코로나 이후 디지털 트랜스포메이션의 가치와 중요성

2024-11-15 최성철

코로나 팬데믹은 기업들로 하여금 그 어느 때보다 빠르게 디지털 방식으로 변화하고 적응하게 한 강력한 환경적 요소였습니다. 팬데믹이 장기화되면서 비대면 접촉 방식에 익숙해진 소비자들의 변화에 발맞추어 이커머스 시장이 눈에 띄게 성장했고, 기업 내부적으로는 원격근무와 재택근무가 일상적인 업무 방식으로 자리 잡았습니다. 이러한 변화는 많은 기업들이 비즈니스 전반에서 디지털 트랜스포메이션의 필요성을 진지하게 고민하며, 이를 도입하고 가속화하는 계기를 맞이했습니다.

[그림 1] 디지털화의 진화 방향 (출처: Jimmy Bumann, 2019^[1])

그러나 엔데믹 이후 2년이 지난 지금, 디지털 트랜스포메이션이 과거의 일시적 유행처럼 잊혔다고 오해할 수 있지만, 오히려 이는 장기적인 전략으로 자리 잡고 있습니다. 과거 '클라우드 퍼스트' 전략이 주요 화두였다면, 현재는 'AI 퍼스트'가 기업 혁신의 중심으로 부상하고 있습니다. AI와 클라우드의 융합은 디지털 트랜스포메이션의 필수적인 요소로 자리하며 기업들이 고객 데이터와 운영 정보를 더욱 정밀하게 분석해 비즈니스 기회를 극대화할 수 있게 합니다. 이렇듯 디지털 트랜스포메이션의 가치가 더욱 중요해진 지금, 그 핵심 가치를 재조명하여 왜 이 전략이 지속 가능한 경쟁력을 위한 필수 요소로 자리 잡고 있는지 다시 살펴보고자 합니다.

디지털 트랜스포메이션의 핵심 가치와 중요성

디지털 트랜스포메이션은 아이디어를 비즈니스로 실행하기까지 빠른 접근이 가능하게 합니다. Ari Meisel과 Nick Sonnenberg은 저서 “Idea to Execution^[2]”을 통해서 단 하루만에 가상 비서 사업을 런칭했다고 소개합니다. 아마도 이는 디지털 트랜스포메이션이 지향하는 가치일 것 같습니다. 수많은 기업들이 비즈니스 아이디어를 얼마나 빨리 실행할 수 있을지 깊은 고민에 빠져 있는 이유이기도 합니다. 디지털 트랜스포메이션이 지향하는 핵심 가치는 최적화(Optimize), 자동화(Automate), 아웃소싱(Outsource)의 세 가지^[3]로 요약할 수 있습니다. 특히 AI와 머신러닝을 활용한 자동화와 데이터 기반 최적화는 디지털 전환의 핵심 엔진으로 자리 잡고 있습니다. 이러한 가치를 통해 디지털 트랜스포메이션은 고객 중심의 운영 최적화와 자동화를 통해 조직의 유연성을 강화하고, 이를 통해 최종적으로 지속 가능한 경쟁력을 확보할 수 있게 합니다.

최적화(Optimize)는 일부 프로세스를 제거 또는 간소화하거나, 모든 운영 프로세스를 데이터 기반으로 관리하여 리소스를 최대한 활용할 수 있도록 합니다. 프로세스를 데이터 중심으로 전환하여 고객 행동을 예측하고 더욱 개인화된 경험을 제공할 수 있게 하는 것이 핵심입니다. 예를 들어, 쿠팡^[4]은 AI 기반의 수요 예측과 실시간 클릭 및 구매 기록을 분석해 고객 맞춤형 제품을 추천하여 만족도를 높이고 있습니다. 이처럼 디지털 프로세스 최적화를 통해 비즈니스 전반의 가시성을 높이고, 비용을 절감하며, 생산성을 극대화할 수 있습니다.

