디지털 트랜스포메이션 성공 사례 3가지

DT, DX라고 일컬어지는 디지털 트랜스포메이션, ‘디지털 전환’. 이제 DT는 진화하는 디지털 기술을 비즈니스에 접목하여 급변하는 환경에 대응할 수 있는 가장 확실한 방법이 되었습니다. 이러한 변화는 사이버 보안에서 인공지능(AI) 및 자동화에 이르는 모든 유형의 디지털 적용을 포함합니다. 이로 인해 기업을 매출 대비 총 이익률은 높아지고 기업의 수익도 높아지는 상황으로 이끌 것으로 보입니다. 모든 디지털 전환의 주요 목표는 디지털 기능을 확장하여 비즈니스를 보다 효율적으로 만드는 것입니다. 이러한 활동의 목표는 결국 매출 성장을 높이는 데 있습니다.

코로나19 확산 이후 세계적으로 대기업의 경우 디지털 전환을 빠르게 진행하였으나, 중소기업은 여러가지 어려움으로 디지털 전환에 난항을 겪고 있습니다. 세계 주요국들은 정보 접근성 강화, 디지털 기술 도입 자금 지원, 디지털 역량 강화 등의 방안으로 중소기업의 디지털 전환을 지원하고 있습니다. 해외 중소기업의 디지털 전환은 크게 생산 효율성 향상, 고객경험 제고, 새로운 비즈니스 모델 도입 사례로 구분됩니다.

우리나라 중소기업은 세계적 디지털 전환 흐름을 빠르게 포착, 활용하여 경쟁력을 확보할 수 있도록 전방위적 노력이 필요합니다. 기업은 생산 효율성, 고객경험, 새로운 비즈니스 모델 관점에서 디지털 전환 과제를 발굴하고, 정책을 활용하는 등 추동력을 확보해야합니다.

이에 중소기업에게 영감을 주는 디지털 트랜스포메이션 혁신 성공사례 3가지를 소개합니다.

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데이터 최적화로 디지털 혁신한 제트블루 항공사

미국의 제트블루 항공(JetBlue Airways)은 데이터를 클라우드로 마이그레이션하여 여러 이점을 누리고 있습니다.

코로나19 팬데믹 여파로 항공 및 여행 업계는 큰 변화와 불확실성을 겪었습니다. 지난 2020년 제트블루 항공은 자사의 경쟁 우위가 IT, 특히 데이터 운영을 통합하고, 고객 피드백을 반영하며, 날씨 및 지연의 다운스트림 영향을 줄이고, 항공기 안전을 보장할 수 있는 ‘데이터 스택’을 디지털 전환하는 데 달려 있다고 판단했습니다.

출처 : 제트블루 항공사

제트블루 항공사는 2020년부터 데이터 스택 디지털 전환을 시작했습니다. 목표는 실시간으로 더 많은 데이터에 액세스하고, 모든 중요 시스템의 데이터를 한 곳에 통합하며, 고급 분석 제품을 구축할 수 없었던 컴퓨팅 및 스토리지 한계를 없애는 것이었습니다.

앞서 제트블루의 데이터 운영은 핵심 시스템의 정보를 저장하는 온프레미스 데이터 웨어하우스를 중심으로 이뤄졌습니다. 데이터는 데이터 세트에 따라 매일 또는 매시간 업데이트됐지만 여전히 데이터 지연 문제가 발생했습니다. 이 때문에 실시간 데이터를 사용하여 셀프 서비스 보고 제품을 구축할 수 없었고, 모든 운영 보고는 운영 데이터 스토리지 계층을 기반으로 구축돼야 했습니다. 이 계층은 보고 목적으로 할당할 수 있는 컴퓨터 양이 제한돼 있었으므로 매우 제한적이었습니다.

데이터 가용성과 쿼리 성능도 문제였습니다. 온프레미스 데이터 웨어하우스는 스토리지와 컴퓨팅이 사전 프로비저닝된 물리적 시스템이었기 때문에 쿼리와 데이터 스토리지가 리소스를 두고 싸워야 했습니다. 애널리스트가 필요한 데이터를 쿼리하지 못하도록 할 수 없었기 때문에 웨어하우스에서 원하는 만큼의 추가 데이터 세트를 통합할 수 없었습니다. 실질적으로 ‘컴퓨팅’ 요구사항이 스토리지보다 우선시되었습니다. 또 시스템은 한 번에 32개의 동시 쿼리까지 실행하도록 제한됐으며, 이에 따라 매일 쿼리 대기열이 생성돼 쿼리 실행 시간이 길어졌습니다.

