“왜 같은 일을 세 번씩 하고 있는 걸까?” 현장에서 자주 나오는 질문이다. 견적을 작성한다. 영업팀이 엑셀에 입력한다. 회계팀이 ERP에 다시 입력한다. 생산팀은 또 별도 시스템에 입력한다. 데이터는 늘어난다. 업무는 줄어들지 않는다. 대부분의 경우 문제는 사람의 실수가 아니다. 프로세스가 보이지 않기 때문에 중복 업무가 생긴다. 어디에서 자주 발생하는 문제인가 예를 들어보자. 지역 식품 제조기업 A사 연매출

“AI 도입을 했는데 왜 회사가 달라진 것이 없을까?” 현장에서 자주 나오는 질문이다. CRM을 도입했다. 데이터 분석 툴도 있다. AI 리포트도 만들어진다. 그런데 회의 방식은 그대로다. 의사결정도 그대로다. 툴은 늘었는데 조직은 변하지 않는다. 많은 기업이 툴 도입 자체를 전략이라고 착각한다. 어디에서 자주 발생하는 문제인가 예를 들어보자. 지역 제조기업 B사 연매출 약 120억 직원 45명 주요 고객은

대시보드 지표 우선순위 결정 프레임 “대시보드는 만들었는데 왜 아무도 보지 않을까?” 현장에서 반복되는 질문이다. BI 도구를 도입한다. 대시보드도 구축한다. 그래프도 여러 개 올라간다. 하지만 몇 달이 지나면 대시보드는 거의 열리지 않는다. 문제는 기술이 아니다. 지표 우선순위가 정해져 있지 않다. 어디에서 자주 발생하는 문제인가 한 지역 유통기업 사례를 보자. 연매출 약 110억 직원 40명 주요 고객은

상담 데이터 표준화 설계 가이드 고객 상담은 많은데 왜 데이터로 남지 않을까. 현장에서 자주 나오는 질문이다. 전화 상담도 많다. 메신저 문의도 많다. 방문 상담도 계속 발생한다. 하지만 몇 달 지나면 같은 질문이 반복된다. “우리 고객이 무엇을 가장 많이 묻지?” “어떤 상담이 실제 매출로 이어지지?” 이 질문에 답하기 어렵다면 문제는 상담량이 아니라 상담 데이터 구조다. 많은

― 수집이 아니라 ‘흐름’을 설계하는 구조 재정의(Process Data Architecture) 공정 데이터를 많이 모으면 문제가 해결될까?센서를 늘리고 MES를 도입하면 품질이 안정될까? 이 글은 장비 스펙 비교나 최신 솔루션을 소개하는 글이 아니다.정부 지원사업 안내도 아니다. (※ 관련 제도는 별도 조사 필요) 현장에서 반복적으로 나오는 질문 하나에 답하기 위한 정리다.“데이터는 쌓이는데, 왜 의사결정은 빨라지지 않습니까?” 현장에서 실제로 나오는