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2005. 7. 8. 11:30

 



지식기술(Knowledge Technology)의 발전사



개인용 컴퓨터의 확산으로 열리기 시작한 정보화에 대한 대중적 관심은 인터넷의 대중화로 꽃을 피우고 있다. 하지만 생활 정보화와는 달리 기업 정보화는 사회적 분위기에 의해 형성되는 부분보다 시장의 요구와 함께 경쟁력의 강화를 위한 내부적 요구에 의해 발전되어 온 부분이 적지 않다. 정보기술(IT : Information Technology)라고 불리는 새로운 분야의 대부분이 바로 기업 정보화의 실현을 목적으로 하고 있는 것이다.



정보기술은 정보의 효율적인 유통에 많은 비중을 두어 온 것이 사실이다. 기업 정보시스템 내부에서 유통되는 컨텐트는 정보기술을 구현하는 전문가의 몫이 아니라 기업 내부에서 만들어지는 정보, 즉 인사나 회계 혹은 내부에서 만들어지는 각종 데이터들에 의존해 왔다. 그러나 기업의 관심이 시장에서의 경쟁력 강화로 급격히 옮겨짐에 따라 정보기술의 요구는 외부에서 만들어지는 각종 컨텐트들을 내부적으로 관리, 활용함으로서 시장에서의 기업 경쟁력을 강화하려는 방향으로 선회하고 있다. 이러한 기업의 요구에 의해 정보기술은 정보 시스템의 물리적인 구성이나 유통 방법으로의 집중에서 드디어 컨텐트의 수집과 가공에 비중을 싣기 시작하였다.



변화는 더욱 가속화 되어 데이터마이닝(Data Mining), 데이터웨어하우징(Data Warehousing) 등 단편적인 방법이나 툴 활용 등으로 접근하던 솔루션이 지식관리시스템(KMS : Knowledge management System)이라는 지식 컨텐트를 중심으로 하는 시스템 개념으로까지 발전했으며 통합된 성과지원(IPS : Integrated Performance Support)이라는 정보기술의 새로운 개념을 개발함으로서 기업 내부의 성과에 의해서 만들어지는 것들을 지식컨텐트화 하고 동시에 외부의 컨텐트들을 공유함으로서 기업활동에서 필요한 고급 정보와 지식을 효과적으로 활용할 수 있도록 하는 노력에 투자가 이뤄지고 있다.



한편 지식 컨텐트는 또다른 분야에서 꾸준히 발전해 오고 있었다. 영국을 비롯한 유럽에서 초기 발전을 주도해 온 마케팅 리서치 분야와 80년대부터 미국에서 본격적으로 시장을 형성해 온 상업용 데이터베이스 분야이다. 특히 상업용 데이터베이스 분야는 70년대 초반 최초로 그 모습을 보인 후 정보화의 물결 한가운데서 엄청난 변화를 체험해 왔다. 아직도 부분적으로는 그 혼란이 가라앉지 않고 있으나 90년대 들어서면서 혼란의 물결은 서서히 자리를 잡아가기 시작한 것이다. 상업용 데이터베이스와 함께 발달한 분야가 도서관 사서 전공자들을 중심으로 시작된 검색 분야로 국내에서는 “정보검색”이라는 용어로 알려져 왔다. 미국 현지에서는 Information Broker 혹은 Information Professional 등으로 표현되는 이 분야는 용어조차 정의할 시간적 여유가 없이 빠르게 변화해 갔다. 70년대 초반에 처음 등장한 데이터베이스 검색 산업은 검색된 정보를 고객에게 제공하는 형태의 브로커 역할로 시작되었다. 그러나 고객의 요구가 다양하고 까다로워 지면서 이러한 요구에 부응하여 2차 리서치라고 하는 독특한 정보가공 기술을 개발하게 되었으며 이러한 기술은 빠른 속도로 발전하여 여러 지식컨텐트 산업 분야와 충돌을 일으키게 되었다.



정보검색 전문가의 가장 큰 강점은 정보 수집력에 있다. 즉 데이터베이스와 인터넷이 발전하면서 이들로부터 제공될 수 있는 정보는 모두 검색 전문가들의 손을 벗어날 수 없다는 것이 검색 전문가들의 주장이다. 하지만 도서관 사서들로 이뤄진 초기 검색사들이 극복해야 할 가장 힘든 장애물은 그들이 얻을 수 있는 정보를 활용하여 지식을 만드는 도구의 개발이었다. 결국 이러한 장애물 앞에서 머뭇거리는 동안 이들의 영역 중 상당 부분이 비 도서관학 전공자들에 의해 잠식당하게 되었으나 오히려 다양한 분야의 지식과 경험을 가진 사람들의 진출은 정보검색 분야의 발전을 가져오는 계기가 되었다.



