혼란과 변화의 시대에 살고 있다는 말이 이제 진부해졌지만, 때로는 예측할 수 없는 사건들이 발생해 이 말을 현실로 만들고 가장 탄탄한 기업들조차 도전받게 합니다. 최근의 가장 대표적인 사례는 미국의 관세 정책과 전 세계의 반응입니다.
예상했던 일
관세 도입은 예상된 일이었습니다. 도널드 트럼프 대통령은 관세 도입을 공약으로 내걸고 선거운동을 펼쳤습니다. 하지만, 관세의 수준과 변화 속도는 예상하지 못했습니다. 100개 이상의 국가에 대해 상호 관세를 부과하는 등 높은 관세를 도입했다가 며칠 후 일시적으로 철회하는 조치도 취했습니다. 예측하기 어려운 것은 또 있습니다. 자본 비용에 영향을 미치는 주식 및 채권 시장 반응과 인플레이션 기대의 변화와 고용 감소 우려로 인한 소비자 수요 감소입니다. 기업이 지리적으로 분산되어 있고 부품 및 서비스를 전 세계에서 조달하는 글로벌 경제에서, 이러한 변동성 높은 경제 상황은 다음과 같은 질문에 답변하는 것을 어렵게 만듭니다:
- 관세가 공급망과 비용 구조에 미치는 영향은 무엇인가요?
- 현재 시점에서 최적의 원자재 공급원은 어디이며, 필요 시 단기간 내에 공급원을 변경할 수 있을까요?
- 새로운 관세가 소비 수요에 미치는 영향은 무엇이며, 관세 영향이 적은 대체 상품으로 소비를 전환하려는 경향은 얼마나 될까요?
- 관세율이 낮은 국가나 미국에 공급망 확대를 위한 장기 투자를 하는 것과 단기적으로 공급망을 변경하는 옵션의 장단점은 무엇인가요?
대부분의 글로벌 2000 기업의 최고 경영진과 이사회에서 위와 같은 질문을 던지고 있으며, 비즈니스 운영을 담당하는 각 책임자들은 변화하는 관세 현실을 반영하는 데이터를 바탕으로 해결방안을 찾기 위해 고심하고 있습니다.
문제의 핵심
문제의 근본 원인은 대부분의 기업이 새로운 관세 조치가 시행된 후 며칠 내에 의사결정을 내리기 위해 필요한 데이터를 제대로 확보하지 못한다는 점입니다. 기업은 데이터에 대한 단편적인 뷰만 가지고 있는 경우가 많은데, 예를 들면, 공급업체 한 곳에서 제공하는 모든 부품에 대한 데이터나 운송업체 한 곳에서 전달하는 데이터입니다. 기업은 특정 제품 하나의 모든 부품을 공급하는 전체 공급업체를 포괄하는 제품 중심의 데이터 뷰를 가질 수도 있습니다. 이러한 데이터는 공급업체 관리 앱, 구매 앱, 수요 예측 앱 등 다양한 앱에 분산되어 있습니다. 일부 데이터는 분석을 위해 데이터 레이크하우스나 클라우드 데이터 웨어하우스에 통합될 수 있지만, 데이터 엔지니어링 팀이 이러한 시스템에서 데이터 파이프라인을 구축하는 데 소요되는 시간은 보통 며칠에서 몇 주에 달하며, 이러한 파이프라인은 일반적으로 시간이 지나도 안정적일 것으로 예상되는 경우에만 구현됩니다. 대부분의 기업은 예상하지 못한 관세 시나리오에서 나오는 질문에 답하기 위해 필요한 데이터를 빠르게 결합하는 능력을 갖추지 못하고 있습니다. 실시간 데이터 배포가 문제입니다. 데이터 엔지니어링 팀에게 데이터 파이프라인을 더 빨리 구축하라고 요구하는 것은 효과적이지 않습니다. 특히, 데이터 작업에 보통 며칠 또는 몇 주가걸리고, 경영진은 몇 시간 내에 답변을 원할 경우, 근본적으로 다른 접근 방식이 필요합니다.
