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기업에 있어 지속 가능성을 추구한다는 건 결국 적절한 데이터 처리 능력을 보유한다는 뜻이다. 그리고 그 데이터를 제대로 분석해 변화를 이끌어내거나, 변화에 적응한다는 뜻으로 이어진다.
[보안뉴스 문정후 기자] 지속 가능성을 하나의 유행어처럼 이해하고 있었다면 큰 오산이다. 이제 이 거창했던 용어는 사업 전략 그 자체와 동일한 수준에서 언급되고 있다. 요 근래 지속 가능성에 대한 투자와 성과를 자랑하는 기업이 어마어마하게 늘어났다는 것만 봐도 이는 쉽게 알 수 있다. 2002년에만 하더라도 전 세계에서 첫 손에 꼽히는 기업 250개 중 겨우 18%만이 지속 가능성을 추진했었다. 2022년에는 그 비율이 무려 96%로까지 올랐다.
기업의 지속 가능성과 데이터 분석
지속 가능성을 추구한다는 것, 요즘 말로 ESG 경영을 한다는 것은 어마어마한 데이터를 수집하고 분석하고 활용한다는 뜻이 된다. 사업 활동의 모든 요소들과 공급망 전체에서 어떤 일이 벌어지는지를 이해하고 적절한 조치를 취해가면서 가장 효율성 높은 상태로 기업 전체를 변화시켜 가는 것이 ESG의 핵심 가치이기 때문이다. 하지만 그 많은 분량의 데이터를 확보하고 처리하면서 통찰을 얻어낸다는 게 그리 간단한 일은 아니다. ‘지속 가능성 분석’이 반드시 갖춰야 할 기술인 이유다.
‘지속 가능성 분석’을 할 줄 알게 되면 그 기업은 다음과 같이 변모할 수 있게 된다.
- ESG와 관련된 규정과 표준을 준수할 수 있다.
- 새로운 지속 가능성 관련 실천 사항들과 기회들을 파악할 수 있다.
- 억지로 지속 가능성을 추구하는 기업에서 혁신의 리더로 변해 경쟁력을 높일 수 있다.
지속 가능성 분석 기술을 적용하는 목표는 다양하고, 기업의 궁극적 가치에 따라 달라지지만 크게 다음 세 가지로 나누는 게 가능하다.
- 필요한 규정과 표준을 준수한다.
- ESG 목표를 빠르게 달성한다.
- 지속 가능성이라는 개념을 신속하고 정확하게 이윤으로 전환한다.
필요한 규정과 표준의 준수
ESG는 이제 대부분 기업들에 요구되고 있는 것으로 기업들은 최대한 투명하게 이 부분을 공개해야만 하는 압박을 받고 있다. ESG 보고서를 발표하는 게 정식 규정으로 법제화 된 곳도 있고, 소비자들 사이의 여론이 형성돼 필수 아니지만 필수로 자리를 잡은 곳도 있다.
하지만 국제 사회에서는 ESG 보고서가 점점 필수로 자리를 잡아가는 게 확실하다. 어길 경우 기업들은 벌금과 브랜드 신뢰성 하락이라는 벌을 받게 된다. 예를 들어 유럽연합에서는 얼마 전부터 우림 제거가 금지되어 있는데, 이 때문에 기업들은 자신들의 공급망을 재검토 하도록 강제된다. 적어도 자신들의 생산품이나 원자재가 무분별한 벌목에 의한 산물이 아니어야만 벌금을 내지 않는다(최대 연간 수익의 4%). GDPR처럼 이러한 유럽연합의 규정은 여러 지역으로 퍼져나갈 것으로 예상된다.
인공지능, 데이터 과학, 여러 사업적 통찰력을 통합적으로 활용할 경우 지속 가능성 분석을 통해 치명적인 리스크를 미리 예측해 피해갈 수 있게 된다. ESG와 관련된 규정과 표준, 심지어 여론은 늘상 변하는데, 이런 끊임없는 변화 역시 리스크 그 자체가 된다. 지속 가능성 분석 기술을 통해 이러한 상황에 대한 대처도 가능하다.
ESG 목표의 빠른 달성
지속 가능성 분석 기술을 갖춘 기업들이라면 규정도 빠짐없이 준수할 수 있지만 실제적인 ESG 목표에 빠르게 도달할 수도 있다. 다만 이를 위해서는 데이터의 품질이 좋아야 하고, 포맷도 일정한 형식으로 맞춰져 있어야 한다. 지속 가능성과 관련된 데이터는 대부분 여러 ‘외딴 곳’에 분산 저장되어 있을 때가 많은데, 저장된 형식도 제멋대로이다. 이점이 ESG 목표를 달성하는 데 큰 어려움이 된다.