자동화(Automate)는 반복적인 작업을 최소화하여 인적 자원을 전략적으로 활용하도록 돕습니다. 반복적인 작업을 로봇 프로세스 자동화(RPA)로 대체해 직원들이 창의적인 업무에 더 많은 시간을 쏟을 수 있도록 지원합니다. 예를 들어, 한 금융사는 AI 기반 챗봇을 도입하여 고객 지원의 반복적인 문의를 자동으로 처리함으로써, 직원들이 보다 전략적이고 창의적인 업무에 집중할 수 있게 했습니다. 특히, AI와 하이퍼오토메이션으로 정확도와 효율성을 높여 전반적인 비즈니스 성과를 개선하는 데 도움을 주고 있습니다.

아웃소싱(Outsource)은 리소스의 유연성을 극대화하고, 핵심 업무에 집중할 수 있는 환경을 제공함으로써 기업 운영을 근본적으로 변화시킵니다. 넷플릭스는 클라우드 인프라 아웃소싱을 통해 전 세계로 서비스를 확장하고 고품질의 스트리밍 환경을 제공함으로써 경쟁 우위를 확보했습니다. 이를 통해 비핵심적인 업무는 외부 자원을 활용하면서, 내부 인력과 자원을 핵심 비즈니스 성장에 집중할 수 있게 되었습니다.

디지털 트랜스포메이션은 이러한 가치를 통해 고객 중심의 운영을 가능하게 하고, 고객 충성도를 높이며, 기업의 생존과 성장을 위한 필수 전략으로 자리 잡고 있습니다. 엔데믹 이후에도 디지털 트랜스포메이션은 산업 전반의 변화를 주도하며, 이를 따르지 않는 조직은 시장에서 경쟁력을 잃고 도태될 위험이 큽니다.

디지털 트랜스포메이션은 단순히 기술적 진보에 그치지 않고, 고객 경험을 혁신합니다. 이는 최신 기술을 도입하는 것 이상으로, 고객이 느끼는 모든 접점을 새로운 경험으로 재설계하는 데 중점을 둡니다. 이러한 변화는 고객의 기대를 초과하는 맞춤형 경험을 제공하고, 비즈니스 환경 변화에 능동적으로 대응할 수 있는 역량을 강화합니다. 특히, AI와 머신러닝 기반의 데이터 분석을 통해 고객의 숨은 니즈를 파악하고 예측할 수 있는 능력은 기업이 미래 경쟁에서 우위를 점하는 중요한 요소가 될 것입니다.

디지털 트랜스포메이션 실행 전략과 프레임워크

디지털 트랜스포메이션 생태계
디지털 트랜스포메이션은 내부와 외부의 생태계 활동을 연계했을 때 가장 성공적인 모델을 구축할 수 있습니다. 내부의 프로세스나 시스템을 단순히 디지털화한다고 해서 성과를 인정받기는 어려울 것입니다. 기업 내부에서 디지털 트랜스포메이션에 성공한 모델이 있다면, 이를 기업 외부에 있는 생태계상의 가치사슬에 적용하고 확산할 수 있어야 합니다. 성공적인 디지털 전환은 기업 내부 프로세스를 넘어 외부 가치사슬로 확장하며, 비즈니스 생태계 전반의 가치를 극대화하는 효과를 가져올 것입니다.

[그림 2] 디지털 트랜스포메이션 생태계 개념도 (출처: Daniel Skog, 2018^[5])

디지털 트랜스포메이션의 핵심 구성요소
디지털 이니셔티브를 성공적으로 실행하는 데에는 다양한 구성요소가 필요합니다. 이러한 구성요소를 통해 조직은 프로세스를 간소화하고 혁신을 주도하며 효율성과 대응성을 개선하는 데이터 중심 의사결정을 내릴 수 있습니다. University College London (UCL)의 Tomas Chamorro-Premuzic 교수는 조직이 디지털 트랜스포메이션을 추진하는데 필요한 5가지 핵심 요소로 사람(People), 데이터(Data), 인사이트(Insights), 실행(Action), 결과(Results)를 제시합니다. 각 구성요소는 상호 의존적이며, 한 구성요소를 변경하면 다른 구성요소에 영향을 미칩니다.