대안 전략
디노도를 사용하고 있는 고객들은 이와 같은 문제를 겪지 않았습니다. 데이터 관리에 논리적 방식을 활용하는 디노도 플랫폼은 변화하는 비즈니스 시나리오에 대응하여 복잡한 파이프라인을 통해 데이터를 이동하거나 통합하지 않고도, 서로 다른 데이터를 실시간으로 통합된 뷰로 빠르게 결합하고 구성할 수 있도록 합니다. 또한, 시맨틱 검색을 통해 필요한 데이터를 검색하고 찾을 수 있으며, 이는 디노도 플랫폼의 포괄적인 시맨틱 레이어가 모든 데이터 소스에서 얻을 수 있는 비즈니스 컨텍스트를 포함하기 때문입니다.
AI를 기반으로 한 디노도 플랫폼은 올바른 데이터를 자동으로 프로비저닝하여, 현재 수행 중인 작업에 필요한 데이터만을 데이터 소스에서 추출해 뷰를 생성합니다. 이 뷰는 실시간으로 업데이트되며, 고비용의 스토리지 및 컴퓨팅 비용을 발생시키지 않습니다. 결과적으로 기업은 적절한 시점에 필요한한 데이터를 비용 효율적인 방식으로 확보할 수 있습니다.
가상 시나리오
만약 어떤 기업이 기존 중국 공급업체에서 관세 인하 혜택을 받는 동남아시아 국가의 공급업체로 공급망을 전환했지만, 미국 정부가 동남아 국가들과의 협상이 결렬되자 해당 기업의 이사회는 하루 아침에 동남아 국가들의 관세가 예상치 않게 100% 이상 급등했다는 소식을 접하게 되었다고 가정해 보겠습니다. 이 정도 관세 인상은 사실상 거래가 불가능한 수준입니다. 이 시점에서 이사회 구성원들에게 어떤 선택지가 있을까요? 유럽에서 대체 공급자를 찾을 수 있을까요? 그렇게 할 경우 비용과 마진은 어떻게 될까요? 어떤 대체 공급처가 최적일까요? 어느 시점에서 미국에 유사한 시설을 구축하는 것이 합리적일까요? 그리고 그 과정은 얼마나 걸릴까요? 이 기업의 최고 운영 책임자는 해당 소식이 발표된 당일에 이러한 질문을 받았습니다. “며칠 후에 답변드리겠습니다”는 용납할 수 없는 답변입니다. 만약 디노도 플랫폼이 구축되어 있었다면, 이 담당자는 답변을 이미 알고 있었을 것입니다.
블랙 스완과 같은 예측 불가능한 시나리오는 실제로 일어났습니다. 2020년 3월 15일, 전 세계 대부분의 나라에서 코로나19에 대응해 긴급 봉쇄 조치가 시행되었습니다. 소비자 행동에 미치는 영향은 무엇일까요? 소비가 멈췄을까요, 아니면 사재기로 인해 증가했을까요? 온라인 쇼핑으로 전환하고 있을까요? 그들이 구매하는 제품의 구성은 어떻게 변하고 있을까요? 봉쇄 조치가 공급업체에 미치는 영향은 무엇이며, 수요의 급격한 변화에 대응하기 위한 최적의 조달 및 배송 방법은 무엇일까요?
예방과 대비
정확한 결정을 신속히 내리기 위해 적합한 대시보드를 구축한 기업들은 예상치 못한 상황에서 생존하고 성장할 수 있었습니다. 반면, 이를 갖추지 못한 기업들은 생존에 어려움을 겪었습니다. 준비된 기업들은 해결책을 제공할 수 있었습니다. 디노도 고객인 미국 대형 의료 서비스 제공기관은 코로나19 추적 대시보드를 신속하게 구축했으며, 이를 통해 의료 인력과 장비의 실시간 배치를 지원했습니다. 또 다른 디노도 고객인 북미 지역 대형 소매업체는 오프라인 점포와 전자상거래 채널 간 제품 배분을 최적화했습니다. 두 곳의 기업은 코로나19 봉쇄 조치 시행 후 며칠 내에 '우리 기업에 미치는 영향은 무엇인가?'라는 질문을 받았지만, 이미 디노도가 구축되어 있었기 때문에 질문에 답할 수 있었습니다.
예측 불가능하고 높은 위험이 따르는 상황에서도 유연하게 대응할 수 있는 조직을 만들어 보시기 바랍니다. 디노도를 도입했다면 답을 이미 알고 있습니다. 왜냐하면 필요한 시점에 필요한 데이터를 보유하고 있기 때문입니다.