정보기술로 대변되는 기업 정보 시스템과 정보검색으로 대변되는 지식컨텐트가 만나서 시장의 새로운 요구에 대응하기 위한 상품을 만들어 가고 있다. 이의 대표적인 사례가 바로 경쟁정보이다. 경쟁정보는 경쟁사를 조사하는 분야로서 일종의 벤치마킹의 한 유형으로 시작되었다. 하지만 정보검색사들의 노하우인 2차정보의 검색, 즉 외부의 공개된 정보들을 목적에 따라 수집하는 기술과 합쳐짐으로서 경쟁사에 대한 합법적이면서도 정교한 분석이 가능하게 된 것이다. 여기서 한걸음 더 나아가서 경쟁사와 자사를 비교 함으로서 자사의 경쟁력과 경쟁사 대비 현재 및 미래의 경쟁력을 분석하는 기술을 개발하고 이를 시스템화 함으로서 경쟁정보 시스템을 개발하기 시작한 것이다.



2차정보 검색기술과 벤치마킹 기법, 데이터마이닝 툴, 지식관리시스템 등의 개념과 기술이 통합된 경쟁정보시스템은 머지않아 컴퓨터 앞에 앉아서 경쟁사가 개발중인 상품을 확인하고 그 자리에서 이를 이길 수 있는 새로운 상품을 시뮬레이션 하게 되는 날이 올 지도 모른다. 하지만 이를 위해서는 소위 지식기술(Knowledge Technology)이라고 불리는 다양한 기술과 경험들을 조직화 시켜 나가야 하는 것이다.



아직 우리나라에는 지식기술의 기반이 마련되어 있지 않다. 정보의 공유가 자연스레 이뤄지는 문화 속에서 만들어진 벤치마킹 기법을 우리 환경에 맞춰 개발하려는 노력이 부족했으며 정보검색이라는 용어의 대중적 인기에 영합한 상업성은 인터넷 헌팅과 정보검색 기술을 구분하지 못하는 코미디가 연출되고 있다. 데이터웨어하우징 기술과 데이터웨어하우징 툴을 구분하지 못하고 있으며 칼스(CALS)를 사무실에 적용하려 하고 있다. 이러한 환경 속에서 이들을 통합하여 지식의 흐름을 자동화 하려는 시도는 어쩌면 무모한 발상인지도 모른다. 그럼에도 불구하고 우리 기업들이 세계 시장에서 뛰고 있고 또 그들이 지식이라는 무기를 필요로 하는 한 지식기술의 완성은 우리의 가장 큰 과제로 여전히 남아있는 것이다.



기술 발전 과정



우리의 기반 기술은 온라인 데이터베이스를 통한 정보 수집과 가공, 분석이다. 즉 지식기술 중 데이터리서치와 데이터 모델링 분야로 집약할 수 있다. 국내 정보검색 기술은 90년 부터로 얘기될 수 있는데 당시 국내 최초의 정보검색 전문회사로 설립된 넥서스 컨설팅이 그 모태이다. 넥서스 컨설팅은 이 후 포스데이터로 흡수되고, 다시 독립하여 3년여를 독자적으로 운영해 오다가 다시 한국종합기술금융에 흡수되어 오늘에 이르고 있다. 그러나 넥서스의 영향력은 직간접적으로 국내 거의 대부분의 정보 서비스 업체들에게 미치고 있으며 많은 기업들이 온라인 정보에 관심을 가지게 된 동기를 제공해 주었다. 이 후 넥서스와 함께 우리는 빠른 시대적 변화에 발맞춰 준비해 온 지식기술 시스템으로의 발전을 위한 모든 준비를 갖출 수 있게 되었다. 즉 넥서스로 시작되는 우리의 기술적 발전 과정을 다음 표 1. 로 표현해 볼 수 있다.



우리는 현재 전세계 약 7,000여종의 전문정보 데이터베이스들을 통해서 다양한 정보를 수집하고 있다. 흔히 알려진 인터넷 오픈사이트 정보는 정보의 정형성 부족과 신뢰도 등의 문제로 참고자료 정도로 활용될 뿐 정보 전문가들의 핵심 자원으로 활용되지 않는다. 한편 전문데이터베이스의 발전은 수집 가능한 정보의 양과 질을 확대시켜 더욱 우수한 지식상품 제작을 가능하게 하는데 90년대 중반에 접어들면서 고급 분석정보의 데이터베이스화는 우리의 상품을 더욱 고급화 하는데 큰 기여를 하고 있다.