이런 맥락에서 인공지능과 데이터 과학 기술을 장착하면 어떻게 될까? 데이터 식별 및 수급이 상당 부분 자동으로 처리됨으로써 기존 운영 방식에서 오는 어려움이 해소된다. 그러므로 기업이 ESG와 관련하여 정말로 깊은 고민과 숙고가 필요한 부분에 집중할 수 있게 된다. 예를 들어 단기 투자와 장기 투자의 가장 적절한 곳을 깊은 고민을 통해 보다 정확히 판단할 수 있게 된다는 것이다.
지속 가능성이라는 개념을 신속하고 정확하게 이윤으로 전환
이미 영리한 기업들은 지속 가능성이라는 개념을 사업 운영에 접목시키고 있다. 지속 가능성을 추구하다가 새롭게 발견한 가치들을 통해 수익을 증대하고, 낭비되던 비용을 절감시킴으로써 운영 효율을 높이는 것이다. 예를 들어 어떤 식당에서 지속 가능성과 관련된 여러 가지 기술들을 차용해 음식 쓰레기 배출량을 줄이는 데 성공했다면 어떻게 될까? 쓰레기 처리 비용을 줄이고, 식재료를 아끼고, 효율 높은 생산성을 발휘함으로써 수익이 증가한다.
지속 가능성이라는 것이 대단히 고차원적이고 실현하기 힘든 그런 개념이 아니다. 우리 회사가 당면한 문제들을 처리하는 또 다른 접근법일 뿐이다. 그러므로 기업들은 ESG와 지속 가능성을 추구하기에 앞서 기업의 과제를 먼저 파악할 필요가 있다. 지속 가능성 전략과 기업의 사업 전략을 하나의 맥락으로 가져갈 수 있을 때 시너지가 발생할 수 있으며 지속 가능성은 이윤 추구의 또 다른 이름이 된다.
지속 가능성 분석이 제대로 효과를 발휘하게 하려면 데이터 표준 정립과 거버넌스가 필수 불가결의 요소라는 걸 기억해야 한다. 어떤 데이터를 활용할 것인지를 정하고, 그 데이터를 어떤 형태로 저장하고 처리할 것인지를 결정해야 한다. 그리고 필요한 데이터가 어떤 방법으로 저장 및 관리될 것인지도 지정해야 하고, 그 모든 결정 사항들을 자동화 기술로 구현해야 한다. 또한 공급망 안에 포함되어 있는 여러 파트너사들의 협조도 반드시 필요하다. 그들의 투명한 협력 없이는 필요한 데이터를 확보하지 못할 수도 있다.
글 : 케리 폴란스키(Kelsey Polansky), 관리자, Tredence
[국제부 문정후 기자(globoan@boannews.com)]
[보안뉴스 문정후 기자] 지속 가능성을 하나의 유행어처럼 이해하고 있었다면 큰 오산이다. 이제 이 거창했던 용어는 사업 전략 그 자체와 동일한 수준에서 언급되고 있다. 요 근래 지속 가능성에 대한 투자와 성과를 자랑하는 기업이 어마어마하게 늘어났다는 것만 봐도 이는 쉽게 알 수 있다. 2002년에만 하더라도 전 세계에서 첫 손에 꼽히는 기업 250개 중 겨우 18%만이 지속 가능성을 추진했었다. 2022년에는 그 비율이 무려 96%로까지 올랐다.
[이미지 = gettyimagesbank]
기업의 지속 가능성과 데이터 분석
지속 가능성을 추구한다는 것, 요즘 말로 ESG 경영을 한다는 것은 어마어마한 데이터를 수집하고 분석하고 활용한다는 뜻이 된다. 사업 활동의 모든 요소들과 공급망 전체에서 어떤 일이 벌어지는지를 이해하고 적절한 조치를 취해가면서 가장 효율성 높은 상태로 기업 전체를 변화시켜 가는 것이 ESG의 핵심 가치이기 때문이다. 하지만 그 많은 분량의 데이터를 확보하고 처리하면서 통찰을 얻어낸다는 게 그리 간단한 일은 아니다. ‘지속 가능성 분석’이 반드시 갖춰야 할 기술인 이유다.
‘지속 가능성 분석’을 할 줄 알게 되면 그 기업은 다음과 같이 변모할 수 있게 된다.
- ESG와 관련된 규정과 표준을 준수할 수 있다.
- 새로운 지속 가능성 관련 실천 사항들과 기회들을 파악할 수 있다.
- 억지로 지속 가능성을 추구하는 기업에서 혁신의 리더로 변해 경쟁력을 높일 수 있다.
지속 가능성 분석 기술을 적용하는 목표는 다양하고, 기업의 궁극적 가치에 따라 달라지지만 크게 다음 세 가지로 나누는 게 가능하다.
- 필요한 규정과 표준을 준수한다.
- ESG 목표를 빠르게 달성한다.
- 지속 가능성이라는 개념을 신속하고 정확하게 이윤으로 전환한다.