[그림 3] 디지털 트랜스포메이션을 위한 주요 구성요소 (출처: HBR^[6])

각 요소에 대한 세부 내용은 다음과 같습니다.

근본적으로 변화는 사람에 관한 것입니다. 사람(People)은 디지털 이니셔티브의 핵심이며 가장 중요한 구성요소입니다. 사람은 기술과 프로세스를 통해 디지털 트랜스포메이션을 전개합니다. 이에 직원, 소비자, 고객 등에 미치는 영향과 그로 인해 발생하는 영향을 이해하는 것이 중요합니다.

데이터(Data)는 디지털 트랜스포메이션 여정의 기본 요소이면서 의사결정의 기초로, 직원, 소비자, 고객 간의 상호작용을 가능하게 합니다. 조직은 데이터에 입각한 의사결정을 내리고, 새로운 기회를 파악하고, 개인화된 고객 경험을 제공할 수 있습니다. 데이터 품질, 접근성 및 보안을 보장하기 위해서는 강력한 데이터 거버넌스 프레임워크와 인프라를 구축해야 합니다.

올바른 지식과 리소스가 있으면 데이터를 의미 있는 인사이트로 전환할 수 있습니다. 고급 분석, AI/ML 등의 기술을 통해 방대한 양의 데이터를 분석하여 패턴, 추세, 예측 등에 활용할 수 있습니다. 인사이트(Insights)는 전략적 정보로서, 조직이 시장, 고객 행동, 운영 효율성을 잘 이해하여 전략적 의사결정과 혁신을 안내할 수 있도록 지원합니다.

디지털 전환 과정에서 가장 중요한 단계는 바로 실행입니다. 실행(Action)은 인사이트에 따라 변화를 추진하는 것입니다. 실질적인 실행을 통해 조직은 새로운 기술을 구현하고, 프로세스를 최적화하고, 혁신적인 제품이나 서비스를 출시함으로써, 변화하는 시장 상황과 고객 요구에 빠르게 적응하며 디지털 혁신 목표를 실현할 수 있습니다.

디지털 트랜스포메이션 여정의 마지막 구성요소는 결과입니다. 결과(Results)는 변화에 대한 노력의 결과를 평가하는 데 중점을 둡니다. 이러한 평가는 전반적인 비즈니스 성과를 측정하고 지속적인 개선을 촉진하는 데 도움이 됩니다.

디지털 트랜스포메이션 전략
디지털 트랜스포메이션을 성공적으로 추진하기 위해서는 체계적이고 목표 지향적인 실행 전략이 필요합니다. 특히, 지속 가능한 성과를 위해서는 장기적인 설계와 신기술 도입의 우선순위 설정이 중요합니다.

[그림 4] 디지털 트랜스포메이션 전략 (출처: PixelPlex^[7])

디지털 트랜스포메이션 전략은 다음과 같이 기업의 혁신을 위한 체계적이고 통합적인 접근을 요구합니다.

명확한 비전과 목표 설정(Clear vision and objectives): 성공적인 디지털 전환을 위해서는 조직 전체가 이해할 수 있는 구체적인 비전과 목표가 필요합니다. 단순한 기술 도입이 아니라, 비즈니스 전반에서 디지털 기술을 통해 어떻게 더 나은 결과를 얻을 수 있을지 방향을 제시해야 합니다. 예를 들어, 고객 경험 개선을 목표로 할 경우, 고객 피드백을 실시간으로 수집하고 대응할 수 있는 시스템 구축을 설정할 수 있습니다.