우리는 91년부터 95년까지 데이터 분석기법 개발에 집중적으로 노력해 왔다. 시계열 분석기법의 일종인 트레킹이나 다차원 모델링, 비정형 메핑 등의 기술은 독자적으로 개발함으로서 이 분야의 종주국이라 할 수 있는 미국의 기술을 앞서고 있다. 그러나 이러한 분석기술들은 원시정보의 내용이나 형태에 따라서 변해가는 것으로서 최근 데이터베이스를 통해서 수집 가능한 정보들이 발전해 감에 따라 이들 모델도 꾸준히 진화해 가고 있다.



한편 데이터의 가공 및 분석 기술을 조직화, 정형화 하려는 노력이 95년부터 경주되어 왔다. 경쟁정보 분석 작업들을 모델링 하면서 이를 경쟁정보 시스템으로 발전시키는 노력을 해 왔으며 지식베이스(KnowledgeBase)의 개념을 적용한 경쟁사 추적정보 시스템을 개발해 왔다. 한편 하루가 다르게 발전하고 있는 고급정보 자원들을 조직화 함으로서 각종 리서치와 분석 작업을 최적화 하려는 노력의 일환으로 외부 정보를 내부 정보자원과 통합, 디지털화 하는 “지식통합 디지털 라이브러리” 개발에 주력하고 있다.



우리의 기술적 발전은 여기서 멈추지 않는다. 이제 우리의 발전 방향은 지식컨텐트와 지식시스템이라는 두가지 길로 나눠지고 있다. 물론 이러한 분리는 결국 통합된 고급 서비스를 고객에게 제공하려는 의도이기도 하다. 고급화 되어가는 정보자원들과 이들을 효과적으로 가공, 분석할 수 있는 모델들을 꾸준히 개발하여 고급화된 지식을 제공하는 기술 개발에 계속 주력한다. 한편 고도화된 지식을 만들어내고 관리하며 동시에 지식이 스스로 진화하여 더욱 고급화된 지식을 창출할 수 있는 지식 시스템을 개발하는 노력이 또다른 방향에서 이뤄지고 있는 것이다.



내부 인프라 구축
















































연도


개발/도입 기술


기술의 개요


1990


온라인 검색기술 국내 최초로 도입


12개 호스트의 3,000여종 상업용 데이터베이스를 자원으로 하는 검색설계 방식의 검색기술을 국내 최초로 도입, 기업에서 필요로 하는 해외 전문정보를 검색, 공급하는 사업을 최초로 시작


1991


데이터 필터링 기술 자체 개발


(트레킹 기술로 발전)


검색 데이터의 가공기술이 태동하는 미국 검색전문가의 움직임과 보조를 맞춰 국내 최초로 필터링 기법을 이용한 정보서비스 개시


1992


정보검색 이론교육 개발 및 시행


정보검색사의 기술적 기능을 기본으로 하는 이론교육 모델을 국내 최초로 개발.


1993


2차정보 데이터베이스 개념 도입


검색전문가들의 자원모델링 기법을 체계화 한 검색보조도구로서의 2차정보 데이터베이스 개념을 도입하여 시제품 개발.


1994


다차원 데이터 모델링 분석기법 도입


(계량 데이터 모델링으로 시작)


온라인 검색 데이터와 모델링 기술을 활용한 시장 및 기업 분석 기법을 국내 최초로 도입. 약 40여회에 걸친 리서치 용역 수행


1995


경쟁정보(CI : Competitive Intelligence) 모델 도입 및 개량 개발


90년 초반 미국에서 태동한 CI 모델을 도입, 국내 기업 환경에 맞취 개량. 국내 기업의 경쟁환경 대비 자기경쟁력 진단 프로그램으로 활용.


1996


기공정보를 기반으로 하는 지식베이스(KnowledgeBase) 개념 도입 및 개량


선진국의 움직임과 보조를 맞춰 지식 가공도가 높은 정보를 조직적으로 축적, 관리하는 지식베이스의 개념을 도입. 국내 시장환경에 맞게 개량.


1997


디지털라이브러리를 기반으로 하는 지식관리시스템(KMS) 개량모델 개발


지식관리 전문가 양성 모델 개발


경쟁정보 컨설턴트 양성 모델 개발


외부정보의 수집 및 가공 기능을 강화하기 위해 디지털 라이브러리 중심의 KMS 시스템 모델을 개발.