실시간 데이터 엔진

제트블루는 데이터 클라우드 전문 업체 스노우플레이크(Snowflake)와 협력해 데이터 스택을 디지털 전환했습니다. 먼저 제트블루의 데이터를 레거시 온프레미스 시스템에서 스노우플레이크 데이터 클라우드로 옮겼다. 이 덕분에 가장 시급한 문제는 완화할 수 있었습니다.

그 다음 제트블루의 데이터 팀은 애널리스트가 이전에 온프레미스 시스템에서 액세스할 수 없었던 중요 데이터 세트를 통합하는 데 주력했습니다. 데이터 팀은 제트블루의 항공기 이동 시스템, 승무원 추적 시스템, 예약 시스템, 알림 관리, 체크인 시스템 등을 망라하여 애널리스트가 쓸 수 있는 50개 이상의 실시간 데이터 피드를 만들었습니다. 이러한 피드의 데이터는 소스 시스템에서 수신한 후 1분 이내에 스노우플레이크를 통해 제공됩니다. 스노우플레이크를 통해 데이터 제공을 효과적으로 확장했고, 결과적으로 온프레미스 웨어하우스에서 사용할 수 있었던 것의 500% 이상 제공했습니다.

제트블루의 데이터 트랜스포메이션 여정은 이제 막 시작됐습니다. 데이터를 클라우드로 이동하는 것이 퍼즐의 한 조각일 뿐이기 때문입니다. 다음 과제는 애널리스트가 해당 플랫폼에서 사용 가능한 데이터와 쉽게 상호작용할 수 있는 방법을 확보하는 것입니다. 담당자는 “지금까지 데이터 제공을 정제, 구성, 표준화하기 위해 많은 작업을 했지만 여전히 가야 할 길이 남았다. 데이터가 통합되고 정제되면 데이터 큐레이션으로 초점을 옮겨야 한다”라고 말했습니다. 이어 데이터 큐레이션은 모든 애널리스트가 제트블루의 데이터와 상호작용하는 데 중요하다면서, “데이터 세트에 관한 일반적인 질문에 답할 수 있는, 사용하기 쉬운 단일 ‘사실’ 테이블을 구축하면 기존에 존재했던 진입 장벽이 사라질 것”이라고 덧붙였습니다.

데이터는 머신러닝 모델을 위한 입력값으로도 사용되고 있습니다. 제트블루의 데이터 과학 및 애널리틱스 부문 책임자는 “내부 데이터 과학 이니셔티브를 가속하기 시작했다. 지난 1년 반 동안 새로운 데이터 과학팀이 구성됐고, 스노우플레이크에 있는 데이터를 활용하여 운영 상태를 예측할 뿐만 아니라 고객 및 고객의 선호도를 자세하게 파악할 수 있는 머신러닝 알고리즘을 구축하고 있다”라고 설명했습니다.

제트블루의 데이터 과학팀은 현재 효율성을 조정하기 위해 대규모 AI 제품도 개발하고 있습니다. 이 제품은 머신러닝 제품에 사용된 기능 저장소를 갱신하고자 데이터 엔지니어링 팀과 데이터 과학팀의 협력으로 구축된 2차 선별 데이터 모델을 기반으로 합니다. ML 제품의 여러 파생 생태계가 예측 인사이트를 통해 제트블루의 각 팀을 지원하기 위한 장기 전략의 토대를 형성할 예정입니다.

데이터 기반 사고방식

모든 기업에 저마다의 문제가 있지만 데이터 기반의 사고방식은 대규모 변화를 지원하기 위한 주된 구성요소입니다. 특히, 경영진이 현재의 문제와 이를 완화하는 데 도움이 될 시장의 기술 옵션을 이해하도록 하는 게 중요합니다.

대규모 조직에 존재하는 모든 데이터 문제에 관한 인사이트를 확보하기가 어려울 순 있습니다. 제트블루에서는 데이터 사용자를 대상으로 매년 설문조사를 실시해 피드백을 받고 있습니다. 이를 통해 전략을 수립하고, 아울러 잘 하고 있는 영역과 개선할 영역을 파악하고 있습니다. 피드백을 받는 것은 쉽습니다. 이를 실천에 옮길 때 실질적인 변화를 만들 수 있습니다.

