▲물류 창고(출처=123RF)

물류 및 유통 산업에서 빅데이터의 역할이 증대되고 있다.

글로벌 공급 및 물류 네트워크는 기술 중심적인 분야다. 이 분야에서 몇 년 전부터 빅데이터를 채택하면서 네트워크가 완전히 새로운 차원으로 옮겨졌다. 빅데이터는 우리가 상상할 수 있는 지극히 평범한 수준의 시스템 네트워크가 아니다. 빅데이터는 과거 시스템에서 사용된 용량을 훨씬 초과하는 상당한 용량의 데이터로, 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터를 모두 포함하는 데이터 집합이다.

빅데이터를 효율적으로 사용한다면 통제력과 민첩함, 수용성이 증가해 공급망의 성과가 향상된다. 또한 빅데이터로 인해 전체 공급망 프로세스가 변화할 수 있다.

빅데이터는 효과적으로 채택돼야 한다

군수 관리(Logistics Management) 매체 브리짓 맥크리 기자는 "빅데이터 하나만으로는 변화가 충분하지 않다"며 "정보를 가져와 그 정보가 공급망 전반의 운영 효율성 향상에 도움이 되는 실용적인 것이 되도록 전환해야 한다"고 말했다.

오늘날 공급망 관리에서 가장 큰 과제는 생산에 대한 미래 수요를 예측할 수 없다는 것이다. 현재는 이 분야에 기본 통계 모델이 사용된다. 머신러닝 알고리즘과 앱을 사용해 빅데이터를 활용하면 크고 다양한 데이터 세트를 신속하게 조사해 수요 예측 정확도를 향상시킬 수 있다.

빅데이터는 또한 주문 및 선적을 실시간으로 추적할 수 있다. 예를 들어 GTM이라는 소프트웨어는 데이터 및 역량을 통해 선적 물건을 대체 항구로 이동시키거나 세관에 잡힌 물건을 처리한다. 이는 매우 중요한 기술이다. 만약 부정확한 결정이 내려지면 물류 회사가 부담해야 하는 금액이 무시할 수 없을 만큼 크기 때문이다.

물류 회사는 통일된 비즈니스 예측을 얻고 시장 동향 및 소비자 활동을 알아보기 위해 빅데이터를 사용하기도 한다. 다양한 상품 판매, 소셜 미디어 개발 및 인구 통계 데이터 등 수많은 범위의 정보를 통합해 정확하게 예측하고 공급망 활동을 계획할 수 있다.

빅데이터 분석을 통해 기업은 실시간 생산 및 출하 데이터를 확보한다. GPS 기반 데이터와 날씨 데이터를 통합하면 개선된 운송 경로를 계획할 수 있다. 이처럼 빅데이터는 공급망 운영의 민첩성과 효율성을 높인다.

"빅데이터는 사물인터넷(IoT) 및 인공지능(AI)과 함께 작동해 기업의 요구사항을 예측하고, 불필요한 시간을 줄일 수 있다"

빅데이터 도입이 적합한 모델

다국적 경영 컨설팅 기업 액센츄어(Accenture)가 작성한 보고서에 따르면 공급망은 ERP(Enterprise Resource Planning)와 공급망 관리 시스템을 기반으로 첨단 분석을 제공하는 통합 공급 프로세스 모델을 채택함으로써 디지털 성장 곡선을 극복할 수 있다.

기업들이 빅데이터 분석 접근법을 운영 방침에 적용하고 분석 기술을 십분 활용함에 따라 인력 고용이나 인재 활용도 현대화돼야 한다.

오늘날 공급망 관리 작업은 제삼자 물류(3PL)에 의해 처리된다. 이런 공급 업체가 빅데이터를 활용하게 되면 공급망 관리 방법이 더 효율적으로 변할 수 있다. 또 기술 공급 업체와 협력해 더 큰 가치를 창출하고 소비자에게 제공하는 서비스에 빅데이터를 적용할 수 있다.

따라서 조직이 공급망 프로세스에서 데이터 가치를 최적화하는 방법을 모른 채 데이터 센터에 너무 많은 돈을 지출할 필요는 없다. 빅데이터를 도입하려면 우선 데이터 서비스를 제공하는 기술 공급 업체와 더 자세히 논의해야 한다. 어쨌든 빅데이터를 이용하면 더 나은 투자 수익을 얻을 수 있으며 경쟁력을 확보할 수 있다.

일부 회사가 빅데이터를 최적화하지 않는 이유

▲물류 창고에서 재고 관리 중인 직원들(출처=123RF)

연구 결과에 따르면 많은 기업들이 공급망에 빅데이터 분석을 배치하는 초기 단계에 있다. 이들이 신속하게 빅데이터를 받아들일 노력을 하지 않은 것은 아니다. 하지만 빅데이터를 적용하기까지 기업이 주의를 기울여야 하는 장애물이 있다. 이런 장애물에는 스토리지, 데이터 웨어하우징 이니셔티브 통합 등이 기술적인 문제, 소프트웨어와 하드웨어를 도입하는 막대한 투자 비용 등이 속한다. 기술 관련 버그 또는 해킹으로 인한 보안 문제도 빼놓을 수 없다.

또 작업 관리 프로세스에 빅데이터를 적용해 엄청난 변화가 일어났을 때, 이런 변화에 신속하게 대응해 작업을 관리할 수 있는 적절한 인재를 확보하는 것도 중요하다. 막대한 비용을 투자해 빅데이터를 도입했을 때 어떤 변화가 일어날지, 수익이 어떻게 될지 예측할 수 없는 것도 걸림돌이다.

한편, 빅데이터 기술을 구현하려면 이미 기업의 관리 방법이 일정 수준에 도달해 있어야 한다. 빅데이터 도입이 수월해지기 때문이다. 규모가 작거나 체계화되지 않은 회사는 상대적으로 빅데이터를 도입하기 어렵다. 빅데이터 도입을 위해 책정할 예산이 충분하지만 경영진이 데이터 중심의 기술로 회사가 변화하는 데에 거부감을 갖는 경우도 있다. 빅데이터 기술은 기업의 편의성을 높이는 만큼 넘어야 할 산도 많다.