정보검색 교육을 세계적인 조류에 맞춰 지식관리 전문가 교육으로 개편, 프로그램 개발


경쟁정보(CI)의 수요 증가 예상에 따라 CI 컨설턴트 양성을 위한 실무 작업 중심의 프로그램 개발


1998


분석정보 지식베이스 기반의 디지털라이브러리 개발 계획


CI 개념을 지식베이스에 도입, 레퍼런스 데이터베이스와 함께 연동될 수 있는 종합 지식베이스 디지털 라이브러리 개발 계획을 추진

우리는 세계 최고의 지식기술 전문기업을 추구하고 있다. 물론 지식기술 분야 중 모든 기술을 최고로 유지할 수는 없겠지만 지식 컨텐트 분야에 있어서는 이미 세계적인 기술을 보유하고 있고 또 다년간의 경험을 바탕으로 해외 업체들에게도 적지않은 조언을 해 왔다. 그러나 이러한 기술적 우위를 지속적으로 유지하기 위해서는 우수한 전문 인적 자원과 함께 내부 인프라 구축과 최상 상태로의 유지가 필수적이다.




내부 인프라 중 가장 역점을 두고 있는 것이 분석정보 지식베이스를 기반으로 하는 디지털라이브러리로서 이의 초기 개념은 미국 Find/SVP의 비즈니스 디지털 라이브러리로 이해할 수 있다. 하지만 Find/SVP의 비즈니스 디지털 라이브러리는 레퍼런스를 중심으로 하는 단순정보들인데 반해서 우리의 디지털 라이브러리는 가공도가 높은 지식베이스(KnowledgeBase)를 기반으로 오늘날 시장의 수준높은 요구에 대응할 수 있는 높은 품질 기준을 설정하고 있다. 한편 약 200만여개로 계획하고 있는 데이터의 구성에 있어서도 인체공학적 설계에 의한 가장 효율적인 검색을 가능하게 한다. 지식베이스 기반 디지털 라이브러리가 만들어지면 “95년도 아프리카 화장품 시장의 현황 보고서”를 불과 60분 이내에 만들어 낼 수 있다. 한편 “카자흐스탄에 진출하려는 섬유회사를 위한 이 지역의 투자환경 보고서”와 “미국 VLSI 사의 최근 움직임과 이에 대한 반도체 시장의 환경 변화 보고서”를 24시간 안에 만들어 낼 수 있는 것이다.



기업활동을 통해서 만들어지는 각종 자료들과 기업의 의도와는 무관하게 외부 환경에서 이뤄지는 변화들로 부터 만들어지는 자료들을 통합하여 기업이 필요로 하는 새로운 지식을 만들어 가는 시스템의 기본 개념을 개발하고 있다. 물론 세계적인 SI 회사들이 다양한 모델들을 개발하고 있지만 우리 기업이 필요로 하는 모델과는 다소 거리가 있다. 문화가 다른 기업들을 위해서 만들어진 모델을 우리 기업에 적용하려는 시도가 다소 부작용을 야기시키면서 기업 구조조정 등에 대한 부정적인 여론이 형성되기도 한다. 우리는 기업 내부 구조조정을 전재로 하는 시스템이 아닌 외부정보를 내부에 가져와 내부 정보와 통합되는 시스템, 그렇게 하기 위해서 변화해야 할 조직 등에 대한 “소극적인 구조조정, 그러나 적극적인 지식개발” 시스템을 구현하려는 것이다. 여기에는 지식관리시스템(Knowledge management System)의 많은 개념들이 적용되며(물론 방법적인 면에서는 많은 차이가 있다.) 역시 엔더슨 컨설팅에서 개발한 성과지원 시스템의 여러 개념들을 함께 응용하고 있다. 여기에서 가장 역점을 두는 것은 외국의 선진 시스템들이 기업의 자체 활동에 그 역할의 많은 부분들을 맡겨두고 있는 “환경의 변화에 따라 발생하는 외부 정보들을 어떻게 수집하고 처리할 것인가?”라는 문제에 대한 최적의 솔루션을 제시하려는 것이다.



이상 두가지는 우리의 미래를 결정짓는 중요한 자산이 될 것이 틀림없다. 하지만 이러한 인프라와 함께 한국형 지식기술을 완성하는데 가장 핵심이 되는 인프라는 바로 인력이다. 좋은 지식베이스가 만들어진다고 하더라도 지식 분석작업은 자동으로 이뤄지지는 않는다. 결국 일은 사람이 하는 것으로서 지식베이스의 방대한 정보들 중 고객이 요구하는 보고서를 만들기 위한 자료들을 찾아서 이들의 내용을 바탕으로 고급 지식 보고서를 만들어 낼 수 있는 전문가를 더 많이 배출시키려는 노력도 병행되어야 할 것이다.



