디지털 혁신 재편: 기업이 불확실성에 직면한 미래 과제에 대응할 수 있는 방법

지난 몇 년 동안 전 세계적으로 경제 환경이 크게 변했습니다. 코로나19 팬데믹(세계적 대유행)이 등장하면서 기업과 조직은 새로운 환경에 적응하기 위해 급속한 디지털 전환을 겪어야 했습니다. 거시경제 및 지정학적 환경이 변화함에 따라 기업은 공급망 중단, 노동력 부족, 에너지 가격 상승, 인플레이션 압력 등 더 큰 불확실성에 직면하게 됩니다. 이러한 구조적 불확실성으로 인해 크고 작은 조직은 잠재적인 장기적 폭풍에 노출됩니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 기업은 코로나19 팬데믹에 성공적으로 대응하는 데 핵심적인 역할을 한 디지털 혁신을 계속 추진해야 합니다.
시장 변동성과 경쟁 압력이 증가함에 따라 기업은 적시에 올바른 데이터에 액세스하여 추세를 파악하고 위험을 완화하는 동시에 새로운 기회를 포착할 수 있어야 합니다. 그러나 대부분의 조직에서는 완전한 실시간 정확한 데이터를 쉽게 사용할 수 없습니다. 부정확한 데이터를 사용하면 법적 조치, 보안 문제 또는 심각한 결과를 초래하는 편향된 의사 결정이 발생할 수 있습니다.
데이터 기반 의사결정의 중요성이 증가함에 따라 기업과 조직은 데이터 관리 아키텍처를 재고해야 합니다. 온프레미스 및 다중 클라우드 환경을 포함하여 전체 조직의 네트워크에서 일관된 데이터 기능을 지원하는 아키텍처가 필요합니다. 올바른 데이터는 필요할 때 플러그 앤 플레이할 수 있어야 하며, 통합 플랫폼 없이도 다양한 사업부가 자체 데이터를 보유해야 합니다. 의사결정은 보다 실시간으로, 상호작용 지점이나 터치포인트에 더 가깝게 이루어질 수 있어야 합니다. 대신 기존의 지점 간 연결이나 단일 허브에서 발생하는 비용이 많이 들고 복잡한 데이터 수집은 활성 메타데이터, 지식 그래프, 의미 체계 및 기계 학습을 활용하여 데이터가 언제 어떻게 수집되는지 조정하는 지능형 지식 카탈로그를 통해 관리되는 가상 네트워크로 대체됩니다. 개인 정보 보호와 신뢰를 보장하기 위해 전달된 내용과 볼 수 있는 내용을 알려줍니다.
노동 시장 변동성에 직면한 기업은 지능형 자동화를 활용하여 노동 관련 위험과 공급 문제를 해결해야 합니다. 인공 지능을 주입하면 특히 인력에 영향을 미치거나 인간 상호 작용이 의도적으로 감소하는 산업에서 자동화가 확장될 수 있습니다. 지능형 자동화 시스템은 데이터의 신호를 이해하고 인간보다 더 빠르게 학습할 수 있습니다. 워크플로를 자동화하고 사일로 전반에 걸쳐 기능을 연결하며 기업을 동종 기업과 차별화하는 새롭고 차별화된 결과를 구현할 수 있습니다. IBM 기업가치연구소는 지능형 자동화를 얼리 어답터 중 80%가 경쟁사보다 훨씬 앞설 것으로 예측합니다. 자동화된 워크플로는 특히 불확실한 시기에 고객 요구 사항을 원활하고 일관되게 충족하여 수익에 영향을 미칩니다.
원격 근무가 일반화되고 디지털 제품과 서비스가 증가함에 따라 기업은 공격 표면이 확대되고 새로운 사이버 위협에 직면하게 되었습니다. 점점 더 많은 독립 개체가 분산된 원격 위치에서 여러 장치를 사용하여 직원, 공급업체, 파트너, 고객 등의 리소스에 액세스함에 따라 기존의 경계 중심 보안 모델은 이러한 대규모 공격에 대처할 수 없습니다. 이것들공격은 빠르게 이동하여 몇 초 내에 시스템을 감염시킬 수 있습니다. 조직 내 여러 보안 도구가 동일한 경고를 생성하면 사건을 이해하기가 어렵습니다. 따라서 기업은 위협 탐지 및 대응 기능을 현대화해야 합니다. 다양한 소스에 대한 가시성을 확보하려면 사일로를 제거해야 하며, 통합된 워크플로를 통해 서로 다른 도구 간에 전환할 필요가 없습니다. 제로 트러스트 프레임워크는 기업이 단절된 비즈니스 환경의 위험을 관리하는 동시에 사용자가 적시에 적절한 조건에서 적절한 데이터 리소스에 액세스할 수 있도록 지원합니다. 이 접근 방식은 컨텍스트를 사용하여 적절한 시간과 장소에서 적절한 사용자를 데이터에 안전하게 연결합니다. AI와 분석은 사용자, 데이터, 리소스 간의 연결을 지속적으로 확인합니다. IBM의 데이터 침해 비용 보고서, 2024년판(새 창에서 열기)에 따르면 제로 트러스트 프레임워크를 채택한 조직은 그렇지 않은 조직에 비해 평균적으로 약 1,000만 달러에 달하는 위반 비용을 절약할 수 있습니다.
코로나19 팬데믹이 우리에게 가르쳐 준 교훈은 디지털 경제가 기업에 성장 기회를 제공하는 동시에 전통적인 고객 여정에 대한 위협에 대한 탄력성을 제공한다는 것입니다. 핵심 데이터, 자동화 및 보안 기능을 강화하는 것은 기업이 고객에게 더 나은 서비스를 제공하고 새로운 가치 소스를 발견하는 데 매우 중요합니다. 이러한 기능은 5G, 엣지 컴퓨팅, Web3 및 양자 컴퓨팅과 같은 다른 기하급수적 기술을 활용하여 혁신을 가속화하기 위한 기반이기도 합니다. 이러한 기능은 지속 가능성 문제와 같은 새로운 비즈니스 요구 사항을 지원하는 데에도 마찬가지로 중요합니다. 지금은 어려운 시기입니다. 의식적이고 의도적으로 아키텍처 및 기술 결정을 다시 생각하는 것은 폭풍우를 헤쳐나가는 데 도움이 될 뿐만 아니라 더욱 강력하고 탄력적인 모습을 갖추는 데 도움이 될 수 있습니다.
그렇다면 귀하의 조직은 데이터, 자동화 및 보안에 중점을 두고 있습니까? 댓글 섹션에서 배운 교훈을 공유해 주세요.