또한 전사적으로 데이터를 활용할 수 있는 리더와의 직접적인 협력이 필수적이입니다. 데이터 스택은 사용자에게 제공하는 가치만큼 가치를 갖습니다. 기술 데이터 리더로서 완벽하고 정확한 정보를 선별하는 데 시간을 할애할 수 있지만 아무도 이를 활용해 의사결정을 하거나 정보를 지속적으로 확인하지 않는다면 실질적인 가치가 없는 셈입니다. 데이터를 활용할 수 있는 리더와의 관계 구축은 전체적인 가치를 실현하는 데 도움이 될 것입니다.

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원덜라 홀리데이즈 놀이공원의 디지털 전환

원덜라 홀리데이즈(Wonderla Holidays) 놀이공원을 운영하는 ‘원덜라 홀리데이즈 주식회사(Wonderla Holidays Ltd.)’는 혁신적이면서도 환경 친화적인 디지털 전환를 통해 연간 방문객 수와 1인당 지출 모두 5% 증가할 것으로 예상됩니다.

출처 : 게티이미지

코로나19 팬데믹이 진정되고 원덜라 놀이공원의 방문객 수가 다시 늘어나면서 인도 벵갈루루에 본사를 둔 원덜라 홀리데이즈 주식회사는 기로에 서게 됐습니다. 이 회사는 2000년 코치(Kochi), 2005년 벵갈루루(Bengaluru), 2016년 하이데라바드(Hyderabad)에 설립된 3곳의 놀이공원을 운영하고 있으며, 조만간 첸나이(Chennai), 부바네스와르(Bhubaneswar)에 2곳의 놀이공원을 추가로 개장할 계획입니다. 하지만 구식 프로세스는 운영 효율성과 고객 경험(CX)이라는 두 가지 중요한 영역에서 회사의 발목을 잡고 있었습니다.

원덜라는 원활하고 성공적인 놀이공원 운영을 위해 가장 중요한 매개변수는 인파를 관리하는 것 그리고 적절한 시간 관리를 통해 방문객이 놀이기구 및 시설을 더욱 더 잘 활용할 수 있도록 하는 것이라고 봤습니다. 하지만 원덜라에서는 방문객과 관리자가 다른 놀이기구 및 시설에 사람이 얼마나 있는지 알 수 없었기 때문에 많은 시간 줄을 서서 보내야 했고 이는 결국 고객 경험에 악영향을 끼쳤습니다.

만약 다양한 구역, 이를테면 놀이기구(육지/수상), 수영장, 식당, 탈의실에서의 실시간 점유율 정보 등을 제공할 수 있다면 이 정보는 방문객의 긍정적인 놀이공원 경험을 극대화하도록 경로를 결정하는 데 도움이 될 것이라고 원덜라는 생각했습니다. 탑승 가능성과 각 탑승 예상 대기 시간에 관해 원활한 커뮤니케이션을 제공하는 디스플레이는 CX를 크게 향상시킬 것이라고 예상했습니다.

놀이공원의 다른 영역에도 풀어야할 문제가 있었습니다. 캡처한 사진과 비디오에 태그를 지정하는 데 여러 종이 밴드가 사용됐습니다. 방문객이 분실물을 찾을 방법도 없었습니다. 아울러 마케팅, 식음료(F&B), 소매팀은 막대한 수익 창출의 기회를 놓치고 있었습니다. 이러한 모든 병목 현상을 극복하기 위해서는 디지털 전환이 필수적이었습니다.

RFID 기반 원더밴드

원덜라는 방문객에게 개인화된 서비스를 제공하는 한편 참여와 경험을 향상시키기 위해 ‘원더밴드(Wonderband)’라고 하는 웨어러블 밴드 형태의 RFID 기술을 활용하기로 하고, 현재 해당 프로젝트를 진행 중입니다.

이 밴드를 사용하면 방문객이 놀이공원에 있는 동안 각 사용자가 선호하는 놀이기구, 선호하는 경로, 좋아하는 음식 및 상품을 파악할 수 있습니다. 해당 데이터에서 생성된 실시간 정보를 기반으로 맞춤형 서비스도 확장할 수 있습니다. 방문객은 밴드를 활용해 육상과 수상에 있는 놀이기구를 즐길 수 있고, 사물함을 쓸 수 있으며, 식당과 가게에서 모두 결제할 수 있습니다. 놀이기구 및 장소에서 캡처한 사진 및 동영상을 이 밴드에 연결하거나, 나중에 구매할 수도 있습니다.