우리는 92년 국내 최초로 시작하고 또 지금도 여러 기관에서 시행되고 있는 교육의 모델이 되고 있는 정보검색사 양성교육을 지식관리 전문가 양성교육으로 확대 개발하고 있다. 이는 “정보를 찾는 소극적인 전문가”가 아닌 “정보를 찾아 고객이 요구하는 구체적인 지식을 창출하고 이러한 지식들을 조직화 하여 관리, 진화시킬 수 있는 적극적인 전문가”를 목표로 하는 것이다. 정보를 찾는 전문가라고 할 수 있는 정보검색 전문가(Information Broker) 는 불과 몇년전만 하더라도 미국 노동부가 선정한 가장 유망한 직종 3위 안에 포함되었다. 하지만 이제 미국 어느 기관에서도 정보검색 전문가를 유망직종으로 평가하는 소리를 들을 수 없다. 이는 급변하는 시대적 변화가 직업을 평가하는 사람들의 감각을 뛰어 넘음으로서 일어난 현상으로 시장의 요구가 정보검색이 아닌 지식개발에 있다는 사실에 근거하는 것이다. 그리고 이러한 지식개발은 단순히 정보를 찾아서 가공하는데 멈추지 않고 다양한 지식들을 조직화 하고, 이들 지식으로부터 새로운 지식들이 창출되어 경영자의 의사결정을 위한 결정적인 조언을 해 줄 수 있는 기능들을 포함하는 것이다.



컴퓨터가 아무리 발달하고 구조조정 기술(reengineering)이 현장 인력을 아무리 몰아낸다고 하더라도 그만큼 더욱 훈련된 고급인력의 필요성은 점점 더 높아지는 것이다. 인간이 만든 기계는 단순작업을 하는 기능에서 시작할 수 밖에 없다는 진리는 여기서도 적용되고 있다. 인간의 지적행동 중 가장 단순하다는 계산과 기억 기능을 컴퓨터는 대신할 수 있다. 하지만 환경에 적응하고 상황을 판단하며 미래를 추리하는 고도의 기술은 컴퓨터가 인간의 손에서 만들어 지는 한 결코 실현이 용이하지 않을 것이다. 우리는 정보를 찾는 역할을 컴퓨터에 의존하기 위해서는 컴퓨터가 검색할 수 있는 정형화된 데이터를 만드는 더 큰 노력을 사람이 해야 한다는 것을, 그리고 데이터를 정형화 하는 작업을 자동화 하기 위해서는 데이터의 정형성을 찾는 더 큰 노력을 사람이 해야 한다는 사실을 잘 알고 있다. 지식베이스나 지식시스템 모델을 개발하는 데 투자되는 노력 못지않게 고도로 발달한 지식베이스와 또 고도로 발달한 지식시스템을 운영해야 하는 사람은 어떤 기능을 가져야 하는가를 항상 연구하고 또 이러한 전문가를 양성하기 위한 프로그램들을 지속적으로 개발해 나가는 것이다.



지식 기반 상품과 정보상품의 고객



지식상품은 대부분 주문형 상품이라는 개념으로 고착되어 있다. 지식 분야가 워낙 다양하여 이를 사전에 준비하고 고객들이 선택할 수 있도록 한다는 것은 불가능 하다는 것이다. 사실 상품의 세분화는 정보에서 지식으로 넘어가면서 더욱 복잡 다단해 져 조직화된 상품 구성은 거의 불가능한 상황이다. 그러나 지식 산업의 활성화를 가로막는 가장 큰 장애 중 하나는 생산자의 기술력 뿐 아니라 고객의 요구를 구체화 할 수 없는 사회적 환경이고 보면 고객이 자신의 추상적인 요구를 어떻게 구체화 하는가의 방법을 이해하는 데 있어서 선택 가능한 상품을 나열해 주는 노력이 필요한 것이다.



그 동안 우리는 지식산업에서 가장 정교하게 고려되어야 할 시장 세분화라는 개념을 적극적으로 도입하지 않았다. 이는 아직 지식상품을 위한 투자에 확고한 의사결정을 할 수 없는 국내 기업들의 환경에 기인한 것으로서 우리의 입장에서 볼 때 적극적인 영업을 통한 시장 확대 보다 우리를 필요로 하는 고객을 대상으로 하는 소극적인 마케팅이었던 것이다. 이렇게 수년간 일을 추진해 오면서 몇 개의 시장군이 형성되어 왔다. 물론 이러한 시장군은 시대의 흐름과 사회적 환경에 따라 다소 변해가는 것이겠지만 어쨋던 현재까지는 시장의 요구들을 다음과 같은 범주에 포함시킬 수 있었다.