정확한 로드맵 개발(Precise roadmap): 디지털 트랜스포메이션의 성공은 로드맵에 달려 있습니다. 각 단계별 목표와 마일스톤을 설정하여 리소스 투입에 대한 우선순위를 명확히 하고, 잠재적 위험 요소를 사전에 관리할 수 있습니다. 예를 들어, AI 기술을 도입한다면, 각 부서의 요구사항을 고려하여 단계별로 적용하고, 위험 관리 및 투자 회수 전략을 포함한 방식을 통해 최적의 성과를 달성할 수 있습니다.

리더십의 강력한 지원(Leadership support and engagement): 디지털 트랜스포메이션은 단순한 기술 변화가 아닌, 기업 문화와 일하는 방식의 변화를 요구합니다. C레벨 리더들은 전환 과정에서 리소스를 할당하고 문제 해결에 적극 참여하여 조직 전체가 변화에 동참할 수 있는 문화를 조성해야 합니다.

기술 및 인프라 업그레이드(Technology and infrastructure upgrade): 디지털 전환을 위해 현재 사용 중인 기술과 인프라를 평가하고 필요 시 신기술을 도입합니다. 예를 들어, AI, 하이퍼오토메이션, 클라우드 기반의 새로운 솔루션을 도입한다면, 기존 시스템을 현대화하여 디지털 트랜스포메이션을 효과적으로 지원할 수 있습니다.

점진적 확장(Gradual scaling): 모든 시스템을 한꺼번에 변화시키기보다는 파일럿 프로젝트나 프로토타입을 통해 점진적으로 테스트하고 검증하는 방식을 권장합니다. 이를 통해 잠재적 문제를 사전에 파악하고 성공 사례를 확인한 후 전사적으로 확장함으로써, 리스크를 최소화할 수 있습니다. 예를 들어, AI 기반 고객 지원 시스템 도입 시 특정 부서에서 파일럿을 먼저 진행하고, 성공이 확인되면 다른 부서로 확대하는 방식입니다.

민첩성과 유연성 우선(Prioritization of agility and flexibility): AI 시대에는 시장 상황과 고객 니즈가 더욱 빠르게 변화합니다. 디지털 트랜스포메이션 전략 또한 이를 반영하여 주기적으로 검토하고, 필요 시 즉각적으로 방향을 조정할 수 있는 민첩성과 유연성이 요구됩니다. 예를 들어, 빠르게 변화하는 기술 트렌드에 맞추어 클라우드와 생성형 AI와 같은 새로운 솔루션을 도입할 수 있도록 분기별로 전략적 검토를 수행하는 것입니다.

데이터 기반 의사결정(Data-driven decision-making): 디지털 전환에서 데이터는 가장 중요한 자산입니다. AI와 머신러닝을 활용하여 데이터에서 인사이트를 도출하고, 이를 기반으로 고객 경험 최적화나 내부 프로세스 자동화 등의 정교한 의사결정을 내릴 수 있습니다. 데이터 거버넌스와 보안을 철저히 관리하며 신뢰할 수 있는 데이터 기반 의사결정을 내리는 것이 중요합니다.

지속적인 진행 상황 모니터링(Ongoing progress monitoring): 디지털 트랜스포메이션은 지속적인 개선이 필요한 과정이므로, KPI를 설정하고 성과를 주기적으로 평가하는 것이 필수적입니다. 이를 위해 대시보드를 활용하여 실시간 데이터를 모니터링하거나 필요 시 전략을 조정할 수 있는 피드백 루프를 구축하는 것도 중요합니다.

디지털 트랜스포메이션의 실행 전략은 기술 도입 우선순위를 명확히 하고 체계적인 로드맵을 통해 각 단계를 구체적으로 추진할 때 그 효과를 발휘할 수 있습니다. 이를 통해 조직은 변화에 민첩하게 대응하고, 지속 가능한 경쟁력을 유지할 수 있습니다.

