300만 건의 이동 데이터는 어떻게 의사결정으로 이어졌을까?

한 철도 운영 기업에는 데이터가 있었습니다. 그것도 넘칠 만큼. 진짜 문제는 그 데이터가 의사결정 순간에 도달하기까지 얼마나 걸리느냐였습니다.

하루 약 300만 건의 이동이 이루어지는 대규모 철도 운영에서 이동 데이터, 현장 점검, 성과 지표, 운영 기록은 서로 다른 시스템에 보관되어 있었습니다.

기업 애플리케이션, 데이터베이스, 분석 인프라, 보고 도구, 현장 모바일 애플리케이션은 각자의 역할을 하고 있었습니다. 그러나 운영 측면에서 중요한 질문에 대한 답은 한곳에 모여 있지 않았습니다.

• 어떤 노선에서 성과가 떨어지고 있습니까?
• 어떤 역에서 문제가 발생하고 있습니까?
• 현장 데이터는 일일 운영에 어떤 영향을 미칩니까?
• 어떤 지표에 조치가 필요합니까?

데이터는 존재했습니다. 그러나 여러 시스템에 흩어진 데이터를 모으고 의미를 파악하는 데 시간이 걸렸습니다. 따라서 문제는 새로운 데이터 소스를 만드는 것이 아니라, 기존 데이터를 의사결정에 활용할 수 있는 상태로 만드는 것이었습니다.

시스템을 교체하지 않고 공통 데이터 계층 구축

해결책은 기존 시스템을 걷어내고 다시 구축하는 것이 아니었습니다. 기업 애플리케이션, SAP 인프라와 수십 개의 모듈, 여러 데이터베이스, 보고 도구, 현장 애플리케이션은 계속 운영되었습니다.

Butterfly는 이들 시스템 위에 위치하여 여러 소스에서 들어오는 데이터를 공통 구조로 모았습니다. 이로써 여러 시스템에 있던 데이터가 하나의 의사결정 계층에 통합되었습니다.

이 접근 방식의 핵심은 다음과 같았습니다: 기존 기술 투자를 교체하는 대신, 기존 시스템이 만들어 내는 가치를 서로 연결하는 것. 그 결과 조직은 여러 시스템에 있는 데이터에 하나의 운영 뷰를 통해 접근할 수 있게 되었습니다.

27페이지 분량의 보고서가 이제 매일 아침 준비됩니다

운영팀에게 일일 보고서는 단순한 문서가 아닙니다. 하루를 어떻게 시작할지 결정하는 핵심 정보원입니다. 이 프로젝트에서는 27페이지 분량의 일일 운영 보고서가 매일 밤 자동으로 생성되기 시작했습니다.

팀은 아침 시간을 여러 시스템에서 데이터를 모으고 파일을 병합하고 보고서를 작성하는 데 쓰는 대신, 도출된 결과에 바로 집중할 수 있습니다. 즉, 프로세스는 다음과 같이 바뀌었습니다:

• 데이터 수집 → 보고서 작성 → 검토
• 데이터 → 준비된 보고서 → 평가 → 조치

30분에서 3초로

데이터가 하나의 구조로 모이면서 보고뿐 아니라 조회 속도도 달라졌습니다. 이전에 약 30분이 걸리던 조회가 이제 약 3초 만에 완료됩니다.

이 차이는 기술적인 성능 지표 이상의 의미를 갖습니다. 하나의 질문에 대한 답을 얻는 데 30분이 걸린다면, 그 질문은 운영의 흐름 속에서 미뤄지기 쉽습니다. 몇 초 만에 답할 수 있다면, 같은 질문이 일상적인 의사결정의 자연스러운 일부가 됩니다. 데이터에 접근하는 시간이 짧아질수록 의사결정까지의 거리도 짧아집니다.

현장에서 들어오는 10만 행의 데이터가 같은 날 성과 지표로 전환됩니다

철도 운영에서는 현장 데이터가 끊임없이 생성됩니다. 역 점검 결과로 하루 약 10만 행의 데이터가 시스템에 입력됩니다. 그러나 원시 데이터가 시스템에 기록되는 것만으로는 충분하지 않습니다. 진정한 가치는 이 데이터가 운영 측면에서 의미 있는 지표로 전환될 때 나타납니다.