  • 그룹의 종합적인 기획 업무(주로 홍보 관련 작업)
  • 신규사업 개발과 시장성 분석
  • 해외 시장의 현황과 예측
  • 투자 타당성 조사
  • 경쟁사의 동향파악과 분석
  • 국가 정책 동향과 방향 예측


흔히 기업의 정보 투자마인드에 대한 회의적인 의견을 논하는 사람들이 많지만 우리 기업의 정보요구는 결코 소극적이지 않다. 다만 정보나 지식에 대한 투자 뿐 아니라 모든 투자에 있어서 의사결정의 속도가 느리다는 보편적인 우리 기업의 문제점이 여기서도 작용하고 있는 것이며 또 한가지 두드러지는 문제점으로는 결과에 대한 회의적인 시각이 팽배하다는 것이다. 이는 기업 의사결정권자의 문제라기 보다 그동안 정보 제공 사업자들이 그들을 얼마나 실망시켜 왔는가 하는데서 그 원인을 찾아보는 것이 오히려 타당할 것 같다.



그 동안 우리 고객들 역시 의사결정에 적지 않은 시간이 걸린 것은 사실이다. 그러나 이러한 의사결정은 프로젝트의 가격과는 아무런 상관관계가 없는 것으로 수십만원대에서 수천만원대까지 하나의 프로젝트 용역을 결정하는 데 평균 1.5개월 남짓 걸리는 것으로 나타나고 있다. 그러나 이 1.5개월의 기간 중 반 이상은 “과연 원하는 결과를 만들어 줄 수 있는가?”라는 논쟁으로 소비하고 있으며 이러한 의문에 대한 설득작업이 성공적으로 끝나면 그 다음 과정은 순조로워 진다.



결국 우리 정보시장의 미래는 매우 밝다는 결론을 내리게 된다. 단 이는 건전한 공급이 이뤄진다는 것을 전제로 한 것이며 지식 상품의 경우 본의 아니게 고객을 기만하는 결과를 가져올 수 있다는 사실을 항상 염두에 두어야 한다.
















































































































































Code


서비스 내용


방 식


데이터 서비스(Data Service)


A01


퀵 서비스(Knowledge Quick Service)


Hunting/Searching


A03


자료제공 서비스(Document Delivery Service)


Hunting/Searching


약식 조사 보고서(Brief Sheet)


B01


국가 조사 보고서(Country Brief)


Rearrange


B02


기업 조사 보고서(Company Brief)


Rearrange


B03


산업 조사 보고서(Industry Brief)


Rearrange


B04


상품 조사 보고서(Product Brief)


Rearrange


B05


국가 경제지수 보고서(Economic Index Sheet)


Rearrange


B06


기사 평가 보고서(Article Review)


Rearrange


B07


투자 환경 보고서(Investment Environment Brief)


Rearrange


B08


무역 환경 보고서(Trade Environment Brief)


Rearrange


B99


의뢰 자료 조사 보고서(Fact Brief )


Rearrange


요구 분석 보고서(Ondemand Research Report)


C01


국가 환경 분석 보고서(Country Research)


Secondary Research


C02


기업 분석 보고서(Company Research)


Secondary Research


C03


산업 환경 분석 보고서(Industry Research)


Secondary Research


C04


상품 분석 보고서(Product Research)


Secondary Research


C07


투자 환경 분석 보고서(Investment Analysis)


Secondary Research


C99


일반 분석 보고서(General Research)


Secondary Research


모델링 분석(Technical Modeling Research)


D01


해외 인지도 조사(PR Evaluation)


Modeling Research


D02


기업 경쟁력 조사(Competition Review)


Modeling Research


D03


벤치마킹 리서치(Benchmarking Research)


Modeling Research


D04


경쟁사 분석(Competitor Analysis)


Modeling Research


지식 통합 시스템(Knowledge Integration System)


A02


정보기술 상담(Information Technology Consulting)


Oral Consulting


S01


지식관리 시스템(Knowledge Management System)


System Design


S02


정보유통 시스템(Information Distribution System)


System Design


S03


경쟁정보 시스템(Competitive Intelligence System)


System Design


S04


전자도서관 구축(Digital Library)


System Design


교육 서비스


A04


지식 관리사 세미나(Seminar for Knowledge Manager)


Seminar


T01


지식관리사 양성


Training


T02


2차 마케팅 리서치


Training


T03


지식 시스템 세미나


Training

이러한 전반적인 우리의 경험들을 바탕으로 시장 세분화와 함께 상품의 구체화 작업이 추진되었다. 이러한 작업은 구체적인 요구를 파악할 수 있는 시장군을 분류하고 이렇게 분류된 시장이 요구하는 상품을 개발하는 작업으로서 예를 들어 창업투자 회사들의 구체적인 요구는 투자 심사에 필요한 자료들과 특정 산업에 대한 시장성이다. 그러므로 이러한 시장에 대해서는 빠르고 신속하게 각 분야의 산업이나 상품에 대한 시장성을 판단할 수 있는 보고서를 만들어 주는 것으로서 “투자를 위한 시장환경 보고서”라는 이름의 상품이 설득력을 가지는 것이다. 물론 충실하고 신뢰도 높은 보고서를 만들기 위한 내부 자료의 정비와 함께 외부 자료원들에 관한 풍부한 지식과 경험을 기반으로 해야 하는 것이다.




