ESG 공시를 준비해야 하는 시점이 되면,
폐기물 담당자들의 고민은 더 커집니다.

흩어진 데이터를 어디서부터 모아야 할지 막막하고,
처리 과정이 보이지 않아 환경 임팩트를 산정하기도 쉽지 않죠.

특히 폐기물은 “버리면 끝”이라는 인식 때문에
데이터 자체가 제대로 관리되지 않는 경우도 많습니다.

이 복잡한 폐기물 데이터를 어떻게 ESG 데이터로 바꿀 수 있을까요?
업박스 데이터팀 인터뷰에서 그 답을 확인해 보세요.

Q1. 자기소개와 데이터팀 소개 부탁드립니다.

안녕하세요, 업박스 데이터팀의 서한빈입니다.

데이터팀은 업박스 내부에서 데이터 기반 의사결정 문화를 만들어가는 조직인데요. 구성원 누구나 데이터를 쉽게 활용하고, 이를 기반으로 판단할 수 있는 환경을 구축하는 역할을 하고 있습니다.

저희 팀은 데이터 엔지니어링부터 분석, 그리고 비즈니스에 활용되는 결과까지 엔드 투 엔드로 데이터 밸류를 전달하고 있는데요. 업박스가 폐기물 배출부터 수거, 운반, 처리까지 전 과정을 관리하는 것처럼, 데이터팀도 이 밸류체인을 따라 데이터를 연결하고 활용 가능한 형태로 만드는 역할을 하고 있습니다.

현재는 이런 데이터 기반 위에서 오퍼레이션 인덱스 구축, 밸류체인 데이터 연결, ESG 리포트 구축까지 함께 진행하고 있어요.

Q2. ESG 리포트란 무엇인가요?

ESG 리포트는 기업이 환경(Environment), 사회(Social), 지배구조(Governance) 측면에서 어떤 활동을 하고 있고, 그로 인해 어떤 영향을 미치고 있는지를 정리한 보고서예요.

최근에는 ESG 공시 의무화가 확대되면서, 정확한 데이터 기반으로 기업의 지속가능성을 증명하는 게 필수로 자리 잡고 있는데요. 특히 ‘탄소 배출 절감량’은 ESG 데이터 중에서도 반드시 관리하고 보고해야 하는 핵심 지표 중 하나예요.

업박스가 제공 예정인 ESG 리포트는 환경 영역 중 ‘폐기물’에 초점을 맞춰서, 폐기물 처리 방식 데이터를 기반으로 탄소 배출량, 자원 절감 효과 등 기업의 환경 영향을 직관적인 수치로 확인할 수 있도록 구성돼 있어요.

Q3. ESG 리포트를 만들게 된 배경은 무엇인가요?

가장 큰 배경은 말씀드린 것처럼 ESG 공시 의무화예요.

기업 입장에서는 ESG 데이터를 준비해야 하는 상황이 됐는데, 폐기물 데이터는 워낙 파편화돼 있어서 데이터를 수집하는 것 자체가 어려운 문제로 여겨졌어요.

폐기물은 “버리면 끝”이라는 인식이 강하다 보니까, 정확한 배출량이나 처리 과정에 대한 데이터가 체계적으로 관리되지 않는 경우도 많았고요.

그래서 업박스는 고객이 ESG 데이터를 더 쉽게 확보할 수 있도록, 단순히 배출량 데이터를 제공하는 걸 넘어서 ESG 공시에 필요한 환경 지표까지 한 번에 확인할 수 있는 리포트를 만들게 됐어요.

Q4. 기존에는 폐기물 ESG 데이터가 어떻게 관리되고 있었나요?

업박스 외 업체를 이용하시던 경우에는 대부분 데이터를 수기로 관리하는 방식이었을 거예요. 지금도 그렇게 운영하시는 곳들이 많고요.

보통은 연간 실적 보고 시점에 맞춰 데이터를 한 번에 모아서, 그걸 ESG 계산에 필요한 입력값으로 사용하는 구조였어요.

근데 실무에서는 이 과정이 생각보다 쉽지 않아요. 폐기물 담당자분들이라면 공감하실 텐데, 실적 보고를 하다 보면 배출량이랑 처리량이 맞지 않아서 수거 업체에 다시 데이터를 요청해야 하는 경우도 꽤 자주 생기거든요.

또 수기로 관리하다 보니까 데이터를 취합하고 정리하는 과정 자체도 번거롭고 시간이 많이 들고요.

그래서 업박스는 이런 불편을 줄이기 위해, 별도의 추가 작업 없이도 ESG 공시에 필요한 데이터가 일상적인 운영 과정에서 자연스럽게 쌓일 수 있는 구조를 만들고자 이 프로젝트를 시작하게 됐어요.

Q5. (배출, 수거, 처리) 데이터가 연결되지 않았을 때 고객이 겪은 가장 큰 한계는 무엇이었나요?

기존에는 고객 입장에서 폐기물 ‘배출량’ 데이터만 가지고 있는 경우가 대부분이었어요.

얼마나 버렸는지는 알 수 있었지만, 그 폐기물이 어느 처리장으로 가서 어떤 방식으로 처리됐는지까지는 알기 어려운 구조였던 거죠.

문제는 ESG 관점에서는 단순 배출량만으로는 충분하지 않다는 점이에요. 같은 폐기물이라도 매립되느냐, 재활용되느냐에 따라 환경에 미치는 영향이 크게 달라지기 때문에, 처리 방식까지 포함된 데이터가 있어야 정확한 환경 임팩트 계산이 가능해요.

Q6. 데이터팀은 이 문제를 어떻게 해결했나요? 해결 과정에 어려움은 없었나요?

