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작전 타임 없는 리테일
스포츠 리테일에서는 매시간 승패가 갈립니다. 인사이트를 언제 얻느냐에 따라 상품이 팔려 나가기도 하고 재고로 남기도 하고, 진열대가 제때 채워지기도 하고 비어가기도 합니다.
Under Armour의 리저널 플래닝 디렉터 Jenny Moore는 이렇게 말합니다. “변화가 무척 빠른 업계입니다. 특히 소비자 직접 판매(DTC) 비즈니스에서는 때로 한 시간 단위로 상황이 바뀌기도 합니다.”
이렇게 빠르게 돌아가는 비즈니스 뒤에는 전 세계 각지의 도매, 전자상거래, 직영 소매를 아우르는 거대한 사업 조직이 있습니다. 그 중심에는 재고, 공급망, 수요 계획부터 판매, 제품 개발에 이르는 방대한 데이터 영역이 있으며, 이 데이터로 그보다 훨씬 많은 질문에 답해야 합니다. 인사이트 하나를 놓치면 매출이 감소하거나 시장 기회를 잃을 수 있는 상황에서, 이 모든 데이터를 한눈에 파악하는 역량은 경쟁 우위와 직결됩니다.
여기에 AI가 더해지면서 비즈니스 속도는 더욱 빨라졌습니다.
“AI는 전대미문의 속도로 발전하고 있습니다. 비즈니스 역시 그만큼 빠르게 움직이고 있기에, 그 속도에 대응할 수 있는 플랫폼과 에코시스템, 그리고 역량을 갖추는 것이 중요합니다.”Patrick Duroseau, Under Armour 최고 데이터 및 AI 책임자
하지만 Under Armour 직원들이 대화형 AI를 쓰기 훨씬 전인 2020년에는 데이터가 비즈니스의 속도를 따라가지 못했습니다.
당시의 일과는 대체로 이러했습니다. 분석가가 워크북 하나를 엽니다. 이어서 두 번째, 세 번째 워크북도 엽니다. 팀마다 데이터를 뽑는 방식이 제각각이라, 일치해야 하는데도 서로 다른 숫자들을 대조해 맞춰 보려 합니다. 임원은 지난주 비즈니스 실적을 알고 싶어하지만, 답을 얻으려면 데이터 준비에만 반나절이 걸립니다. 보고서를 받아 들었을 때는 이미 늦었습니다.
팀들은 파편화된 데이터 환경과 느리고 유연성도 확장성도 없는 시스템 탓에 업무에 제약을 받았습니다. 그 결과 사일로가 쌓여 갔고, 그 틈에 섀도우 IT가 확산되었습니다. 같은 질문에도 팀마다 다른 답을 내놓았습니다.
“정보를 살펴보고 의사 결정을 내리는 일보다 데이터를 준비하는 데 더 많은 시간을 썼습니다.” Under Armour의 엔터프라이즈 데이터 분석 디렉터 Denny Ward의 말입니다. “임원에게는 특정 시점에 인사이트가 있어야 합니다. 그때 필요한 정보를 확보하지 못하면, 모두가 의사 결정에 집중하고 있는 순간에 모멘텀을 잃게 됩니다.”
기념비적 투자의 시작
Under Armour는 새로운 데이터 파운데이션을 구축하면서 기술과 함께 비즈니스를 출발점으로 삼았습니다.
“기술 전문가로서 사람들이 왜 기술부터 생각하는지 충분히 이해합니다.” Under Armour의 최고 데이터 및 AI 책임자 Patrick Duroseau는 설명합니다. “하지만 중요한 것은 비즈니스 관점에서 출발하는 것이었습니다. 기술을 어떻게 활용해야 원하는 비즈니스 성과를 낼 수 있을지부터 고민했던 것이죠.”
Duroseau는 Snowflake와의 파트너십에도 이러한 관점으로 접근했습니다. 그는 이 파트너십을 Under Armour에서 말하는 ‘기념비(monument)’, 즉 미래 혁신의 길을 여는 핵심 투자로 보았습니다.
