[기고] '혁신세' 절감을 위한 4가지 방안

신재성 몽고DB코리아 지사장

지겹던 코로나19도 끝이 보이는 요즘이지만 지난 3년 간 진행된 기업의 디지털 역량 확보를 위한 투자는 앞으로도 계속해서 가속화될 전망이다. 한국IDC에 따르면 향후 2년 간 국내기업들의 디지털 전환 투자 규모는 연평균 18% 성장세를 보이며 2024년 말에는 전체 ICT 투자의 65%를 차지할 것으로 예측된다.

하나의 제품 혹은 서비스가 성공을 거두기까지 평균적으로 3000개에 달하는 크고 작은 아이디어가 필요하다. 이처럼 혁신은 결코 쉬운 것이 아니다. 혁신을 달성하는 기업과 그렇지 못한 기업 간의 차이는 무엇일까? 여러가지 이유가 존재하겠지만 디지털 혁신의 측면에서 '데이터'와 '개발자의 역량'이 가장 중요한 두 가지 요소라고 생각한다.

소프트웨어가 세상을 지배하고 있다. 몽고DB가 최근 한국을 포함한 아태지역 기업의 개발자와 IT 의사결정자 수천명을 대상으로 조사한 결과, 10명 중 6명 이상은 새롭고 혁신적인 애플리케이션과 기능을 정기적으로 구축하는 것이 기업의 장기적인 성공에 있어 중요하다고 답했다. 디지털 시대 초창기에 소프트웨어나 클라우드를 도입하는 것만으로 디지털 우위를 확보할 수 있었다면 현재는 기업을 차별화할 수 있는 새로운 혁신이 필요하다.

이는 신기술의 도입만을 의미하는 것은 아니다. 소프트웨어의 복잡성을 이해하고 더욱 생산적인 솔루션을 개발해낼 수 있는 사내 조직의 역량이 필요한 것이다. 소프트웨어와 애플리케이션이 디지털 시대의 통화라면 개발팀은 시장을 조정하는 마켓 메이커이다. 그러나 규모를 막론하고 대부분의 기업은 개발자가 무슨 일을 하는지, 데이터가 차세대 혁신에 어떠한 영향을 미치는지에 대해 제대로 이해 못한 채 불필요한 비용을 지출하고 있다.

혁신을 저해하는 요소는 다양하다. 종종 기업들은 소프트웨어와 애플리케이션이 디지털 혁신을 이끄는 수단이며 그 중에서도 데이터 작업이 가장 어렵다는 것을 간과하고 있다. 한국도 응답자 다수가 애플리케이션 구축과 진화에 있어 데이터 작업이 가장 어렵다고 느끼며, 절반(48%)에 가까운 응답자는 디지털 전환으로 인해 데이터 아키텍처의 복잡성이 더욱 가중됐다고 답하는 등 복잡성은 혁신을 저해하는 주요소이다. 이렇게 혁신을 위해서가 아니라 뒤처진 인프라 개선에 투입한 비용을 혁신을 저해하는 '혁신세'라 부른다.

클라우드 전환에 관해서는 기업마다 극명한 인식의 차이를 보이고 있다. 국내에서도 클라우드 전환이 아키텍처를 단순화했다고 응답한 기업(31%)보다 복잡성을 가중했다고 응답한 기업(49%)이 많았다. 클라우드는 디지털 전환의 기반이지만 그 이점을 모두 누리는 것은 아니다. 클라우드가 복잡성을 가중했다고 응답한 기업은 기존 인프라를 그대로 클라우드로 전환하며 일부 서비스를 추가해 결국 같은 문제를 계속해서 반복하기 때문일 것이다.

데이터에 대한 끊임없이 변화하는 규제나 기술적 문제를 해결하는 쉬운 방안은 없다. 생산적이고 기능적이며 동시에 간소화된 기술 환경은 혁신에 있어서 매우 중요하다. 동시에 혁신을 위한 시간과 데이터를 더 쉽게 처리할 수 있는 플랫폼과 도구도 필요하다. 디지털 전환을 선도하고 있는 기업들은 디지털화가 팀에 미치는 영향을 파악하는 것에 중점을 둔다는 사실도 염두에 둬야 한다.

반복적이고 지속 가능하며 확장 가능한 혁신을 이룬 기업들은 네 가지 공통 특징이 있다. 먼저 개발자 역할에 대한 이해이다. 이들은 광범위한 혁신과정에서 개발자가 중추적인 역할을 한다는 점을 이해하고, 복잡한 데이터 구조나 분산된 경험 등 생산성을 저해하는 모든 장애물을 없애 개발자에게 힘을 실어준다.

또한 반복 가능한 아키텍처를 우선 택하고, 틈새 기술은 필요한 경우에만 도입한다. 그리고 보안과 데이터 프라이버시를 매우 중시하며 간소함과 개발자 경험을 저해하지 않으면서 이를 충족시킨다. 마지막으로 이러한 기업은 데이터 구축에 있어 유연성을 확보한다. 결국 이런 기업은 '혁신세'로부터 자유로울 수 있다.

기술 전문가들은 기업 상황에 맞는 접근 방식과 기술로 디지털 혁신을 이루고 데이터 작업을 위한 더 나은 조건을 제시해야 한다. 이를 통해 개발자의 생산성을 획기적으로 향상시킬 수 있다. 또한 다양한 애플리케이션 요구사항에 따라 가장 직관적인 데이터 작업 방법과 반복 가능하고 일관된 환경을 제공해 디지털 혁신을 뒷받침할 수 있을 것이다.