상품이 시장에 따라가서는 안된다는 사실을 우리는 잘 알고 있다. 먼저 우리가 가진 기술을 기반으로 가능한 상품군을 정하고, 이와는 별도로 고객의 요구를 분석하여 시장군을 설정한 다음, 우리의 상품을 시장의 요구에 맞게 정형화 하는 작업으로 상품 기획을 하게 되는 것이다. 이에 우리는 우리가 가진 자료의 수집과 분류, 분석기술을 바탕으로 하는 상품과 현재 활발하게 개발되고 있는 지식시스템 개발과 관련된 상품, 그리고 이러한 과정들 중에서 쌓여온 지식과 경험을 보급하기 위한 상품으로 구분하여 설명할 수 있다.



전세계 7,000여종의 데이터베이스를 통해서 수집될 수 있는 자료들은 엄청난 것이다. 우리는 검색에 의해서 얻어질 수 있는 단순자료에 대해서는 검색시간을 3~5분으로 제한하는 노력을 하고 있다. 즉 전세계에 흩어진 전문데이터베이스에 존재하는 어떤 정보라도 우리 전문 검색사들의 손에 들어오는 데 까지는 5분의 시간이 걸리지 않도록 한다는 것이며 이러한 목표는 이미 상당부분 달성된 상태이다. 이러한 기술을 바탕으로 우리는 퀵서비스와 자료제공 서비스를 시행하고 있는데 퀵서비스란 고객의 단순정보 요구에 대해서 60분 이내 대응하는 서비스이며 특정 자료를 요구할 경우 24시간 이내에 고객의 책상위에 자료가 올라갈 수 있도록 하는 서비스이다.



한편 가공정보와 분석정보 시장은 그동안 기술적, 비용적 부담 때문에 소흘히 취급되었던 분야로서 우리는 소위 2차정보 분석기술(Secondary Research)을 기반으로 빠르고 저렴한 가격으로 이러한 서비스를 보편화 시킬 수 있는 상품을 개발했다. 약식조사보고서(Brief Sheet)라고 명명된 이 상품은 국가나 산업, 기업 등에 대한 현황 조사 요구에 대해서 24시간 이내에 5~10쪽 가량의 보고서를 만들어 고객의 책상위에 올려둔다는 것인데 이는 장시간의 작업이 소요되는 모델링 리서치 방식을 탈피하고 이미 세계적으로 널리 파급되고 있는 분석된 자료들을 중심으로 하는 데이터베이스들을 내부 지식베이스 라이브러리와 연결 함으로서 어떠한 요구라도 가장 근접한 5개 이내의 자료들을 수집, 분석함으로서 결과를 만들어 낼 수 있는 내부 인프라와 이를 구현하는 기술을 기반으로 하는 것이다.



리서치는 우리의 가장 강력한 상품이다. 특히 세계 시장에 대한 현황분석과 예측 등을 주로 하는 리서치는 대체로 원시자료나 자료 분류, 분석 방식이 정형화 될 수 없어 많은 시간과 노력이 요구되는 힘든 작업이다. 그런 까닭에 프로젝트당 수천만원의 견적이 나올 수 밖에 없는 것이지만 그래도 그동안 거의 외국 기업들에 의해서 이뤄져 왔다는 점에서 우리는 수입상품을 국산화 한다는 생각으로 이를 추진해 오고 있다. 리서치 상품은 앞으로 해외시장을 대상으로 하는 영업도 이뤄질 예정이어서 미국이나 영국 등 강력한 경쟁자들과의 경쟁에서 이길 수 있는 경쟁력을 갖추는 노력이 경주되어야 한다는 사실을 우리는 잘 알고 있다. 무엇보다 작업시간을 줄이는 것이 경쟁력을 높이는 가장 좋은 방법으로 더욱 숙련된 인력을 양성해 내는 노력에 최선을 다하고 있다.