디지털 트랜스포메이션 프레임워크
디지털 트랜스포메이션은 명확한 로드맵과 단계별 접근을 통해 변화의 가속도를 높이고 지속 가능한 성장 기반을 마련하는 것을 목표로 합니다. 이를 위해 디지털 트랜스포메이션 프레임워크는 기업의 고유한 상황에 맞는 유연하고 체계적인 단계를 제공합니다. 이러한 프레임워크의 핵심은 고객 경험 최적화와 운영 효율성 제고입니다.

[그림 5] 디지털 트랜스포메이션 프레임워크 (출처: ILLUMULUS^[8])

조직 구성(People, Process, Product, Technology): 디지털 전환은 리더십의 강력한 지지와 내부 인재의 역량 강화가 필수적입니다. 또한, 다양한 부서의 협업과 외부 전문가의 참여를 통해 전문 지식을 보강하며 통합적인 접근이 이루어질 수 있도록 해야 합니다. 예를 들어, 나이키(Nike)^[9]의 디지털 전환 성공 사례는 조직 구성원 전체가 참여하는 포괄적인 접근 방식을 잘 보여준 예시입니다. 나이키는 디지털 역량 강화와 고객 중심의 전략을 통해 전사적인 디지털 혁신을 이루었습니다. 나이키는 자체 기술 팀을 확충하여 사내 디지털 역량을 강화했으며, 고객 데이터를 적극적으로 활용하여 개인화된 경험을 제공했습니다.

파일럿 프로그램(Pilot Programs): 디지털 전환의 리스크를 최소화하기 위해서는 소규모 파일럿 프로젝트로 시작하는 것이 매우 효과적인 방법입니다. 명확한 성공 지표를 설정하여 실험과 피드백을 반복함으로써 최적화된 전환 방안을 도출할 수 있습니다. 예를 들어, 유니레버(Unilever)^[10]는 아이스크림에 대한 소비자 경험을 향상하기 위해 특정 부서에서 먼저 AI 기반 예측 분석 파일럿 프로젝트를 실행함으로써 실제 비즈니스 환경에서의 성과를 확인할 수 있었고, 이를 통해 전사적 확장에 대한 확신과 지원을 얻을 수 있었습니다. 특히 파일럿 단계에서 얻은 인사이트를 바탕으로 자사의 특정 요구사항과 환경에 맞게 AI 솔루션을 조정하고 최적화할 수 있었습니다.

인적 자원 중심(HR Driven): 디지털 전환의 핵심 동력은 조직 구성원입니다. 이를 위해 전사적 교육 프로그램을 도입하여 모든 직원이 변화의 필요성을 이해하고 디지털 역량을 강화하도록 지원하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 풀무원^[11]은 전 임직원의 디지털 역량 강화를 위한 디지털 학습 플랫폼인 '디지털 아카데미'를 오픈했습니다. 풀무원은 내부 디지털 역량 진단을 토대로 임직원 역량 수준에 따른 맞춤형 교육 프로그램을 기획했고, 이 프로그램을 통해 디지털 기술 기반의 사업 구조 전환과 디지털 중심의 조직 문화 확산을 기대하고 있습니다.

문화적 마인드셋(Cultural Mindset): 디지털 혁신은 기술적 변화뿐만 아니라 조직 문화의 근본적인 변화를 요구합니다. 개방적이고 협력적인 문화를 조성하고, 부서 간 협업을 강화하며, 혁신을 장려함으로써, 변화에 대한 수용력을 높이는 것이 중요합니다. 예를 들어, 현대로템^[12]은 디지털 혁신을 위해 조직 문화의 근본적인 변화를 추진했습니다. '조직간 협업 워크숍'을 통해 임직원들이 서로의 입장을 이해하고, 실무에서의 어려움을 공유하며, 새로운 아이디어를 도출하는 기회를 마련했습니다. 또한, '3R' 경영 프로젝트를 통해 리스크 관리, 수익 개선, 혁신을 동시에 추진하여 변화에 대한 수용력을 높였습니다.