“Under Armour에서 ‘기념비’라고 부른다는 것은 그 위에 기능을 지속적으로 쌓아 올리고 싶은 기반을 갖추고 있다는 뜻입니다. Snowflake는 그러한 기념비 중 하나입니다. 특정 기술에 얽매이지 않고, 기술의 발전에 맞춰 성장하고 규모를 확장할 수 있기 때문입니다.”Patrick Duroseau, Under Armour 최고 데이터 및 AI 책임자
Snowflake는 끊임없이 확장되는 Under Armour의 목표에 부합했습니다. “Snowflake를 파트너로 선택하게 된 결정적인 요인은 상호운용성과 확장성이었습니다.” Duroseau는 설명합니다. “기술뿐 아니라 파트너 관계에서도 마찬가지였습니다.”
이 결정과 함께 확고한 아키텍처 원칙이 세워졌습니다. 바로 하나의 데이터 플랫폼을 사용한다는 것이었습니다.
“Snowflake를 통해 분석, AI, 비즈니스 인텔리전스를 위한 신뢰할 수 있는 단일 데이터 소스를 확보했습니다.” Duroseau는 말합니다. “Secure Data Sharing, 데이터 클린룸과 같은 기능은 가치와 속도를 높이는 데 큰 돌파구가 되었습니다. 이처럼 일관된 기반 덕분에, 데이터를 이동하지 않는다는 원칙을 지키면서도 더 빠르게 대응하고 더 나은 성과를 거둘 수 있었습니다.”
월 1회 수작업을 매일 자동 실행으로 전환
Snowflake 도입 후 가장 먼저 사라진 것은 기다림이었습니다.
Under Armour는 Snowflake를 데이터 파운데이션으로 삼아 제품 마진 보고와 같은 핵심 프로세스를 전면 개편했습니다. 이전에는 데이터를 추출하고 대조해 맞추고 형식을 정리하는 수작업에만 일주일이 걸렸습니다. 워낙 품이 많이 들다 보니 보고서는 한 달에 한 번만 작성할 수 있었습니다. 최신 마진 현황을 확인하려면 30일을 기다려야 했기 때문에 제품 개발자들은 결국 지난달 정보를 바탕으로 전략을 짜야 했습니다. 하지만 이제는 이 프로세스가 자동화되어 매일 실행됩니다. 덕분에 가격과 상품 구성에 관한 의사 결정을 더 빠르게 내려 매출을 지킬 수 있게 되었습니다.
수작업으로 취합하는 데 하루 이틀이 걸리던 임원용 보고서도 이제는 매일 아침 임원진의 메일함으로 전달됩니다. 따라서 임원들은 신뢰할 수 있는 정보를 바탕으로 비즈니스 현황을 파악하고 중요한 의사 결정을 적시에 내릴 수 있습니다.
그러나 가장 중요한 변화 중 하나는 데이터를 능숙하게 다룰 줄 아는 사람뿐만 아니라, 데이터가 필요한 사람이라면 누구나 Under Armour의 데이터에 쉽게 접근할 수 있게 되었다는 점입니다.
| 프로세스 | 이전 |  Snowflake |
|---|---|---|
| 제품 마진 보고 | 작성에 일주일 소요. 월 1회 실행. |
자동화. 매일 제공. |
| 임원용 보고서 | 수작업 취합에 수일 소요 |
아침까지 임원 메일함으로 전달 |
| 데이터 접근 | 정적 대시보드 | 실시간으로 업데이트되는 공유 데이터 |
그 효과는 다른 업무로도 이어졌습니다. 이제 재고, 공급망, 수요 계획, POS, 영업 담당 팀은 모두 같은 수치를 바탕으로 일합니다. 이를 통해 각 부서는 운영을 효율화하고 궁극적으로 매출을 높이는 데 도움이 되는 인사이트를 도출합니다. “이전에는 모두가 정적인 워크북을 주고받으며 수식이 어떻게 작동하는지 역으로 분석하려고 애썼습니다.” Ward는 설명합니다. “이제는 실시간으로 업데이트되는 실제 데이터 세트를 보고 있으며, 그 결과 비즈니스 전반에서 데이터를 이해하고 활용하는 역량도 향상되고 있습니다.”
또한 지역마다 같은 질문에도 팀별로 서로 다른 수치를 내놓던 고질적인 문제도 사라졌습니다. Moore는 이렇게 설명합니다. “Snowflake로 데이터 구조와 보고 체계를 간소화한 결과, 모든 직원이 한곳에서 같은 정보를 확인하고 같은 정보를 얻을 수 있게 되었습니다.”