데이터팀은 흩어져 있던 데이터를 하나의 흐름으로 연결하는 데 집중했어요.

기존에는 배출 데이터 / 수집·운반 과정 / 처리장 정보가 각각 따로 관리되고 있었는데, 이걸 하나로 이어서 “어떤 폐기물이 어떻게 처리됐는지” 추적할 수 있는 구조를 만들었어요.

특히 특정 날짜에 수거된 폐기물이 어느 처리장에서 어떤 방식으로 처리됐는지까지 확인할 수 있도록 작업 단위로 데이터를 연결했어요.

이후 가장 어려웠던 부분은 이 데이터를 환경 임팩트 계산에 맞게 변환하고 매핑하는 과정이었는데요. 폐기물 데이터는 폐기물관리법 기준 코드, 환경공단 물질 코드처럼 서로 다른 기준을 쓰고 있어서, 예를 들어 “음식물류 폐기물”을 ‘유기성 폐기물’ 같은 표준 물질 코드로 변환하는 작업이 필요했어요.

이렇게 정리된 데이터를 기반으로 처리 방식에 따라 다른 환경 영향 시나리오를 적용하고, 온실가스 감축량이나 에너지 절감량을 계산한 뒤 물 절감량이나 나무 식재량 같은 직관적인 지표로 환산하는 파이프라인을 구축했어요.

Q7. ESG 데이터는 특히 신뢰도가 중요할 것 같은데, 이를 위해 어떤 과정을 거치셨나요?

ESG 데이터의 신뢰도를 확보하기 위해서는 크게 두 가지를 중요하게 봤어요.

먼저, 신뢰할 수 있는 기준을 사용하는 거였어요. 정부나 공공기관 자료를 기반으로 하고, 관련 연구 문헌도 참고했고요. 필요한 경우에는 실제 기관에 직접 문의해서 기준을 확인하고 검증하는 과정도 거쳤어요.

두 번째는 데이터 자체의 신뢰성을 높이는 거였어요. 수거부터 처리까지 전 과정을 하나로 연결하는 구조를 정비했고, 데이터 누락이나 오류가 발생하지 않도록 관리했어요. 더 나아가 현장 운영 프로세스까지 개선하면서 데이터가 자연스럽게 정확하게 기록될 수 있는 환경을 만드는 데 집중했어요.

결국 중요한 건 데이터를 ‘만드는 것’이 아니라, 데이터가 신뢰할 수 있게 쌓이도록 운영 체계를 만드는 거였어요.

Q8. ESG 리포트 설계 시 가장 중요하게 본 요소는 무엇인가요?

가장 중요한 것은 신뢰성이에요.

고객이 별도의 검증 없이도 “이 데이터를 그대로 써도 된다”라고 느낄 수 있을 정도의 정합성을 확보하는 걸 최우선으로 생각했어요.

Q9. ESG 리포트를 통해 고객이 얻을 수 있는 이점은 무엇인가요?

고객이 얻을 수 있는 가치는 크게 두 가지예요.

먼저 업무 효율화인데요. 폐기물 관리 과정이 훨씬 간편해지면서 고객의 업무 시간이 크게 줄어들어요.

두 번째는 데이터 자산 확보예요. AI 시대에는 결국 “얼마나 좋은 데이터를 가지고 있느냐”가 중요한 경쟁력이 되는데, 업박스는 폐기물을 단순히 처리하고 끝내는 게 아니라 그 과정을 데이터로 남겨요.

이렇게 쌓인 데이터는 이후 ESG 지표처럼 다양한 형태로 가공·활용될 수 있어서, 고객 입장에서는 장기적으로 활용 가능한 중요한 자산을 확보하게 되는 거죠.

Q10. 데이터 기반으로 배출 현장을 개선한 사례도 있나요?

고객과의 약속이 제대로 지켜지고 있는지를 확인하기 위해 ‘수거 실패율’과 같은 지표를 구축했어요.

이 데이터를 기반으로 특정 지역이나 구간에서 실패율이 높게 나오면, 해당 현장을 집중적으로 점검하고 운영 방식을 개선하는 식으로 데이터가 실제 현장 액션으로 이어지도록 만들었어요. 그 결과 자연스럽게 고객 만족도도 함께 개선됐고요.

또한 법적 리스크를 사전에 관리할 수 있는 모니터링 체계도 구축했어요. 현재 수거가 법적으로 문제없는지, 리스크가 있는지를 미리 확인할 수 있게 하는 거죠. 이를 통해 회사뿐만 아니라 고객 입장에서 배출자가 부담할 수 있는 법적 리스크까지 사전에 차단할 수 있게 된 점도 중요한 성과였어요.

Q11. 사실 폐기물 업계에서 데이터 기반으로 체계를 구축한 사례는 저희가 처음인 걸로 알고 있어요. 그만큼 구축하는 것이 쉽지 않았을 텐데, 앞으로의 목표는 무엇인가요?

데이터를 만드는 것보다 더 중요한 건, 데이터를 중심으로 움직이는 조직 체계를 만드는 일이라고 생각해요.

그래서 앞으로는 조직 전체가 데이터 기반으로 의사결정하고 협업하는 구조를 만드는 데 집중하려고 해요. 리코에서 이런 변화가 자리 잡으면, 산업도 자연스럽게 함께 변화할 수 있다고 보고 있어요. 결과적으로 폐기물 산업 전체가 데이터 기반의 체계를 갖췄으면 합니다.

Q12. 데이터팀을 한 문장으로 정의한다면?

저희는 ‘블록을 쌓는 팀’이라고 생각해요. 폐기물 산업의 디지털 전환을 위해 데이터라는 블록을 하나씩 쌓아가고, 그 과정에서 결국 산업의 기준까지 바꿔나가고 싶습니다.