거나, 결과를 설명하는 데 사용됩니다.
정작 방향을 정하고, 선택을 해야 하는 순간에는 데이터가 중심에 놓이지 않습니다.
이 상태에서는 데이터가 많아져도 의사결정 방식은 바뀌지 않습니다.
3. 데이터가 '조회'에서 멈추고 '탐구'로 이어지지 않습니다
가장 중요한 차이는 여기서 발생합니다.
데이터 활용이 정착되지 않은 조직은 데이터를 보기만 할 뿐, 질문하지 않습니다.
왜 이 수치가 나왔는지, 무엇이 변화를 만들었는지, 다음에 무엇을 해야 하는지에 대한 질문이 나오지 않으면 데이터는 더 이상 확장되지 않습니다.
결국 조직은 화려한 대시보드를 보며 데이터를 ‘조회’하는 단계에서 멈춥니다.
이 문제는 기술의 문제가 아닙니다
이 세 가지 현상은 공통된 원인을 가지고 있습니다.
Self BI는 데이터를 열어줍니다. 하지만 데이터를 어떻게 사용할지는 조직에 맡겨둡니다.
대부분의 조직은 이 ‘사용 방식’을 별도로 설계하지 않기에, 도입은 해도 변화가 일어나지 않는 것입니다.
컨설팅에서는 개입 지점이 다릅니다
이 문제는 기능 교육이나 추가 구축으로 해결되지 않습니다.
실제로는 다음 세 가지에 개입해야 합니다.
1. 데이터를 직접 가공하여 가설을 검증하는 'Hands-on' 환경
설명이나 시연으로는 변화가 일어나지 않습니다.
구성원이 직접 데이터를 열고, 수정하고, 탐색하는 구조를 만들어야 합니다. 이 전환이 일어나지 않으면 활용은 시작되지 않습니다.
2. 비즈니스 KPI와 데이터 지표를 연결하여 '해석의 가이드라인'을 제시해야 합니다
데이터를 제공하는 것만으로는 부족합니다.
무엇을 봐야 하는지, 어떤 관점으로 해석해야 하는지 질문이 자연스럽게 나오도록 흐름을 설계해야 합니다.
이때 질문은 개인의 역량이 아니라, 구조에서 나옵니다.
3. 질문이 실행으로 이어지게 만듭니다
질문이 나오는 것만으로는 충분하지 않습니다.
그 질문이 ‘논의 → 결정 → 실행’으로 이어지는 흐름이 있어야 합니다.
이 연결이 끊기면 데이터는 다시 ‘보고용’으로 돌아갑니다.
Self BI 이후의 단계는 정해져 있습니다
Self BI는 데이터 접근성을 확보하는 출발점에 불과합니다.
데이터를 정말 잘 쓰고 싶다면 그 다음 단계로 나아가야 합니다.
데이터를 ‘조회하는 조직’에서 데이터를 ‘활용하는 조직’으로 전환하는 것.
이 변화는 도구로 만들어지지 않습니다.
사용 방식과 경험을 어떻게 설계하느냐에 달려 있습니다.
Self BI 이후의 경쟁력은 데이터의 '양'이 아니라, 데이터를 질문으로 바꾸는 '조직적 습관'에서 결정됩니다
허순구 | 컨설팅본부 총괄, BigxData
데이터 분석 및 시각화(Tableau, Oracle BI) 분야에서 20년 이상 풍부한 경험을 보유한 데이터 전문가이자 프로젝트 매니저(PM)입니다. DW/OLAP 시스템 구축부터 블록체인, AI 모델 개발까지 폭넓은 기술 스택을 바탕으로 공공·금융·제조 등 다양한 산업의 디지털 전환 프로젝트를 주도해왔습니다.