이름이 생소할 수 있지만 노마그룹 제품은 차량, 열차, 항공기의 급수 및 관개 시스템부터 농업 기계와 건물에 이르기까지 파이프를 연결하고 액체를 이송하는 곳에서 폭넓게 사용된다. 약 200명의 IT 팀을 이끄는 CIO인 토마스 라이츠는 스스로를 혁신과 변화에 앞장서고 진정한 디지털화를 추진하는 리더로 인식했다.
노마그룹의 IT는 원격과 현장 모두에서 존재감을 내세우는 데서 시작했다. 라이츠는 3개 시간대에서 ‘해가 지지 않는(Follow the Sun)’ 방식으로 운영되는 글로벌 서비스 모델을 구축했다. 이제 각 IT 분야의 전문가가 24시간 사용자 지원을 제공한다. 또한 IT 전문가는 혁신 그룹에도 참여해 현장의 디지털화 프로젝트를 지원한다.
이런 혁신적인 시도가 글로벌 수준으로 성공하는 데는 태도가 특히 중요했다. 라이츠는 “열린 마음과 용기를 갖고, 적극적으로 경청하며 다양한 산업과 문화를 이해해야 한다”라고 조언했다. 또한 그는 “기술이 사람에게 미치는 영향이 최우선 고려사항이다. 현 상황에 의문을 제기하고 우수 사례를 배우되, 정보에 입각한 결정을 내릴 때는 AI와 같은 유행 주제를 비판적으로 검토해야 한다”라고 말했다.
그는 이런 사고방식과 조화를 이루는 3가지 디지털 트랜스포메이션 전략을 소개했다. 첫째는 마이크로소프트(Microsoft)와의 전략적 파트너십을 기반으로 마이크로소프트 365와 다이나믹스 365 등을 적극 활용하는 ‘클라우드 퍼스트’ 전략이다. 둘째는 글로벌 비즈니스 프로세스를 통합하고 IT 환경을 간소화하기 위한 ‘표준화 퍼스트’ 전략이다. 지난 2년간 글로벌 단위로 유효한 프로세스 템플릿과 ERP 시스템을 구현하는 NEMo365 프로그램이 핵심적인 역할을 했다. 이를 통해 2022년 이후 42개 지점 중 33개가 전환을 완료했다. 마지막으로는 자동화 개념과 전담 보안운영센터(SOC)를 중심으로 한 ‘보안 퍼스트’ 전략이 있다.
IT 성공의 동력, BPM
2020년에 출범한 BPM(비즈니스 프로세스 관리) 팀은 노마의 디지털 트랜스포메이션에 크게 기여했다. BPM 관리자는 모든 사업 영역에서 애플리케이션과 프로세스에 대한 이해를 개선하고 통합하며, 데이터 품질을 향상시키는 데 도움을 준다.
라이츠는 “전문 부서와의 긴밀한 협력으로 IT 및 디지털화 성과를 상당수 달성했다”라고 밝혔다. BPM 팀이 1,600개의 기존 시스템을 340개로 줄이는 동안, IT 팀은 700TB 이상의 데이터가 저장된 300대의 서버를 마이크로소프트 애저로 이전하는 등 기술 표준을 확립했다. 또한 조지아주의 리티아 스프링스 생산 시설을 서버리스 환경으로 전환해 비용을 절감하고 탄소 발자국을 개선했다.
더불어 클라우드 퍼스트 전략 측면에서 BIC 프로세스 디자이너와 어도비 커머스 같은 소프트웨어를 도입해 글로벌 프로세스를 최적화했다.
한편 노마의 IT 보안 노력과 혁신 프로젝트도 10년 간 심각한 보안 사고가 발생하지 않을 만큼 성과를 거뒀다. 라이츠에 따르면 이는 주로 AI와 자동화를 활용해 매월 10TB의 보안 데이터를 분석하는 SOC 팀 덕분이다. 또한 모든 관련 앱을 단일 로그인(SSO) 방식으로 전환해 IT 보안을 강화했다. 대시보드와 제로 트러스트 전략도 보안 상황을 통제하는 데 도움을 준다.
라이츠는 경제적 관점에서 IT 인프라의 안정성과 IT 보안을 모두 확보하는 방법이라고 설명했다.
사람 중심 접근법
디지털화와 혁신 외에도 라이츠는 개방성, 정직성, 존중, 신뢰와 같은 사회적 기술에 중점을 두고 있다. 관리자로서 팀원의 전문성을 개발하고, 동기를 부여하며, 책임감 있게 이끄는 일이 임무라고 그는 언급했다.
라이츠는 또한 문화적으로 다양한 글로벌 팀에서 인간미와 동기부여를 유지하는 과제가 중요하다면서, 동등한 입장에서의 상호 존중을 강조했다. 현상 유지와 새로운 트렌드에 대해 비판적인 시각을 유지하면서도 스파링 파트너이자 멘토가 되어주는 방식이 그의 리더십 스타일을 상징한다. 라이츠는 10년간 최소 이직률을 유지해 온 데서 접근 방식이 성공했음을 느낀다고 설명했다.
라이츠는 “클라우드 기반의 글로벌 표준 프로세스와 애플리케이션 모델을 구현함으로써 노마그룹을 지속적으로 혁신하고, 수익성을 높이며, 현대적 기술에 대비하도록 했다”라고 말했다. 그는 “앞으로 기술 산업의 과제가 있다면 고급 분석, 머신러닝, AI가 각각 어떻게 다른지, 각 기술의 고유한 기능과 활용 분야, 잠재력이 무엇인지 더 명확하게 구분하는 일이라고 생각한다”라고 덧붙였다.
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