엔터프라이즈 검색: 새로운 차원으로 지식을 만나는 때

보통의 사무직 직원은 하루 중 3분의 1의 시간을 정보 검색, 반복적인 이메일과 메시지 답장, 서류 정리와 같은 저부가 가치의 ‘업무를 위한 업무’에 사용하고 있습니다. 이러한 단조로운 작업은 생산성과 인지 기능을 소모시키는 결과를 초래합니다.

이럴 때 엔터프라이즈 검색이 진가를 발휘하죠. 여기에 에이전트 기능까지 더해지면, 영향력은 그 어느 때보다도 강력해집니다. 이제 엔터프라이즈 검색이 왜 중요한지, 그리고 Slack이 엔터프라이즈 검색을 단순한 정보 검색 수준에서 벗어나 필요한 지식을 전달 받는 새로운 방식으로 발전시키는 방식을 알아보겠습니다.

엔터프라이즈 검색이란 무엇인가요?

엔터프라이즈 검색은 회사의 모든 데이터와 지식을 관리하는 디지털 사서와 같습니다. 다양한 소스의 정보를 단일 정보 창에서 쉽게 찾을 수 있도록 도와주는데, 다음 두 가지 중 하나의 방식으로 작동합니다. 하나는 실시간으로 각 소스를 쿼리하는 방식이고, 다른 하나는 여러 소스의 데이터를 단일 통합 시스템 내에서 인덱싱하는 방식입니다.

엔터프라이즈 검색을 통해 직원들은 여러 애플리케이션을 열어 일일이 검색하거나 직장 동료에게 물어보지 않고도 필요한 정보를 찾을 수 있습니다. 이를 통해 정보 단절을 해소하고 생산성을 효율화할 뿐만 아니라 지식을 더 쉽고 빠르게 활용할 수 있습니다.

엔터프라이즈 검색이 중요한 이유는 무엇인가요?

서로 연결되지 않은 시스템 곳곳에 정보가 흩어져 있으면 직원들은 필요한 정보를 검색하는 데 귀중한 시간을 낭비하게 되고, 정작 본연의 업무를 할 수 있는 시간이 줄어듭니다. 이러한 비효율성은 의사 결정 지연, 직원들의 자신감 저하, 생산성 감소로 이어져 결국 수익에도 영향을 미칩니다.

직장에서 사용하는 애플리케이션의 수가 계속 늘어남에 따라 엔터프라이즈 검색의 중요성은 더욱 커지고 있습니다. 엔터프라이즈 검색의 가장 큰 장점은 지식 공유를 간소화하고 생산성을 지원하는 것입니다.

엔터프라이즈 검색이 협업과 혁신을 촉진하는 방법

엔터프라이즈 검색은 지식 공유를 간소화하고 생산성을 높일 뿐만 아니라 협업 방식을 근본적으로 혁신할 수 있는 잠재력이 있습니다. 기존의 검색은 주로 개인 단위의 활동이었는데, 실제로 업무는 여러 사람이 함께 진행하는 경우가 많습니다. Slack과 같은 협업형 업무용 OS 내에서의 엔터프라이즈 검색은 팀원들이 함께 정보를 찾고, 발견한 내용을 즉시 여러 팀과 부서에 공유하며, 집단 지식을 더욱 발전시켜 효과적인 지식 관리 시스템을 구축합니다. 이러한 과정은 아이디어가 더 빠르게 발전하고 혁신이 가속화되는 선순환을 만들어 냅니다.

엔터프라이즈 검색은 어떻게 작동하나요?

엔터프라이즈 검색 시스템은 다양한 소스로부터 데이터를 수집하고 인덱싱하며 검색합니다. 그 작동 방식은 다음과 같습니다.

엔터프라이즈 검색 시스템의 구성 요소와 기능

엔터프라이즈 검색 시스템은 여러 핵심 구성 요소가 함께 작동하여 정보를 수집, 처리하고 사용자에게 효율적으로 전달하는 방식으로 운영됩니다.

