우리 회사에 정보계가 필요한 이유 [정보계 구축 실전 가이드 #2]

 

많은 기업이 이미 ERP, 그룹웨어, CRM 등 다양한 시스템을 운영하고 있다. 그런데 왜 또 ‘정보계 시스템’이 필요하다는 걸까? ‘리포트는 엑셀로도 만들 수 있고, 정 안 되면 담당자에게 요청하면 되는데 굳이 정보계를 구축해야 할까?’라고 묻는 사람들도 있다.

이번 글에서는 정보계 시스템이 ‘필수’인 이유를 현업 관점, 경영진 관점, 미래 대응 관점으로 나누어 설명해본다.

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1. 현업 입장: "일일이 엑셀로 만드는 건 비효율이에요"

✔️ 현업 담당자의 대표적인 불만

• 리포트를 만들기 위해 여러 시스템에서 데이터를 추출해야 함
• 추출된 데이터의 단위와 기준이 부서마다 달라서 정합성 확보가 어려움
• 데이터를 수작업으로 정리하다 보니 실수 발생 빈번
• 반복되는 리포트 작성에 너무 많은 시간이 소요됨

이런 상황에서 정보계 시스템은 다음과 같은 해결책을 제시한다:

문제	정보계 도입 시 효과
시스템별 데이터 추출 번거로움	통합된 데이터 저장소로 단일 조회 가능
단위·기준 불일치	표준화된 데이터 모델로 일관된 리포트 제공
수작업 정리의 오류	자동화된 정제·가공 프로세스 확보
반복 리포트 작업 부담	반복 업무 자동화, 대시보드 활용

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2. 경영진 입장: "결정이 느리면 기회를 놓칩니다"

경영진은 전략적 판단을 위해 정확하고 빠른 정보가 필요하다. 하지만 기존 보고 체계로는 다음과 같은 문제를 겪는다:

• 원하는 리포트를 요청한 후 며칠씩 기다려야 함
• 각 부서에서 제출한 수치는 기준이 달라서 신뢰하기 어려움
• 급변하는 시장에 빠르게 대응할 수 있는 실시간 정보 부족

정보계 시스템이 도입되면 다음과 같은 경영 인사이트 제공이 가능하다:

요구	정보계 지원 내용
실시간 경영 모니터링	대시보드 형태로 KPI, 재무/영업 현황 실시간 조회
빠른 의사결정 지원	데이터 탐색 기능(OLAP, 드릴다운 등)으로 원인 분석 가능
일관된 수치 기준 제공	마스터 정보 관리 및 통합 기준으로 보고 정합성 확보

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3. 미래 대응 관점: "AI 시대의 기반은 데이터"

정보계 시스템은 단순히 '현재의 보고 편의'를 위한 시스템이 아니다. 향후 기업이 AI, 예측 분석, 자동화, 디지털 전환(DX)을 추진하기 위해서는 반드시 데이터 기반 인프라가 필요하다.

미래 대응 과제	정보계의 기반 역할
AI 기반 수요 예측	히스토리컬 데이터와 정제된 정량 데이터를 축적해야 함
RPA 자동화 연계	업무 프로세스 흐름을 파악할 수 있는 구조적 데이터 필요
ESG, 외부 감사 대응	투명한 데이터 관리 체계 구축 필요

정보계는 단기적 리포팅이 아니라, 장기적으로 기업의 디지털 역량을 좌우하는 기반이다.

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4. 정보계가 없을 때 생기는 실제 문제들

• 수치 신뢰성 부족: 같은 리포트를 요청할 때 부서마다 다른 수치 제시
• 의사결정 지연: 정보 요청 → 수작업 정리 → 재확인 과정을 거치며 늦어짐
• 중복 업무 과다: 보고를 위한 보고, 데이터를 위한 야근 반복
• 데이터 사일로: 데이터가 부서별로 흩어져 활용되지 못함

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5. 정보계는 '자동화된 분석 기반 의사결정 체계'이다

정보계를 단순히 리포트 만드는 도구로만 보면 곤란하다. 정보계는 데이터를 중심으로 조직이 소통하고 판단하고 실행할 수 있는 기반 인프라다.

• 보고 자동화 → 판단 속도 향상
• 정합성 확보 → 부서 간 신뢰 강화
• 데이터 통합 → 조직의 디지털 자산 구축

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6. 정리하며: 정보계는 지금 시작해야 하는 전략적 투자다

정보계는 한두 부서의 편의를 위한 시스템이 아니라, 조직 전체의 디지털 사고 전환을 위한 인프라다.

데이터로 일하는 조직을 만들고 싶다면, 정보계 구축은 더 이상 미룰 수 없는 과제가 된다.

👉 다음 편에서는 혼동하기 쉬운 개념들인 정보계, DW, BI, 데이터레이크의 차이를 명확히 비교해본다.

 

< 주제명 클릭시 해당 편으로 이동합니다>

편수	주제	핵심 키워드
1편	정보계란 무엇인가	운영계 vs 정보계, 구성요소 이해
2편	정보계가 필요한 이유	실무, 경영, 미래 대응 관점 필요성 강조
3편	용어 정리	DW, BI, DAP, 데이터레이크 구분
4편	구축 단계	5단계 접근법 및 주요 산출물 소개
5편	고려 요소	데이터 품질, 리포트 설계, 운영 체계 등
6편	연계 전략	운영계/외부 시스템과의 연동 설계
7편	예산 구성	TCO 관점, SaaS vs 온프레미스 비교
8편	사용자 활용도	교육, 데이터 문화, 커뮤니티 운영 등
9편	핵심 리포트	현업이 꼭 필요로 하는 Top 10 리포트
10편	실패 사례	실무에서 흔히 겪는 실패와 교훈
마무리	정보계 구축 실전 가이드를 마치며	마무리

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📌 참고 자료 및 출처

1. McKinsey - Why Data-Driven Organizations Perform Better: https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-digital/our-insights/what-separates-leaders-from-laggards-in-data-driven-enterprise
2. BCG - Building the Business Case for Data Platforms: https://www.bcg.com/publications/2022/building-a-data-platform
3. KPMG - Data-Driven Decision Making: https://kpmg.com/xx/en/home/insights/2021/11/data-driven-decision-making.html

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