이제 현장 데이터는 같은 날 다음 지표에 반영될 수 있습니다.

• 노선 성과
• 역 성과
• 직원 성과

이로써 현장에서 일어난 상황과 경영 화면에 나타나는 결과 사이의 시간이 짧아집니다. 현장 → 데이터 → 분석 → 의사결정으로 이어지는 흐름이 빨라집니다.

6,000건의 레코드가 5초 만에 동기화됩니다

서로 다른 시스템이 함께 동작하는 데 가장 큰 장애물 중 하나는 데이터를 적시에 올바른 형태로 동기화하는 것입니다. 이 구조에서는 6,000건의 레코드를 약 5초 만에 동기화할 수 있습니다. 덕분에 여러 소스에서 생성된 정보가 운영에 필요한 공통 뷰 안에서 갱신됩니다.

여기서는 접근 방식이 중요합니다. 목표는 모든 시스템을 하나의 시스템으로 바꾸는 것이 아닙니다. 목표는 서로 다른 시스템이 같은 운영에 대해 소통할 수 있도록 하는 것입니다.

IT 부서의 보고서를 기다리는 대신 사용자가 직접 화면을 만듭니다

데이터 접근이 대중화된 또 다른 영역은 보고입니다. 운영팀은 필요한 대시보드를 코드 작성 없이 만들 수 있습니다. 또한 자연어로 데이터에 질문하여 필요한 정보를 얻을 수 있습니다.

따라서 새로운 질문이 생길 때마다 새 보고서를 요청하거나 기술팀의 지원을 기다릴 필요가 없습니다. IT의 역할은 보고서 작성에서 조직이 데이터를 보다 효과적으로 활용할 수 있는 인프라 제공으로 옮겨 갑니다. 운영팀은 필요한 정보를 직접 활용할 수 있습니다.

진정한 전환은 데이터의 양이 아니라 의사결정 속도에 있습니다

이 사례에서 수백만 건의 이동 데이터를 처리하는 것은 물론 중요합니다. 그러나 핵심은 데이터의 크기가 아닙니다. 대기업에는 이미 데이터가 있기 때문입니다:

• SAP에 있습니다.
• 데이터베이스에 있습니다.
• 현장 애플리케이션에 있습니다.
• 보고 시스템에 있습니다.

핵심 질문은 이것입니다: 이 데이터가 의사결정이 필요한 순간에 얼마나 가까이 다가가는가?

운영 보고서가 아침에 준비되어 있다면, 팀은 데이터 수집이 아니라 의사결정으로 하루를 시작할 수 있습니다. 30분 걸리던 쿼리가 3초 만에 끝난다면, 미뤄 두었던 질문을 다시 던질 수 있습니다. 10만 행의 현장 데이터가 당일에 성과 지표로 바뀐다면, 운영과 경영 사이의 거리가 좁혀질 수 있습니다. 그리고 서로 다른 시스템이 서로 소통할 수 있다면, 조직이 수년간 쌓아 온 기술 투자를 유지하면서 새로운 의사결정 계층을 구축할 수 있습니다.

디지털 전환이 항상 시스템을 교체하는 것을 의미하지는 않기 때문입니다. 때로는 이미 보유한 시스템이 생성하는 데이터를 더 빠르고, 더 쉽게 접근할 수 있으며, 더 의미 있게 만드는 것이 진정한 전환입니다.

결과

하루 300만 건의 이동이 이루어지는 운영 환경에서는 데이터가 끊임없이 흐릅니다. 가치를 만드는 것은 데이터의 흐름 자체가 아니라, 데이터가 적시에 올바른 의사결정으로 이어지는 것입니다.

Butterfly는 기존 엔터프라이즈 시스템을 교체하지 않고 여러 데이터 소스를 공통 구조로 통합하여, 조직이 운영 데이터에서 보다 빠르게 결과를 얻을 수 있게 합니다.

더 많은 데이터가 아니라 더 빠른 의사결정.