• 콘텐츠 인식. 엔터프라이즈 검색 시스템은 조직 전반의 데이터 소스들과 연결됩니다. 여기에는 협업 및 클라우드 기반 파일 저장 플랫폼, 이메일 서버, 고객 관계 관리(CRM), 코드 저장소, 전문화된 비즈니스 애플리케이션 등이 포함될 수 있습니다.
• 콘텐츠 처리. 시스템이 연결되면 콘텐츠를 분석하여 의미 있는 정보와 메타데이터를 추출합니다. 여기에는 정보 소스 간의 연관성을 생성하기 위한 텍스트 추출과 회의록같은 자료에서 언어 또는 발표자를 인식하는 기능이 포함될 수 있습니다.
• 인덱싱. 처리된 정보는 빠른 검색이 가능하도록 검색 가능한 인덱스로 정리됩니다. 최신 인덱싱 기술은 단순한 키워드 매칭을 넘어, 경우에 따라 콘텐츠의 의미를 파악하는 수준까지 발전했습니다.
• 쿼리 처리. 사용자가 검색을 수행하면, 시스템은 해당 쿼리를 분석하여 사용자가 정확히 무엇을 찾고 있는지 파악합니다. 고급 시스템은 단순한 키워드 매칭에 의존하지 않고 자연어 처리(NLP)를 활용해 대화형 질문을 해석함으로써 결과의 정확도를 높입니다.
• 매칭 및 순위 지정. 마지막으로 시스템은 관련 있는 콘텐츠를 식별하고, 관련성, 최신성, 사용자 권한, 심지어 사용자의 역할이나 검색 기록에 따른 개인화 등과 같은 요소를 기반으로 검색 결과의 순위를 매깁니다.

예를 들어 Slack을 업무용 운영 시스템으로 사용하는 경우, 엔터프라이즈 검색을 통해 비즈니스 시스템, 대화, 업로드된 파일, 그리고 채널, 스레드, 캔버스에 공유된 콘텐츠를 검색하여 실시간으로 답변을 찾을 수 있습니다. 이를 통해 워크스페이스를 벗어나지 않고도 조직의 지식에 즉시 액세스하고 업무 흐름을 유지할 수 있습니다.

다양한 유형의 엔터프라이즈 검색

엔터프라이즈 검색의 다양한 유형을 이해하면 조직의 필요에 맞는 올바른 접근 방법을 선택하는 데 도움이 됩니다. 몇 가지 유형을 함께 살펴볼까요?

• 내부 검색. 이 기본적인 형식은 단일 애플리케이션이나 시스템 내에서의 검색에 중점을 둡니다. 적용 범위는 제한적이지만, 폭보다 깊이가 중요한 특수 용도에는 효과적입니다.
• 통합 검색. 중앙 인덱스를 생성하는 대신, 여러 시스템에 동시에 쿼리를 전송하고 그 결과를 통합하는 방식입니다. 이 접근 방식은 정보에 실시간으로 액세스할 수 있지만, 사전 인덱싱된 솔루션보다 속도가 느릴 수 있습니다.
• AI 기반 검색. 최근 발전된 이 기술은 AI를 활용해 배경 정보를 해석하고, 사용자 요구를 예측하며, 보다 관련성 높은 검색 결과를 제공합니다. 예를 들어 Slack의 AI 기반 검색 도구는 자연어 질문을 이해하고, 사용자 행동을 통해 학습하며, 검색 결과 요약을 생성할 수도 있습니다.
• 클라우드 기반 검색. 이러한 솔루션은 회사 서버가 아닌 클라우드에 호스팅되기 때문에, 확장성이 뛰어나고 유지 관리 부담이 줄어들며, 다른 클라우드 서비스와의 통합도 더 용이합니다.
• 인덱스 검색. 특정 데이터 집합이나 저장소의 모든 콘텐츠에 대한 인덱스를 생성하는 방식입니다. 인덱싱을 통해 사용자는 쿼리를 기반으로 관련 정보를 빠르고 쉽게 찾을 수 있습니다.
• 고립된 검색. 이상적이지는 않지만, 많은 조직에서 여전히 여러 시스템별로 별도의 검색 도구를 사용하고 있습니다. 이러한 접근 방식은 사용자가 정보의 위치에 따라 어떤 도구를 사용해야 하는지를 알고 있어야 하므로, 지식을 찾아내는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.

 

AI가 엔터프라이즈 검색을 혁신하는 방법

AI는 엔터프라이즈 검색의 가능성을 근본적으로 변화시켜 사람이 직접 발견하기 어려운 정보 간의 연관성까지 찾아낼 수 있도록 도와줍니다.

기존 검색 방식은 사용자가 무엇을 어디에서 찾아야 하는지 정확히 알고 있어야 했습니다. 적절한 키워드를 사용하더라도, 관련성 있는 제대로 된 정보를 찾기 위해서는 검색 결과를 꼼꼼히 필터링해야 하는 경우가 많았습니다. 사용자는 이 과정을 여러 플랫폼에서 반복해야 했고, 필요한 정보를 스스로 조합해야 했습니다.

AI 기반 엔터프라이즈 검색은 다음과 같은 여러 가지 방식으로 이러한 경험을 혁신합니다.