모델링 리서치는 리서치 작업 중 정형화가 가능한 것들로서 경쟁정보(Competitive Intelligence)가 대표적인 상품이다. 현재 경쟁정보 뿐 아니라 기업의 국제경쟁력을 조사, 분석할 수 있는 모델과 특정지역에서 회사의 홍보력을 평가하는 모델, 그리고 각 주제에 대한 2차데이터 기반 벤치마킹 모델들이 활용되고 있으며 이러한 모델들이 앞으로는 더욱 확장될 것이다. 모델링 분석작업은 작업강도를 낮춤으로서 원가를 절감하는 강점도 있지만 과거에는 워낙 방대한 작업이라서 시도가 불가능했던 것들을 가능하게 한다는 데 더 큰 의미를 가진다. 예를 들어 L사에서 판매하고 있는 VCR이 EU시장에서 어떤 반응을 보이고 있는지를 조사하기 위해서는 엄청난 비용과 시간이 소요된다. 과거 이러한 조사는 대부분 1차데이터 즉 여론조사 등으로 수행했기 때문인 것으로 EU 국가들을 모두 표본조사 하는 번거로운 작업이 필요하며 또 이러한 작업들은 현지 기관들에서나 가능한 것들이었다. 하지만 이러한 작업을 우리는 불과 수백만원에서 수천만원의 비용으로 1개월 이내에 처리할 수 있는 기능을 가지고 있는 것이다.



지식통합 시스템은 기업 내부에서 꾸준히 만들어지는 자료들과 환경의 변화에 의해 외부에서 만들어지는 자료들을 통합, 지식화 하는 기본적 개념을 담고 있다. 우리는 완전한 시스템을 위한 조직구성과 데이터 분석모델, 전문인력 양성, 네트웍 및 그룹웨어 구성 등 전반에 걸친 모델을 기반으로 하고 있으며 이러한 노하우를 바탕으로 기업의 정보활동 방법의 조언에서부터 시스템 구축에 이르는 모든 것들을 상품화 하고 있다.



우리의 미래



우리는 우리의 미래를 모른다. 그리고 우리의 미래에 대한 구체적인 청사진을 그리지도 않는다. 그러나 중요한 것은 항상 미래를 대비하고 있다는 것이다. 오늘날 정보기술 분야의 구체적 실상을 10년전에는 결코 예견하지 못했다. 겨우 “지식이 지배하는 사회”라는 매우 추상적인 예견이 있었을 뿐이다. 과거 10년은 미래 5년과 맞먹을 것이며 또 그 후 미래 1년과 맞먹을 것이다. 우리는 1~2년 후의 업무계획은 세워두고 있지만 5년후 어떤 모습으로 변할 것인가에 대해서는 결코 구체적인 그림을 그리지 않는다. 그러나 우리는 시장의 변화와 환경의 요구에 대해서 항상 능동적인 대응을 할 준비를 하고 있다. 그래서 지금도 끊임없이 지식기술과 관련된 세계의 동향을 주시하고 있으며 우리가 수용해야 할 지식이나 기술 혹은 방법들에 대해서 눈을 크게 뜨고 살피고 있다.



최근 세계적인 회계법인인 Cooper Lybrand와 Price Waterhouse가 합병을 했다. 세계 최고 수준에 있는 기업들이 단지 세계 1위인 Anderson Consulting을 따라잡기 위한 목적으로 일방의 흡수가 아닌 쌍방의 합병을 했다. 무서운 현실이다. 2위나 3위이면 불안한 기업 현실이 아닌가? 우리는 이러한 무서운 현실도 결코 두려워 하지 않는다. 기업의 시장활동을 정보와 지식으로 지원하는 우리는 항상 전세계의 정보에 통달하고 있어야 하며 누구보다 가장 세계화 되어 있어야 한다는 사실을 잊지 않고 있다. 그런 까닭에 더욱더 치열한 경쟁을 요구하고 있는 세계적 추세도 외면해서는 안 되는 것이다. 우리의 경쟁자는 바로 1위가 아니면 살아 남지 못한다고 믿고 있는 외국의 선진 기업들이기 때문이다. 그리고 이들은 조만간 우리 시장에 뛰어들어 우리를 위협할 것이며 동시에 우리도 그들의 시장에 뛰어들어 그들을 위협할 것이기 때문이다.



지식기술은 이제 막 시작된 분야라고 할 수 있다. 그리고 이 기술은 경쟁력 강화를 요구하는 기업이 존재하는 한 꾸준히 발전해 나갈 것이다. 우리가 지향하는 방향은 선진 기업들의 지식기술을 앞서서 개발하는 것이며 이를 우리 환경에 맞춰 우리 기업에 적용 함으로서 고객 기업의 국제경쟁력을 높이는 것이다. 이를 위해서는 우리의 지식베이스 디지털 라이브러리가 꾸준히 진화해 나갈 것이며 우리의 지식통합모델이 환경적 변화에 빠르게 적응할 수 있도록 할 것이다. 그리고 이러한 인프라 자원을 훌륭하게 운용할 수 있는 인력을 지속적으로 양성해 나갈 수 있는 교육 시스템을 발전적으로 운영해 나갈 것이다.




Posted by 검색 gumsak
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