원덜라에 따르면 핵심은 2개의 서로 다른 주파수의 RFID 칩셋을 정렬하는 것입니다. 최적의 범위를 얻기 위해 여러 RFID 조합이 시도됐다. RFID의 성능은 신체 접촉에 반비례하기 때문에 금형 설계 및 개발은 신체와의 표면 접촉이 매우 적게끔 이뤄졌습니다.

RFID 칩셋의 주파수 중 하나는 모든 결제와 사물함 운영에, 두 번째 주파수의 RFID 칩셋은 고객 추적에 쓰입니다. 각 밴드가 밀리초당 약 3,000에서 5,000 펄스를 보낼 것으로 예상됩니다. 하나의 펄스는 150바이트의 데이터를 전송하기 때문에 각 밴드는 500KB에서 750KB의 데이터를 보낼 수 있습니다. 이렇게 생성된 방대한 양의 데이터를 처리하기 위해 데이터 레이크, 데이터 웨어하우스 및 실시간 애널리틱스 도구를 하이브리드 모델로 구축하는 작업도 진행 중입니다. 이를 통해 밴드의 전체 데이터는 애널리틱스 작업을 위해 클라우드에 푸시되고, 모든 현금 거래를 처리하는 인프라는 온프레미스에 배치됩니다.

40만 달러가 소요되리라 예상되는 이 프로젝트는 2023년 벵갈루루 놀이공원에서 시범 운영될 예정입니다.

밴드로 만들어가는 비즈니스 기회

원더밴드는 티켓, 지갑, 사물함, 놀이기구 이용에 사용됩니다. 아울러 밴드로 캡처되고 백엔드에서 처리되는 데이터는 회사가 조치를 취하는데 중요한 정보를 제공할 수 있습니다.

방문객의 탑승 주기 및 이용률을 파악하기 위한 수동 데이터 로깅은 각 탑승 시 밴드가 입장 및 퇴장을 추적하여 이뤄집니다. 성별, 성인, 어린이 등의 기준에 따른 탑승 이용도 가능합니다. 방문객이 이용하는 놀이기구 수를 비롯해 가장 스릴 넘치는 놀이기구, 가족 및 어린이 등의 놀이기구 선호도, 시설물의 최대 사용 시간 및 미사용 시간 정보 등도 추적할 수 있습니다.

놀이기구의 가상 대기열 예약은 모바일 애플리케이션을 통해 이뤄지며, 밴드로 확인할 수 있습니다. 캡처한 사진 및 비디오에 태그를 지정하는 데 사용되는 여러 종이 밴드를 단일 밴드에 연결할 수도 있습니다. 분실물 추적도 방문객 경로를 기반으로 개선될 예정입니다.

또 마케팅, 식음료, 소매팀은 최적화된 미디어 지출과 파트너십을 위해 페르소나를 만들어 운영을 개선할 수 있습니다. 시간대와 사용 사례에 따라 가능한 경로를 확인하고 메시지를 보낼 수 있기 때문에 근접성 기반 마케팅을 할 수 있습니다. ADMP(종일 식사 계획) 예약은 밴드와 매핑될 수 있으며, 식당 키오스크에서 확인할 수 있습니다.

원덜라는 원더밴드를 통해 현금 결제보다 더 나은 서비스를 제공할 것이고, 아울러 밴드를 통한 더 많은 디지털 거래가 이뤄질 것이기 때문에 1인당 지출이 향상되리라 예상하고 있습니다. 아울러 방문객이 UPI 및 카드 거래와 관련해 모바일 네트워크 문제에 직면할 가능성도 줄일 수 있습니다.

원덜라는 연간 방문객의 약 5% 해당하는 추가 방문객과1인당 5%의 추가적인 매출이 창출되리라 기대하고 있습니다. 이 밖에 밴드는 티켓 용지 인쇄 비용을 절감할 뿐만 아니라 재사용이 가능하기 때문에 폐기물이 발생하지 않아 친환경적이기도 합니다.

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XPO 로지스틱스, IT로 배송 최적화를 이루다

XPO 로지스틱스는 LTL(less-than-truckload) 운송 작업 처리를 위한 IT 플랫폼 고도화에 매진하고 있습니다. 투자의 성과는 이미 나타나고 있습니다.