• NLP. AI 검색은 정확한 키워드를 요구하는 대신 대화형 질문을 이해합니다. 관련 문서에 어떤 키워드가 포함되어 있을지 추측하는 대신 ‘분기별 예산 검토 현황이 어떻게 되나요?’와 같이 질문할 수 있습니다.
• 의도 인식. AI는 사용자가 검색에 사용한 단어뿐만 아니라, 달성하려는 목적도 파악할 수 있습니다. 일반적으로, 비슷한 용어를 사용하더라도 특정 주제를 검색하려는 사람과 특정 파일을 찾으려는 사람을 구분할 수 있습니다.
• 맥락 인식. AI는 머신 러닝을 통해 검색 결과를 개인화할 수 있습니다. 시간이 갈수록 사용자의 역할, 최근 작업, 관련된 요구 사항을 반영하여 검색 결과의 품질과 정확성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
• 종합 및 요약. 가장 중요한 점은 AI가 여러 소스의 정보를 결합하여 간결하고 일관된 답변을 제공할 수 있다는 점입니다. 읽어야 할 문서 리스트를 제공하는 대신, 관련된 핵심 내용을 추출, 결합, 요약하여 질문에 직접 답변할 수 있습니다.

예를 들어, Slack에서 프로젝트의 상태에 대해 문의하면 AI 기반 검색은 최근 채널 메시지, 공유 문서, 타사 앱에서 추적된 알림에서 정보를 가져와 종합적인 업데이트를 제공할 수 있습니다. 이 모든 과정은 사용자가 각 시스템을 따로따로 방문할 필요 없이 이루어집니다.

또한 자율형 AI 에이전트와 같은 새로운 AI의 발전은 업무 현장에서 단순한 정보 검색을 넘어 의사 결정, 문제 해결, 업무 수행을 적극적으로 지원하는 혁신적인 AI 사용 사례를 주도하고 있습니다.

엔터프라이즈 검색 구현을 위한 모범 사례

효과적인 엔터프라이즈 검색을 구현하려면 신중한 계획과 지속적인 최적화가 필요합니다. 다음은 이를 위해 고려할 몇 가지 모범 사례입니다.

맞춤형 솔루션에 대한 비즈니스 요구 사항 평가

조직의 구체적인 검색 과제와 목표를 이해하려면 다음을 수행하세요.

• 주요 사용 사례 파악하기. 개선된 검색을 통해 가치를 창출할 수 있는 가장 중요한 영역을 파악합니다. 검색 빈도가 높거나 비즈니스에 중대한 영향을 미치는 검색에 집중하세요. 예를 들어, 영업 담당 사용자는 “Acme 계정에 무슨 일이 있었나요?”라고 질문할 수 있고, 프로젝트 매니저는 “지난주에 어떤 풀 요청(Pull request)이 발송되었나요?”라고 물을 수 있습니다.
• 기존 정보 소스 검사하기. 조직의 지식 지도를 작성하여, 중요도, 관련성, 사용 빈도에 따라 통합의 우선순위를 정합니다.
• 사용자 행동을 이해하기. 다양한 팀에서 정보를 검색하는 방법을 파악합니다. 영업 팀은 고객 중심 데이터에 자주 액세스해야 하는 반면, 엔지니어링 팀은 코드 저장소와 문서에 우선순위를 둘 수 있습니다.
• 성공 지표에 대해 정의하기. 조직의 특정 사용 사례를 기반으로 명확한 핵심 성과 지표를 설정합니다. 검색 성공률(엔터프라이즈 검색 사용자와 비사용자 비교), 검색 결과의 클릭률, 성공적인 검색 세션과 같은 지표를 추적하세요. AI 기반 검색의 경우, 사용자가 검색창에 입력하는 질문의 수와 품질, 시간이 지남에 따라 검색 행동이 어떻게 변하는지와 같은 사용자 숙련도 측정 항목도 함께 모니터링해야 합니다.

장기적인 성공을 위한 최적화

엔터프라이즈 검색 효과를 유지하려면 지속적인 개선이 필요합니다. 시간이 지나도 시스템의 가치를 유지할 수 있는 몇 가지 방법을 소개합니다.