“Snowflake를 사용하면서 가장 보람을 느끼는 일 중 하나는 셀프서비스 에코시스템을 구축해 나가는 것입니다. 이를 통해 코딩을 할 줄 아는 사람도, 모르는 사람도 모두 데이터에 접근해 거버넌스를 준수하면서 직접 데이터 제품을 만들 수 있습니다.”Jeff Leineweber, Under Armour 데이터 플랫폼 엔지니어링 디렉터
거버넌스로 지키는 홈그라운드
보고 체계를 혁신하고 데이터 접근성을 높인 Under Armour는 더 높은 목표를 세웠습니다. 바로 모든 직원이 믿고 사용할 수 있는 대화형 AI를 구현하는 것이었습니다.
“데이터 거버넌스는 모든 업무의 핵심 기반입니다.” Duroseau는 말합니다. “즉, 데이터를 안전하게 보호하고 적절히 구조화하며, 사용자가 데이터에 접근할 수 있도록 해야 한다는 뜻입니다. 동시에 누가 접근하든 항상 예측 가능한 방식으로 데이터를 이용할 수 있어야 합니다.”
이를 위해 팀은 5년에 걸쳐 옵저버빌리티를 구축하고 거버넌스를 강화하며 신뢰할 수 있는 데이터 모델을 만들었습니다. 덕분에 임원들은 수치를 확인한 뒤 데이터 출처를 의심할 필요 없이 바로 행동할 수 있게 되었습니다. 데이터 플랫폼 엔지니어링 디렉터 Jeff Leineweber는 이렇게 말합니다. “Snowflake 덕분에 데이터 거버넌스를 구축하는 동시에 최종 사용자에게 AI 기능을 제공할 수 있었습니다.”
이 거버넌스 전략의 중심에는 ‘골든 리포트’라는 명확한 기준이 있습니다. “AI가 생성한 모든 인사이트를 현업에서 정기적으로 사용하는 골든 리포트와 대조합니다.” Ward는 설명합니다. “인사이트를 뒷받침하는 모든 요소는 골든 리포트의 지표와 정의에 기반합니다. 따라서 사용자는 더 깊이 분석하고 추천을 받을 때도 신뢰할 수 있는 출처에서 나온 결과라는 확신을 가질 수 있습니다.”
골든 리포트
모든 AI 답변의 기반이 되는 신뢰할 수 있는 출처
신뢰할 수 있는 데이터를 일상의 경쟁력으로
묻기만 하면 답하는 데이터
“데이터 접근성을 높이는 일은 더 이상 대시보드를 늘리는 데 그치지 않습니다.” Duroseau는 말합니다. “팀원들이 정적인 대시보드로는 답할 수 없는 질문을 데이터에 던질 수 있게 하고, 보다 종합적인 관점에서 행동할 수 있도록 인사이트를 제공해야 합니다.”
Snowflake CoWork 덕분에 Under Armour 직원들은 이제 거버넌스가 적용된 데이터 소스를 바탕으로 정확성을 우선시하며 AI 인텔리전스를 즉시 활용할 수 있도록 돕는 개인 에이전트를 갖게 되었습니다.
“Snowflake CoWork는 통제된 환경에서 최종 사용자가 대화형 AI를 실질적으로 활용할 수 있도록 하는 데 획기적인 변화를 가져왔습니다.” Leineweber는 설명합니다. “대화형 인터페이스를 처음부터 직접 구축할 필요도 없어졌습니다. 직접 구축했다면 많은 시간과 유지 관리가 필요했을 것입니다.”
기술 측면에서는 개발자들이 Snowflake CoCo를 통해 전용 코딩 에이전트를 활용함으로써 개발 속도를 높이고 비즈니스 요구에 더 빠르게 대응할 수 있습니다. “6개월 전만 해도 CoCo는 존재하지 않았습니다. 하지만 3개월 전부터 CoCo로 인해 사내 업무를 수행하고 결과물을 제공하는 방식이 완전히 달라졌습니다.” Duroseau는 말합니다. “CoCo는 데이터를 다루고, 상호작용하고, 성과를 내는 방식을 단순화했습니다. 이제 이러한 기능을 전 직원이 활용하도록 지원할 수 있습니다.”
