실사부터 통합까지, 데이터로 앞당기는 M&A

인수합병(M&A)에서 데이터는 거래의 성패를 좌우하는 핵심 요인이 되었습니다.

전통적인 재무 지표를 넘어, 데이터에 액세스하고 이를 이해하며 신뢰할 수 있는 역량은 가치평가, 위험 평가, 실행 속도에 직접적인 영향을 미칩니다.

낮은 데이터 품질은 기술 문제이자 재무 문제입니다. Accenture의 연구에 따르면 경영진 중 단 7%만 대규모 AI 도입에 필요한 AI 레디(AI-ready) 데이터 역량을 갖추고 있습니다. 사일로화되고 품질이 낮은 데이터는 가치 실현을 직접적으로 저해하며, 속도와 정확성이 요구되는거래 환경에서는 이러한 위험이 더욱 커집니다.

하지만 데이터는 단순한 위험 요인에 그치지 않습니다. 데이터는 엔드투엔드 AI 기반 혁신의 토대로 점점 더 중요해지고 있습니다. 재무부터 공급망, 영업 운영에 이르기까지 AI가 지원하는 프로세스는 고품질 데이터에 대한 원활한 실시간 액세스에 달려 있습니다. AI와 데이터를 대규모로 효과적으로 활용하는 조직은 이미 측정 가능한 성과를 거두고 있으며, 평균 49% ROI를 달성하고 있습니다.

이 게시물에서는 현대적인 데이터 및 AI 플랫폼이 두 단계를 어떻게 재편하는지 살펴봅니다. 거래 종결 전 실사를 가속화하고, 통합을 비용이 큰 IT 프로젝트가 아니라 성과를 견인하는 동력으로 전환하는 방식입니다.

이러한 목표를 달성하려면 조직은 점진적 개선을 넘어 현대적인 데이터 및 AI 플랫폼을 갖춰야 합니다. 이러한 플랫폼은 기업 전반의 정형 및 비정형 데이터를 통합하고, 설계 단계부터 거버넌스와 보안을 내재화하며, 분석과 AI 워크로드를 모두 지원하는 데 필요한 확장성을 제공합니다.

또한 이해관계자 간의 안전한 협업을 지원하고 AI 솔루션의 개발, 배포, 모니터링 역량을 통합한다는 점도 중요합니다. 오늘날의 환경에서 이러한 플랫폼은 가치 창출의 필수 조건입니다.

투자자들은 재무 성과를 넘어 데이터 및 AI 성숙도 평가까지 실사의 범위를 넓히고 있으며, 이는 전통적인 거래 전 단계를 바꾸고 있습니다.

인수 대상 기업이 데이터를 어떻게 관리하고 활용하는지 이해하면, 위험은 물론 프로세스 재창조를 통한 미래 가치 창출 기회에 대한 핵심 인사이트를 얻을 수 있습니다.

이를 통해 성과를 보다 미래지향적으로 평가하는 방향으로 전환할 수 있습니다.

데이터 플랫폼은 실사가 수행되는 방식을 재편하고 있습니다. 가상 데이터룸은 더욱 지능화되고 있으며, AI를 활용해 문서를 자동으로 분류하고 핵심 인사이트를 추출하며 이상 징후를 식별합니다. 동시에 보안 데이터 클린룸은 기밀성을 유지하면서 구매자와 판매자 간의 협업을 더욱 효과적으로 지원하고 있습니다.

보호되고 큐레이션된 데이터 환경과 같은 새로운 접근 방식은 이해관계자가 통제된 방식으로 민감 정보를 분석할 수 있게 해 투명성과 보안 사이의 균형을 맞춥니다. 이러한 역량을 함께 활용하면 일정을 앞당기고 인사이트 품질을 높이며 실행 리스크를 줄일 수 있습니다.

통합이든 분리든 거래 후 실행은 여전히 M&A 전 과정에서 가장 복잡하고 위험이 큰 단계 중 하나입니다. 조직은 상당한 시간 압박 속에서 시스템의 통합 또는 분리를 추진하고, 전환 체계를 관리하며, 비즈니스 연속성을 보장해야 합니다.

플랫폼 주도 접근 방식은 이러한 역학을 근본적으로 바꿉니다. 통합되고 거버넌스가 적용된 데이터 환경을 제공하면 조직은 데이터 분리를 간소화하고, 마이그레이션과 통합을 더 효율적으로 수행하며, 레거시 시스템에 대한 의존도를 줄일 수 있습니다.

동시에 실시간 분석 역량은 리더십 팀이 거래 성과를 더 정밀하게 추적하도록 지원하며, AI 기반 운영 모델은 초기 단계부터 자동화와 의사결정 인텔리전스를 도입합니다. 이로써 거래 후 실행은 사후 대응 활동에서 선제적인 가치 창출 동력으로 전환됩니다.

Accenture와 Snowflake의 협업은 깊이 있는 산업 전문성, 혁신 역량, 그리고 Snowflake AI 데이터 클라우드를 통해 성과를 실현하는 역량을 결합합니다.

이 파트너십은 단순히 고차원적인 전략을 넘어 측정 가능한 실행 성과를 제공합니다. 통합 데이터 파운데이션을 표준으로 삼음으로써 조직은 M&A 목표를 운영 규모와 측정 가능한 가치로 전환할 수 있습니다.

플랫폼 중심 접근 방식은 각 거래를 건별로 독립된 IT 과제로 다루지 않습니다. M&A 전 과정에 걸쳐 구체적인 성과를 창출하는 것을 목표로 합니다

전문 생명공학 기업을 인수하는 글로벌 라이프사이언스 기업의 사례를 예로 들어 보겠습니다.

• 실사 가속화: 분산된 기록을 수작업으로 검토하는 대신, AI는 생명공학 기업의 임상시험 데이터와 IP 포트폴리오를 빠르게 수집하고 분석해 더 빠르고 정보에 기반한 가치평가를 지원할 수 있습니다.

• 리스크를 낮춘 통합: 인수 기업은 플랫폼 표준화를 통해 생명공학 기업의 사일로화된 R&D 데이터를 안전하고 거버넌스가 적용된 환경으로 마이그레이션하여 다운타임 리스크를 줄이고 연구 연속성을 지원할 수 있습니다.

• AI 기반 가치: 두 회사의 데이터가 통합되면 AI 지원 워크플로우가 중복 운영 비용을 식별하고 통합 공급망을 최적화하며 규제 기관 제출 업무를 지원해 새로운 치료제를 더 빠르게 시장에 출시하도록 도울 수 있습니다.

궁극적으로 이러한 접근 방식을 활용하면, 인수 후 통합(PMI)을 비용이 많이 드는 일회성 IT 마이그레이션이 아니라 반복해서 가동할 수 있고 체계화된 지속적 가치 창출 엔진으로 바꿀 수 있습니다.

M&A에서 AI를 체계화한다는 것은 개별 사용 사례를 따로따로 배포하는 일이 아닙니다. 반복적으로, 대규모로 가치를 창출할 수 있는 인프라를 구축하는 일입니다.

이러한 전환의 중추는 탄탄한 데이터 및 AI 플랫폼으로서, 실사를 가속화하고, 실행 리스크를 줄이며, 성과를 지속적으로 개선할 수 있습니다.

이와 같은 기반에 투자하는 조직은 M&A를 일회성 거래로 끝내지 않고, 가치가 지속적으로 누적되는 엔진으로 전환할 수 있습니다.

Accenture와 Snowflake의 파트너십이 어떻게 이를 실현하는지 알아보세요.