현장의 비효율은 데이터의 부재가 아니다

데이터는 이미 넘쳐납니다. 문제는 '연결'의 부재입니다. 사일로에 갇힌 데이터를 해방시킬 때 혁신이 시작됩니다.

많은 기업들이 "데이터가 부족해서" 혁신을 못한다고 말합니다. 그래서 비싼 돈을 들여 데이터 레이크를 구축하고, 최신 대시보드 툴을 도입하죠. 하지만 현장에 가보면 어떤가요?

HQ: 데이터 레이크
(Full & Stagnant)

Disconnected

❌

현장: 엑셀 & 수기 메모
(Manual Work)

"데이터 레이크에 쌓인 그 방대한 데이터는 현장의 의사결정에 전혀 영향을 미치지 못하고 있습니다."

실제 사례: 물류 회사의 데이터 패러독스

작년에 만난 한 물류 회사가 있었습니다. 하루 2만 건의 배송을 처리하는데, '배차 효율을 높이려면 더 많은 데이터가 필요하다'며 IoT 센서 도입을 검토 중이었죠.

문제는, 이미 그 회사에는 엄청난 데이터가 있었다는 겁니다. 화물 정보망 3곳에서 실시간으로 차량 위치 데이터가 들어오고, ERP에는 과거 3년치 배송 기록이 쌓여 있었어요. 하지만 배차 담당자는 여전히 3개의 탭을 번갈아 보며 수기로 메모를 작성하고 있었습니다.

엑셀로 고객 관리

외부 사이트 직접 조회

ERP 수작업 대조

각 부서는 마치 다른 행성에 살고 있는 것처럼 단절되어 있습니다.

진정한 비효율은 데이터가 없어서가 아니라,
필요한 데이터가 필요한 사람에게 제때 도달하지 못해서 발생합니다.

제가 현장에 들어가서 가장 먼저 하는 일은 새로운 AI 모델을 돌리는 게 아닙니다. 부서 간의 단절된 데이터 흐름을 잇는 것입니다.

API Source A

API Source B

Internal DB

Unified Pipeline

One Dashboard

Real-time Decision Making

앞서 말한 물류 회사에서는 화물 정보망 3곳의 API를 연동해서, 배차 담당자가 하나의 화면에서 모든 차량 정보를 볼 수 있게 했습니다. 결과는?

부서 간 데이터를 수작업으로 옮기고 있지는 않나요?

같은 정보를 여러 시스템에 중복 입력하고 있지는 않나요?

의사결정을 위해 '데이터를 찾는 시간'이 너무 길지는 않나요?

더 많은 데이터를 모으기 전에, 이미 있는 데이터부터 제대로 연결하세요. 혁신은 거기서 시작됩니다.

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