디지털 트랜스포메이션 성공 사례 분석

디지털 트랜스포메이션의 성공 사례는 기업들에게 중요한 영감을 제공합니다. 각 산업에서 디지털 혁신을 통해 실제로 비즈니스에 어떠한 변화를 가져왔는지에 대한 구체적인 데이터를 통해 디지털 전환의 효과를 명확하게 이해할 수 있습니다.

보쉬(Bosch) – 제조업의 혁신
보쉬는 제조업의 디지털 트랜스포메이션을 선도하며, ‘The Bosch Way’라는 접근 방식을 통해 지속 가능한 성장을 도모해왔습니다. 보쉬는 스마트 팩토리 및 IoT 솔루션 분야에서의 혁신을 이루기 위해 제조 공정에 IoT 센서와 AI 기반 데이터 분석 기술을 도입하여 설비 상태를 실시간으로 모니터링하고 예측 유지보수를 구현하였습니다. 이를 통해 보쉬는 물류 내부를 최적화하여 운송 효율성을 최대 35% 높였고, 디지털화된 에너지 관리를 통해 전력 소비를 40% 줄였습니다.^[14]

[그림 6] The Bosch Way (출처: Bosch^[15])

또한, 보쉬의 IoT 플랫폼인 ‘Bosch IoT Suite’는 여러 산업에서 데이터를 수집하고 분석해 운영 효율을 극대화하며, 이를 통해 새로운 비즈니스 모델을 창출하는 기반을 마련했습니다. 예를 들어, 자동차 부문에서 보쉬는 커넥티드 모빌리티 서비스를 통해 차량 상태를 실시간으로 모니터링하고 예측 유지보수를 제공하여, 안전성과 사용자 편의성을 동시에 강화하고 있습니다. 이는 보쉬가 디지털화된 제조 및 모빌리티 환경을 주도함으로써 경쟁력을 강화하는 데 핵심 역할을 하고 있습니다.

JP모건 체이스(JPMorgan Chase & Co) – 금융업의 고객 경험 강화
JP모건 체이스는 운영 효율성과 고객 경험을 동시에 개선하는 디지털 트랜스포메이션을 적극적으로 추진하고 있습니다. JP모건은 클라우드 전환과 데이터센터 현대화를 통해 애플리케이션을 마이크로서비스 아키텍처로 재구축하여 배포 시간이 60% 단축되었고 운영 비용은 30% 감소했습니다.^[16] 이러한 개선은 JP모건이 전년보다 20% 더 빠르게 제품 기능을 제공할 수 있게 함으로써, 빠르고 유연한 금융 서비스를 제공할 수 있도록 했습니다.

[그림 7] JP모건의 현대화 전략 (출처: JPMorgan^[16])

또한, AI와 RPA 도입을 통해 법적 리스크 관리와 고객 지원 분야에서 성과를 도출했습니다. JP모건의 AI 프로그램 ‘COIN’은 대출 계약서 분석에 걸리는 시간을 수백 시간에서 몇 분으로 단축해 법적 리스크 관리의 정확도를 높였으며, 이는 연간 36만 시간의 업무 시간을 절약하는 결과를 가져왔습니다.^[18] 고객 상담을 위한 AI 챗봇은 고객 대기 시간을 절반으로 줄였고, 모바일 뱅킹 앱을 통해 디지털 채널에서의 고객 경험을 강화하며 디지털 시대에 맞춘 고객 중심 서비스를 실현했습니다.

