빅데이터 분석이 공급사슬 동적역량과 기업성과에 미치는 영향에 관한 연구

Abstract

공급사슬관리(Supply Chain Management)가 기업의 핵심 전략으로 소개된 이후에 시장의 역동성이 증가하고 고객의 다양성이 심화되면서 학계와 산업계에서는 경쟁의 핵심을 다르게 보기 시작하였다. 즉, 기업 간 경쟁에서 공급사슬 간의 경쟁으로 진화하였다는 주장은 하나의 명제(proposition)이 되었다고 해도 과언이 아니다. 한편, 전 세계를 범위로 하여 글로벌 공급사슬을 구축하고 있는 기업에 대한 연구를 중심으로 경영학의 학문간 융합 시도가 이루어져 왔다. 특히, 공급사슬을 관리하는 경쟁력을 경영전략의 동적역량관점에서 바라보는 시도가 전개되었다. 이를 통해 공급사슬 동적역량을 갖춘 기업이 이러한 경쟁에서 살아남을 수 있으며, 다른 경쟁자가 모방할 수 없고 역동적인 환경에서 빠르게 적응하는 한편 효율의 극대화를 위한 기존 시스템의 정합이 이루어질 수 있다. 또한 이는 곧 인사조직의 맥락적 양면성 이론으로 확대할 수 있는 잠재성과 가능성이 있음을 시사한다. 본 연구에서는 공급사슬 동적역량으로서 양면성과 민첩성을 제안하며, 두 역량 모두 Triple-A 공급사슬을 기초로 한다. 더불어, 공급사슬 양면성은 적응성(adaptability)과 일치성(alignment)으로 살펴보고자 한다. 이를 위하여 두 가지 측면에서 접근하였는데, 조직 및 전략 양면성과 공급사슬 양면성의 선행연구를 바탕으로 하였다. 전자의 연구에서 양면성(ambidexterity)을 조직(organization)과 전략(strategy) 측면에서 어떤 목표와 특징을 기반으로 한 것인지 이론의 전반적인 내용을 탐색하였다. 후자에서는 본 연구의 학술 분야인 공급사슬관리를 양면성을 중심으로 고찰한 내용으로 무엇이 있는지 탐색하였으며, 특히 동적역량관점을 동일하게 채택한 연구를 중심으로 이를 살펴보았다. 종합하자면, 이론의 시작점으로 볼 수 있는 전자의 선행연구를 탐색함으로써 Triple-A 공급사슬 중에서 적응성(adaptability)과 일치성(alignment)을 공급사슬 양면성으로 주장할 수 있는지 그 근거를 마련하였다. 그리고 새로운 연구영역으로 평가받으며 공급사슬 전반의 양면성이라는 동적역량을 확장하고자 하는 과거의 시도를 추적하는 과정에서 본 연구에서 주장하는 공급사슬 양면성과의 공통점과 차이점 등을 고찰하였다. 한편, 4차 산업혁명 이후 기술의 발전을 놓치지 않으려고 하는 기업 간 경쟁으로 인해 기업들은 더 많은 데이터를 찾고 있다. 실제로 많은 기업들은 경쟁우위를 획득하기 위한 수단으로 데이터를 이용, 활용하고 있다. 더불어 팬데믹 등 불안정한 환경으로 인해 리스크가 가중되고 있는 글로벌 공급사슬에 있어 빅데이터 분석은 게임 체인저로서 공급사슬에 적용 가능성이 높은 것으로 인정받고 있다. 하지만, 빅데이터 분석이 기업 성과에 직접적인 영향을 미친다는 단순한 원리보다 보다 복잡한 메커니즘을 가지고 있다고 본다. 이에 따라, 선행요인으로서의 빅데이터 분석이 공급사슬역량에 적용되어 창출할 수 있는 가치를 알아보고, 이에 영향을 받는 공급사슬 동적역량이 기업성과에 미치는 영향을 알아봄으로써 그 메커니즘을 규명한다. 이를 위하여, 이러한 공급사슬 역량이 기업성과에 어떠한 영향을 미치는지 연구가설을 수립하여 설문지법을 통해 데이터를 수집한 후, 구조방정식 모형으로 분석한다. 분석결과로 빅데이터 분석은 공급사슬 양면성과 민첩성에 영향을 미친 것으로 나왔으며, 공급사슬 동적역량은 기업성과에 부분 영향을 미치는 것으로 나왔다. 공급사슬 양면성은 재무성과에 뚜렷한 상관관계가 없었으며 민첩성은 재무와 운영성과 둘 다 정(+)의 방향으로 영향을 미쳤다. 이를 통해, 공급사슬 양면성이 지속가능성과 관련이 높은 장기적 관점의 역량인 반면 공급사슬 민첩성은 단기적 관점에서 기업의 손익에 직접적으로 영향을 미치는 요소임을 고찰해볼 수 있다. 이를 통해 앞으로 경영진이 공급사슬을 구축하고 설계하는 총괄적인 전략을 수립할 때 공급사슬 양면성의 요소를 고려하며 균형을 추구하여 자원과 자본의 낭비를 막을 수 있으리라 예상한다.

In the era of industrial revolution 4.0, firms are increasingly investing in digitalization and its related technologies, such as big data analysis. The triple-A supply chain has been studied by researchers and the topic have been in extensions and reconceptualization over time. There are continuous academic and industrial awareness that big data analysis has significantly related to dynamic capabilities. Drawing on the Dynamic capability view theory, this study explores those possibilities for triple-A supply chain to become dynamic capabilities as extension of it and to provide robust insights for decision under great pressure and turbulence. In other words, this study argues that the triple-A capabilities which are alignment, adaptability and agility can be a source of dynamic capabilities to affect competitive advantage and value creation. On the other hand, organizational ambidexterity has caught attention since the first time it was introduced. And contextual ambidexterity has been suggested that it become dynamic capability by OReilly III, C. A. et al. Supply chain alignment and adaptability have great potential to be opposite and approached simultaneously. This study explores the perception of possibilities and evidences about their opportunities and to become ambidexterity in supply chain context. The study proposes supply chain ambidexterity consisting of supply chain alignment and adaptability as different concept of the triple-A supply chain. Its collaboration and coordination with supply chain partners could make synergies to become ambidextrous in supply chain and are believed to be the answer to competitive advantages under uncertainties. However, the existing research on ambidexterity in the supply chain context is rare, therefore, there has been a call for more studies on the subject. In response to this call, this study investigates big data analysis usage and value creation from big data as an antecedent or enabler of ambidexterity and agility at the supply chain level. The influence of big data analysis on supply chain ambidexterity and agility explores ambidexterity and its performance implications in the context of 324 Korean manufacturing companies. Through the Structural Equation Modeling with data acquired from the survey, we conclude that big data analysis influence supply chain ambidexterity and agility. As a result, big data analytics have significant positive influence on supply chain dynamic capabilities. The supply chain ambidexterity only has relations on performance as outcome. On the other hand, supply chain agility has influenced both type of firm performance. The present study attempts to respond inspiration to firms because effective implementation of supply chain strategy and practices can lead to better supply chain dynamic capabilities which are ambidexterity and agility and enhanced enterprise performance.