정순석
한국교통대 산업경영공학과 교수

[충청매일] 인터넷의 발전과 모바일 스마트 혁명은 권한이 있는 사람이라면 누구나 언제 어디서든 원하는 정보를 손쉽게 활용하고 처리할 수 있는 지평을 열었다. 최근에는 사물인터넷, 위치 기반 서비스, 빅데이터, 클라우드, 인공지능의 발전으로 비즈니스 프로세스상의 의사결정까지도 기계에 의존하는 단계에 이르렀다. 이와 같이 기술이 더 발전할수록 비즈니스 프로세스에는 더 많은 영향을 끼칠 것이다. 비즈니스 프로세스를 만드는 것은 하나의 체계를 만드는 것이다.

기업이 성공적인 사업 경험 때문에 기존 고객과 사업에만 집착하고 새로운 고객과 신규 사업에만 집착하고 새로운 고객과 신규 사업 발굴을 등한시 한다고 한다. 또한 산업을 파괴적으로 재구성할 새로운 기술에 대한 통찰력도 발휘하지 못한다고 한다. 피처폰에 목을 맨 노키아, 아날로그에서 디지털 가전으로 전환하지 못한 소니는 한때 세계적 기술력을 자랑했지만 시장을 잘못 판단하여 한 순간에 선두 자리를 빼앗기고 말았다.

대기업의 경우 이러한 현상을 극복하기 어렵지만 이는 스타트업 기업에서 기회가 된다. 노키아의 빈틈을 애플이, 소니의 빈틈을 삼성이 파고들었다. 결국 스타트업은 파괴적 기술을 통해 시장에서 또 다른 대기업이 된다. 그러나 스타트업 태생의 대기업도 마찬가지로 혁신 기업의 딜레마에 빠져서 새로운 신생 기업에게 자리를 내준다는 것이다. 이 주장이 맞는다면 영속하는 기업은 존재할 수 없는 것일까? 그러나 영속까지는 아니더라도 수백 년 동안 지속적으로 생존하고 성장하는 기업도 있다.

애덤 스미스는 분업의 생산성에 대해 설파했고 헨리 포드와 프레드릭 테일러 같은 선구자는 프로세스 과학을 발전 시켰다. 이들 덕분에 대량 생산 체계가 완성되어 미국의 제조업을 세계 최고 수준으로 이끌었다. 그러나 제2차 세계대전 이후 일본에서 발전한 총체적 품질경영에 의해 일본 제품이 미국 시장을 주름잡게 되었다. 진주만 습격과 같은 1980년대 초 동시공학이 태동했고, 1990년대 초에 미국식 프로세스 혁신기법인 리엔지니어링을 발표했다.

최근 인공지능과 데이터 마이닝이 화두에 오르고 있다. 컴퓨터 파워가 커지면서 빅데이터의 처리가 가능해지자 인공지능과 데이터마이닝의 모형인 분류, 군집화, 최적화, 가치평가, 전처리 등을 위한 알고리즘 활용이 더욱 용이해졌다.

IT 논리 모델링의 커다란 두 축은 데이터 모델링과 프로세스 모델링이다. 데이터 모델링이 목적물을 다룬다면 프로세스 모델링은 방법을 대상으로 한다. 데이터 마이닝은 저장된 데이터를 대상으로 하지만, 프로세스는 다이내믹한 동적 활동이기 때문에 이에 대한 프로세스 마이닝은 각 프로세스의 중간 단계에서 추출된 이벤트 데이터를 이용한다. 그러므로 프로세스 마이닝은 프로세스의 작동 분석을 주 대상으로 한다.

비즈니스 프로세스라는 용어를 들으면 방법론이라는 개념을 먼저 떠올리기 쉽다. 그래서 선진 기업의 성공 사례를 배우고 그들이 어떤 방법론과 도구를 사용하는지 확인하여 복제하려한다. 이러한 노력이 그런 기업에 근접하는 방법 중 하나이기는 하다. 하지만 그들의 철학과 기업문화에 스며든 것을 깨치지 못하면 학습한 방법론과 도입한 도구의 효과가 반감된다.

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