넷플릭스(Netflix) – 엔터테인먼트 산업의 디지털 선구자
넷플릭스는 AI와 머신러닝을 활용해 비디오 콘텐츠의 스트리밍 품질과 개인화 추천 시스템을 혁신적으로 개선하였습니다. 2억 2천만 명이 넘는 활성사용자가 있는 상황에서 고품질 스트리밍을 유지하는 것은 상당한 과제입니다. 넷플릭스는 AI를 사용하여 구독자 수를 예측하고 피크 타임에도 비디오 품질을 최적화합니다.^[19] 데이터 과학을 활용하여 사용자 네트워크 환경에 맞춰 동영상의 스트리밍 품질을 자동으로 조정함으로써 다양한 환경에서도 최적화된 시청 경험을 제공하고 있습니다.^[20]

[그림 8] Technology@Netflix (출처: LinkedIn^[21])

또한, 넷플릭스의 추천 알고리즘은 고객의 시청 이력과 선호도를 분석하여 개인 맞춤형 콘텐츠를 제공하는 데 중점을 둡니다. 이 시스템은 사용자의 80%가 추천 콘텐츠를 선택하도록 유도해 넷플릭스의 사용자 만족도를 크게 높였습니다.^[22] 넷플릭스는 이러한 데이터 분석을 기반으로 콘텐츠 제작에 대한 의사결정을 지원하고 있으며, 이를 통해 높은 사용자 참여와 고객 충성도를 유지하고 있습니다.

마무리

디지털 트랜스포메이션의 미래는 AI, 빅데이터, 클라우드, IoT 등의 혁신 기술과 더욱 밀접하게 결합하며 발전할 것입니다. 이러한 기술들은 업무 프로세스를 자동화하고 고도로 개인화된 고객 경험을 제공하여 기업의 근본적인 변화를 이끌어냅니다. 예측 분석과 AI 기반 의사결정은 시장의 빠른 변화에 적응하고 새로운 비즈니스 기회를 포착하는 데 있어 필수적인 요소가 될 것입니다. McKinsey 보고서에 따르면, AI와 예측 분석을 통해 전략적 의사결정을 최적화한 기업은 25% 이상의 운영 효율성을 경험하고 있으며, 이를 통해 기업은 시장에서 차별화된 경쟁력을 확보할 수 있습니다.

또한, 디지털 트랜스포메이션은 데이터 민주화를 통해 조직 내 모든 직원이 데이터와 인사이트를 주도적으로 활용하는 문화를 형성하게 합니다. 이를 통해 전 직원이 데이터 기반 의사결정을 일상화함으로써 조직 전반에 디지털 혁신이 스며들도록 하고, 이를 통해 지속 가능한 성장을 위한 경쟁 우위를 강화할 수 있습니다. Forrester 보고서에 의하면, 데이터 활용을 통해 의사결정을 위한 인사이트를 도출하는 조직은 그렇지 않은 조직에 비해 두 자릿수 성장을 달성할 가능성이 3배나 더 높다고 합니다.^[25] 이러한 데이터 주도의 의사결정 체계는 앞으로의 디지털 트랜스포메이션 성공의 중요한 요소로 자리 잡을 것입니다.

디지털 트랜스포메이션은 그 자체로 완결된 목표가 아니라, 기업이 변화하는 시장과 고객 요구에 민첩하게 대응하고 혁신적인 비즈니스 모델을 창출하기 위한 지속적인 과정입니다. 기업들이 ‘AI 퍼스트’와 같은 시대적 혁신 기반의 디지털 트랜스포메이션을 통해 고객 경험을 최적화하고 운영 효율성을 강화할 수 있다면, 이는 미래의 불확실성 속에서도 강력한 경쟁력을 유지할 수 있는 핵심 전략이 될 것입니다.

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최성철 IT트렌드 전문가

삼성SDS 전략마케팅팀

Corporate Strategy & Business Development, and Customer Success Lead

코로나 이후 디지털 트랜스포메이션의 가치와 중요성

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디지털 트랜스포메이션 실행 전략과 프레임워크

DIGITAL TRANSFORMATION

DIGITAL INNOVATION

DISCOVERY

DEVELOPMENT

DIFFUSION

IMPACT

The 5 Essential Components of a Digital Transformation

1. People

2. Data

Insights

Action

Results

Digital transformation strategy best practices

디지털 트랜스포메이션 성공 사례 분석

마무리