• 검색 로그 분석하기. 사용자가 무엇을 검색하고 있는지, 관련성 있는 결과를 찾고 있는지 정기적으로 검토합니다. 실패한 검색에서 패턴을 찾아 지식 격차를 파악하세요.
• 관련도 개선하기. 사용자 피드백 및 행동을 기반으로 결과의 순위를 조정합니다. 최신성, 사용자 역할, 이전 상호 작용과 같은 요소를 고려하세요.
• 커넥터 확장하기. 비즈니스가 발전함에 따라 사용자의 요구 사항과 조직의 우선순위에 따라 새로운 데이터 소스들을 통합합니다.
• 사용자에게 교육 제공하기. 직원들이 효과적인 검색 기술을 개발하고 더 나은 결과를 얻을 수 있는 쿼리를 구성하는 방법을 이해하도록 도와주세요.
• 적절한 기대치 설정하기. 경영진은 팀원들이 동료에게 질문하기 전에 엔터프라이즈 검색을 가장 먼저 활용하도록 장려함으로써 이 검색의 도입을 촉진할 수 있습니다. 이러한 문화적 변화는 투자 가치를 극대화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

적절한 거버넌스와 보안 프로토콜은 특히 AI에 있어 매우 중요합니다. 조직은 어떤 정보를 검색할 수 있고 누가 그 정보에 액세스할 수 있는지에 대한 명확한 정책을 수립해야 합니다. 이러한 방호책이 없으면 아무리 정교한 검색 시스템이라도 실수로 보안 또는 규정 준수 위험을 초래할 수 있습니다.

조직의 지식을 효과적으로 활용하기

엔터프라이즈 검색은 단순한 편의성에서 필수 기능으로 발전해 왔습니다. 작업자가 매일 처리해야 하는 정보의 양이 계속 증가하고 사용하는 애플리케이션의 수가 늘어남에 따라, 조직의 지식을 빠르게 찾고 활용하는 능력은 생산성과 혁신에 직접적인 영향을 미칩니다.

AI 기반 검색의 발전으로 인해, 조직의 방대한 지식은 액세스할 수 있고, 맥락을 갖추며, 실행 가능한 자산이 되고 있습니다. 엔터프라이즈 검색 기능이 내장된 Slack과 같이 협업이 가능한 업무용 OS를 사용하면 답변을 기다릴 필요 없이 필요한 정보를 즉시 얻을 수 있습니다.

엔터프라이즈 검색은 Enterprise+ 플랜의 모든 고객에게 제공됩니다. 라이선스를 받으려면 영업 팀에 문의하세요.

엔터프라이즈 검색에 대해 자주 묻는 질문

엔터프라이즈 검색과 웹 검색은 어떻게 다른가요?

엔터프라이즈 검색과 웹 검색 모두 사용자가 정보를 찾을 수 있도록 돕지만, 엔터프라이즈 검색에는 다음과 같은 몇 가지 고유한 특징이 있습니다.

• 범위. 웹 검색은 공개 인터넷 콘텐츠를 탐색하는 반면, 엔터프라이즈 검색은 비공개 조직 데이터를 중심으로 작동합니다.
• 보안. 엔터프라이즈 검색은 공개 웹 콘텐츠에는 적용되지 않는 복잡한 권한 구조와 규정 준수 요구사항을 따라야 합니다.
• 개인화. 일반적인 웹 검색과는 달리 엔터프라이즈 검색은 특정 조직의 요구, 역할, 워크플로에 알맞도록 맞춤화할 수 있습니다.
• 콘텐츠 유형. 엔터프라이즈 검색은 웹 검색이 다루지 않는 특정 문서 형식, 데이터베이스 레코드, 독점 정보를 처리하는 경우가 많습니다.

엔터프라이즈 검색과 사이트 검색의 차이점은 무엇인가요?

사이트 검색은 특정 웹사이트나 애플리케이션 내에서 콘텐츠를 찾는 데 국한되는 반면, 엔터프라이즈 검색은 조직 전반의 여러 시스템을 포괄합니다. 사이트 검색은 일반적으로 외부 사용자(예: 고객)가 공개 콘텐츠를 탐색하는 데 도움이 되는 반면, 엔터프라이즈 검색은 내부 지식 근로자가 조직의 비공개 정보에 액세스하도록 지원합니다.

엔터프라이즈 검색을 어떻게 최적화해야 할까요?

가장 효과적인 엔터프라이즈 검색 구현은 강력한 기술, 세심한 사용자 경험 디자인, 조직의 변화 관리가 결합되어 이루어집니다. 최적화는 기술적, 인적 요소 모두에 초점을 맞춰야 합니다.

기술적 최적화:

• 모든 관련 콘텐츠 소스를 포괄적으로 인덱싱하도록 구성하세요.
• 사용자 행동 및 피드백을 기반으로 관련성 알고리즘을 미세 조정합니다.
• 적절한 보안 필터와 권한 관리를 구현하세요.
• 쿼리 이해도를 높이기 위해 NLP를 통합합니다.

사용자 중심 최적화:

• 명확하고 직관적인 검색 인터페이스를 제공하세요.
• 사용자에게 효과적인 검색 기술을 교육합니다.
• 콘텐츠 품질 유지를 위한 거버넌스를 구축하세요.
• 정기적으로 검색 패턴을 분석하여 보완할 부분들을 파악합니다.