“CoWork와 CoCo를 함께 활용하면서 실무자부터 임원에 이르기까지 조직의 모든 구성원이 인사이트에 접근할 수 있게 되었습니다. 이를 기반으로 현재 비즈니스 상황에 맞게 대응하면서도 AI의 속도 발맞춰 빠르게 적응할 수 있습니다.”Patrick Duroseau, Under Armour 최고 데이터 및 AI 책임자
이제 지역별 플래닝 담당자는 워크북을 열거나 쿼리가 실행되기를 기다리지 않습니다. CoWork에 질문을 입력하기만 하면 됩니다. 오전 첫 회의가 시작될 무렵이면 이미 전날의 비즈니스 상황은 물론, 오늘 무엇을 해야 하는지까지 파악하고 있습니다.
“수작업 프로세스 대신 CoWork를 사용하면서 팀의 업무 시간이 엄청나게 절약되었습니다.” Moore는 말합니다. “데이터를 가져오는 데 시간을 쓰는 대신, Under Armour가 지속적으로 성장할 수 있도록 미개척 시장 기회를 발굴하는 데 집중할 수 있습니다.”
이처럼 인사이트에 쉽게 접근할 수 있게 되면서 최고 경영진부터 신입 사원까지 조직 전반에 변화가 나타나고 있습니다. Ward는 이렇게 말합니다. “CoWork 덕분에 임원들이 지표를 기반으로 먼저 질문을 던질 수 있게 되었습니다. 그 결과 분석가에게 전달되는 질문은 훨씬 더 깊이 있는 인사이트를 요구하고, 분석가는 문제의 근본 원인까지 파고들 수 있습니다.”
직원 온보딩 프로세스도 달라졌습니다. 과거에는 오리엔테이션, 문서 검토, 미팅 등으로 몇 주가 걸렸지만 이제는 질문을 통해 워크플로우를 익히고 회사의 운영 모델을 이해할 수 있어 몇 시간이나 며칠이면 충분합니다. “팀원들이 빨리 적응할수록 조직에 실질적으로 기여하는 시점도 빨라집니다”라고 Duroseau는 말합니다.
팀 라인업에 합류한 에이전트
팀원 누구에게 물어봐도 다음 단계는 같습니다. 바로 에이전트입니다.
Under Armour의 첫 번째 에이전틱 워크플로우인 AI 기반 사내 헬프데스크는 이미 성과를 내고 있습니다. “에이전틱 워크플로우는 운영 측면에서 재무적 이점을 창출하는 동시에 팀원들에게 더 나은 셀프서비스 경험을 제공하고 있습니다.” Duroseau의 설명입니다. “Snowflake는 비정형 데이터를 활용하고 기존 기반 위에 기능을 추가할 수 있는 상호운용성을 제공하여 이러한 성과를 내는 데 핵심적인 역할을 했습니다.”
“다음 단계의 핵심은 기술이 아니라 비즈니스의 속도입니다. Snowflake가 핵심 파트너십에서 지속적으로 성과를 내고 기술 발전 속도에 맞춰 혁신을 이어 가는 만큼, Under Armour는 내부 조직을 지원하고 몇 걸음 앞서 나갈 수 있는 유리한 위치에 서게 될 것입니다.”Patrick Duroseau, Under Armour 최고 데이터 및 AI 책임자
앞으로는 더 다양한 업무 영역에 더 많은 에이전트가 도입될 것입니다. Duroseau는 이렇게 말합니다. “어떤 에이전트를 구축하든 정형이든 비정형이든 참조할 수 있는 양질의 데이터가 필요합니다. Snowflake는 기존 기반과 그동안 축적된 경험을 활용하여 에이전트와 어시스턴트를 빠르게 대규모로 추가할 수 있도록 지원합니다.”
Ward가 기대하는 것은 업무 자체의 속도입니다. “풍부한 컨텍스트를 바탕으로 작동하는 대화형 AI는 비즈니스와 의사 결정의 속도를 높여 줄 것입니다. 데이터 제품도 몇 주나 몇 달이 아니라 단 며칠 만에 구현할 수 있게 될 것입니다.”
Under Armour가 다음 전략을 구상하는 가운데, Snowflake는 민첩성과 경쟁력을 유지하는 데 핵심적인 역할을 담당하고 있습니다.