출처 : LoadstarEditorial

소량 화물 운송 서비스를 의미하는 LTL은 운송 시간, 운송 데드라인, 비용, 발자국, 팔레트 사이즈, 각종 운송 요구사항을 갖춘 여러 고객의 제품을 배송하는 화물 운송 모델입니다. 고객은 다른 고객과 한 개의 트럭을 공유합니다. 따라서, XPO에게는 각종 정보 기술을 필요로 하는 재고 운송 최적화가 필요합니다.

이를 위해 XPO의 IT 엔진은 자체 개발된 화물 애플리케이션과 클라우드의 결합을 이용하는 한편, 데이터를 연료로 사용합니다. XPO가 RXO 중개 비즈니스를 별도의 공개 기업으로 분사하는 시점에 제이 실버클레이트는 11월 1일 XPO의 신임 CIO로 임명됐습니다. XPO 로지스틱스에서 10년 이상 일해온 그는 전 CIO 및 새 CEO인 마리오 하리크와 함께 30억 달러 이상을 투자해 기업의 디지털 전환을 추진해왔습니다. 다우(Dow), 존 디어(John Deere) 및 트랙터 서플라이(Tractor Supply)와 같은 우량 기업을 포함한 2만 5,000여 계정에 제공하는 서비스를 고도화하기 위해서였습니다.

RXO 중개 사업과 분리된 XPO는 이제 화물 운송사업에만 집중할 예정입니다. 기술에 대한 집중이 회사에 긍정적일 것으로 관측됩니다. 또한 자체적으로 XPO가 엔터프라이즈 운송 시장에서 ‘혁신자’가 되었다고 평가하고 있습니다.

자체 앱 개발 및 클라우드

XPO는 매년 130억 건 이상의 운송을 처리합니다. 각 트럭마다 다수의 고객 운송 건을 포함하고 있기 때문에, 12명의 데이터 사이언티스트를 포함하는 430인 이상의 IT팀은 비용, 효율성 및 손상 없는 운송을 최적화하기 위해 대규모 독점 네트워크를 구축했습니다.

데이터 레이크로서의 구글 빅쿼리(BigQuery), API 게이트웨이로서의 구글 애피지(Apigee), 구글이 최근 출시한 버텍스(Vertex) AI 플랫폼을 포함한 일련의 GCP 기반 자체 개발 애플리케이션을 기반으로, 이 화물 운송 기업의 네트워크는 업계 최고 수준의 가치를 제공할 수 있도록 준비를 갖췄습니다.

컨테이너화를 위한 XPO의 GCP 및 쿠버네티스 오케스트레이션 엔진(GCP&Kubernetes orchestration engine) 사용은 일상적인 업무량 처리에 중요한 역할을 해왔습니다. 그러나 XPO IT 플랫폼의 진정한 차별화 요소는 화물 운송 최적화 및 통합을 위한 데이터 애널리틱스 등의 사내 앱 개발에 쏟는 XPO의 노력입니다.

예를 들어, XPO는 실시간 화물 운송 기회를 포착하는 일련의 API, 동적 가격 책정 도구(a dynamic pricing tool) 등을 개발했습니다. 또한 고객을 만족시키면서도 수익을 향상시킬 수 있도록 하는 독점적 비용 모델링 기능을 개발했습니다. 플랫폼은 픽업 및 운송 경로 최적화는 물론이고 화물 통합 방법을 결정하는 과정도 돕습니다.

XPO는 해당 프로젝트의 규모 자체가 도전 요소라고 평가했다. XPO의 네트워크는 매일 약 300개의 북미 서비스 센터의 배송 15만 건을 처리해 실시간으로 수백만 개의 데이터 포인트를 생성하고 있습니다. 이러한 데이터 포인트는 각 고객을 위한 가장 효율적인 운송 서비스 생성을 위해 분석되어야 합니다. 이러한 기술 플랫폼을 위해서는 유연하고 확장가능한 아키텍처가 필요하며 클라우드가 이를 제공합니다.

원동력으로서의 데이터

또한 원활한 화물 운송의 조건으로 강력한 데이터 운영이 필수적입니다. 이제 XPO의 비즈니스는 확실히 데이터 기반입니다. XPO의 디지털 전환과 그 여정에 대해 생각해보면, 많은 부분이 데이터를 분석하는 방법에 기초하고 있습니다.

