Page 174 - 데이터과학 무엇을 하는가? 전자책

에 데이터를 둘러 고 갈등이 생겨 더는 진행이 어려웠기 때문이다. 각
부서 간 또는 조직 간 데이터를 통합하면서 데이터의 이전과 소유에 대

한 프로세스, 운영 조직의 재개편 등 다양한 측면을 미리 고려해서 통합

작업을 해야 했는데, 데이터만 전산 에 겨주고 그에 상응하는 구조적

문제는 등한시하여 내부에 갈등이 생긴 것이었다.
이를 계기로 데이터 분석을 둘러 분석 조직의 구조 문제가 현안으로

올랐다. 통합 이전에는 분산적으로 운영 조직에만 관여하는 형태였는

데, 통합 후에는 중앙집중적 분석 구조로 개선해 데이터의 처리나 활용

을 전사적 관점에서 처리하면서도 각 부서나 본부에서 현업에 활용하게
되었다. 그러면서 이렇게 활용하는 조직이 가장 효율적이라는 것을 알게

되었다.

2007년 ING보험사가 고객 맞 화 마케팅 전략을 추진하면서 중앙집

중적 구조로 재정비한 이유도 같은 맥락이다. 현재 한국의 많은 기업은
분석 조직을 단 구성하여 현업과 동 어진 연구소 구조로 운영하는 경

우가 많은데, 이 또한 효율적이지 못한 조직 형태이다.

다음 그림의 3가지 분석 조직은 각각 장단점이 있다. 효율적 분석 조

직을 갖추려면 무엇보다 분석 조직이 전사 차원의 전략적 의사 결정을
지원하고, 현업의 운영 부서, 즉 영업이나 마케팅, 재정 부서도 지원해야

최적의 성과가 나온다.

결국, 메트라이프는 본사 소속 책임 당자가 사하고 새로운 조직으

로 재편성되고 나서야 1년 6개월 만에 전사 데이터 통합 프로젝트가 마
무리되었다.

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