필요한 규정과 표준의 준수
ESG는 이제 대부분 기업들에 요구되고 있는 것으로 기업들은 최대한 투명하게 이 부분을 공개해야만 하는 압박을 받고 있다. ESG 보고서를 발표하는 게 정식 규정으로 법제화 된 곳도 있고, 소비자들 사이의 여론이 형성돼 필수 아니지만 필수로 자리를 잡은 곳도 있다.
하지만 국제 사회에서는 ESG 보고서가 점점 필수로 자리를 잡아가는 게 확실하다. 어길 경우 기업들은 벌금과 브랜드 신뢰성 하락이라는 벌을 받게 된다. 예를 들어 유럽연합에서는 얼마 전부터 우림 제거가 금지되어 있는데, 이 때문에 기업들은 자신들의 공급망을 재검토 하도록 강제된다. 적어도 자신들의 생산품이나 원자재가 무분별한 벌목에 의한 산물이 아니어야만 벌금을 내지 않는다(최대 연간 수익의 4%). GDPR처럼 이러한 유럽연합의 규정은 여러 지역으로 퍼져나갈 것으로 예상된다.
인공지능, 데이터 과학, 여러 사업적 통찰력을 통합적으로 활용할 경우 지속 가능성 분석을 통해 치명적인 리스크를 미리 예측해 피해갈 수 있게 된다. ESG와 관련된 규정과 표준, 심지어 여론은 늘상 변하는데, 이런 끊임없는 변화 역시 리스크 그 자체가 된다. 지속 가능성 분석 기술을 통해 이러한 상황에 대한 대처도 가능하다.
ESG 목표의 빠른 달성
지속 가능성 분석 기술을 갖춘 기업들이라면 규정도 빠짐없이 준수할 수 있지만 실제적인 ESG 목표에 빠르게 도달할 수도 있다. 다만 이를 위해서는 데이터의 품질이 좋아야 하고, 포맷도 일정한 형식으로 맞춰져 있어야 한다. 지속 가능성과 관련된 데이터는 대부분 여러 ‘외딴 곳’에 분산 저장되어 있을 때가 많은데, 저장된 형식도 제멋대로이다. 이점이 ESG 목표를 달성하는 데 큰 어려움이 된다.
이런 맥락에서 인공지능과 데이터 과학 기술을 장착하면 어떻게 될까? 데이터 식별 및 수급이 상당 부분 자동으로 처리됨으로써 기존 운영 방식에서 오는 어려움이 해소된다. 그러므로 기업이 ESG와 관련하여 정말로 깊은 고민과 숙고가 필요한 부분에 집중할 수 있게 된다. 예를 들어 단기 투자와 장기 투자의 가장 적절한 곳을 깊은 고민을 통해 보다 정확히 판단할 수 있게 된다는 것이다.
지속 가능성이라는 개념을 신속하고 정확하게 이윤으로 전환
이미 영리한 기업들은 지속 가능성이라는 개념을 사업 운영에 접목시키고 있다. 지속 가능성을 추구하다가 새롭게 발견한 가치들을 통해 수익을 증대하고, 낭비되던 비용을 절감시킴으로써 운영 효율을 높이는 것이다. 예를 들어 어떤 식당에서 지속 가능성과 관련된 여러 가지 기술들을 차용해 음식 쓰레기 배출량을 줄이는 데 성공했다면 어떻게 될까? 쓰레기 처리 비용을 줄이고, 식재료를 아끼고, 효율 높은 생산성을 발휘함으로써 수익이 증가한다.
지속 가능성이라는 것이 대단히 고차원적이고 실현하기 힘든 그런 개념이 아니다. 우리 회사가 당면한 문제들을 처리하는 또 다른 접근법일 뿐이다. 그러므로 기업들은 ESG와 지속 가능성을 추구하기에 앞서 기업의 과제를 먼저 파악할 필요가 있다. 지속 가능성 전략과 기업의 사업 전략을 하나의 맥락으로 가져갈 수 있을 때 시너지가 발생할 수 있으며 지속 가능성은 이윤 추구의 또 다른 이름이 된다.
지속 가능성 분석이 제대로 효과를 발휘하게 하려면 데이터 표준 정립과 거버넌스가 필수 불가결의 요소라는 걸 기억해야 한다. 어떤 데이터를 활용할 것인지를 정하고, 그 데이터를 어떤 형태로 저장하고 처리할 것인지를 결정해야 한다. 그리고 필요한 데이터가 어떤 방법으로 저장 및 관리될 것인지도 지정해야 하고, 그 모든 결정 사항들을 자동화 기술로 구현해야 한다. 또한 공급망 안에 포함되어 있는 여러 파트너사들의 협조도 반드시 필요하다. 그들의 투명한 협력 없이는 필요한 데이터를 확보하지 못할 수도 있다.
글 : 케리 폴란스키(Kelsey Polansky), 관리자, Tredence
[국제부 문정후 기자(globoan@boannews.com)]
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