XPO의 경우, 관련 데이터 볼륨은 상당합니다. 트럭에 GPS 위치정보 및 텔레매틱스를 갖추고 있어 도로 위 엔진에 대한 정보가 들어옵니다. 서비스 센터의 모든 직원이 휴대용 장치를 가지고 있고, 모든 화물에는 바코드가 부착되어 있습니다. 통합된 상태로 들어오는 이러한 모든 데이터 포인트를 구글 빅쿼리에 입력하고 있습니다.

XPO 로지스틱스의 대규모 데이터 분석가 및 프로그래머 팀은 자체 웹 포털을 개발했습니다. 이 포털을 통해 고객은 운송을 요청하고 픽업 및 배송 날짜를 추적하며 상태 업데이트를 제공받습니다. 또 비용을 지불할 수 있습니다. XPO는 고객의 내부 시스템과의 연결 및 통합을 위해 구글의 API 엔진과 함께 IoT 구성 요소 및 자체 개발 애플리케이션을 활용합니다. 또한 회사의 데이터 사이언티스트는 구글 버텍스 AI 플랫폼을 사용해 머신러닝 모델을 구축했습니다.

동적 LTL 모델을 실행하려면 다양한 포인트에서 화물 관련 데이터를 통합하고 목적지에 연결되는 도로를 분석할 수 있어야 합니다. 동적 네트워크를 보유한다는 것은 화물이 네트워크를 통해 가야 하는 최적의 경로와 밀집도를 계산하는 머신러닝 모델을 갖추고 있다는 의미입니다. XPO의 동적 네트워크 덕분에 분석가들은 적재 방법을 계획하는데 시간을 소비하는 대신 트레일러 적재에 집중할 수 있습니다.

XPO의 직원들은 매일 무엇을 픽업하는지 살펴보고 있습니다. 또한 최소 마일 수에서 밀집도를 극대화하면서도 최상의 서비스를 제공할 수 있도록 머신러닝을 활용합니다. 머신러닝 모델이 특정 방식으로 적재하는 방법을 안내할 수 있는 휴대용 장치에 지시사항을 전달합니다.

그리고 고객은 더 높은 수준의 세부 정보를 통해 배송을 추적할 수 있습니다. XPO가 API를 사용해 데이터 레이크에서 맞춤화 된 데이터 요청에 접근하여 특정 고객의 상품이 어디에 있는지, 상품이 도착하기까지 얼마나 걸릴지에 대한 실시간 피드백을 제공하기 때문입니다. XPO는 고객이 배송 번호를 입력할 때 각 팔레트의 위치 및 상태를 자세히 볼 수 있도록 하는 조각 수준의 추적 기능을 갖춘 유일한 운송 기업 중 하나입니다.

디지털 전환의 결실

XPO의 디지털 전환은 기업의 성장에 핵심적인 역할을 했습니다. 2022년 3분기에 XPO의 총 비즈니스에서 LTL 부분은 12억 달러의 수익을 창출했는데, 이는 전년 동기 대비 12% 증가한 수치입니다. XPO는 SEC에 제출한 파일에서 자사 기술이 성장 및 운영 효율성의 주요 원동력이며, 디지털 전환에 따른 비용 최적화가 2021년부터 2027년까지 추정된 연간 성장률 11%~13%의 3%에서 4% 사이를 기여할 것으로 예상한다고 분석했습니다.

IDC의 클라우드 인프라 서비스의 연구 부사장인 데이브 매카시는 향후 5년간 주요 비즈니스 전환을 계획하는 대략 기업의 25%는 이러한 목표 성취를 위해 클라우드 서비스를 활용할 것으로 전망했습니다. 그러나 클라우드를 잘 활용하기 위해 자체적인 애플리케이션 및 애널리틱스를 개발하는 XPO와 같은 기업이 특히 높은 성과를 거둘 것이라고 그는 덧붙였습니다.

매카시는 “대기업에게 이는 데이터 플랫폼, 머신 러닝, 애널리틱스에 숙련된 인력뿐만 아니라 소프트웨어에 대한 상당한 투자를 의미한다. 자동화를 통한 운영 효율성 및 고객 경험 향상 가능성은 경쟁 우위 창출 및 유지를 위한 필수 요소로 간주되고 있다”라고 설명했습니다.