데이터 중심 조직이 되는 방법은 무엇일까요?
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데이터는 공장, 기계, IP 및 자본과 같은 운영 자산 이상의 가치를 지닙니다. 올바르게 활용하면 잠재적 성장의 원천이 될 수 있습니다. 그 열쇠는 내재적 가치를 인식하고, 지능적으로 활용하며, 데이터 중심의 힘을 인정하는 문화를 조성하는 데 있습니다.
데이터 중심의 의미는?
모든 조직에서 데이터는 새로운 기회에 대한 게이트웨이입니다. 데이터의 무제한 사용 및 생성되는 양은 기하급수적으로 증가하고 있는데, 이는 주로 연결 장치의 수가 증가하고 고정 및 모바일 모두에서 전 세계의 인터넷 액세스 비율이 증가하기 때문입니다.
조직 데이터의 일반적인 소스는 무엇인가요?
올바른 데이터 전략을 통해 조직은 증가하는 데이터를 제어하고 다양한 데이터 유형에서 인사이트를 찾아 적절한 인력과 시스템에 제공할 수 있습니다. 이를 달성하기 위해 조직은 데이터 중심으로 재편되어야 합니다.
목표는 데이터 수집 및 데이터의 지능적 사용입니다.
데이터 중심 조직이 되는 것의 의미는 문화적으로 데이터를 전략적 자산으로 취급하고, 그래서 그 자산을 큰 결정만이 아닌 프론트라인에서의 일상적인 작업에도 사용하는 능력을 구축하는 것을 의미합니다.”
—Ishit Vachhrajani, AWS 엔터프라이즈 전략가
조직이 데이터 중심이 되는 것이 왜 중요한가요?
데이터는 여러 팀 간에 협업 효과를 창출하고 촉진하는 조직의 연결 조직으로 간주해야 합니다.
일부 주요 산업은 비즈니스에 정보를 제공하기 위해 데이터에 어떻게 의존하고 있나요?
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소매 업체
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제조 업체
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금융 서비스 조직
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의료 조직
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소매 업체
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소매 업체는 제품군의 성능, 물리적 상점에 대한 내방율, 그리고 소셜 미디어를 포함하는 디지털 채널 전반에서의 사용자 행동에 대해 알아야 합니다.
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제조 업체
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제조 업체는 공급망, 작업 현장에서의 생산 기계 성능, 그리고 유통 고려 사항에 대한 최신 정보를 필요로 합니다.
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금융 서비스 조직
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금융 서비스 조직은 시장 동향에 앞서 있다는 평판을 구축하며, 엄격한 데이터 규정을 준수하면서 혁신적인 제품 및 서비스를 제공해야 합니다.
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의료 조직
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의료 조직에는 전문가들이 안전하고 규정을 준수하는 방식으로 환자 데이터에 액세스할 수 있는 협업 생태계가 필요합니다. 연구자는 강력한 AI 플랫폼을 통해 자동화된 방식으로 데이터를 처리해야 합니다.
데이터 중심 조직이 되는 방법은 무엇일까요?
빅 데이터 이니셔티브를 시작하고, 데이터 수집 이니셔티브를 확장하고, 최고 데이터 책임자(CDO)를 채용하고, 새로운 분석 기능을 만드는 등 조직에서 데이터 중심 로드맵을 시작하기 위해 취할 수 있는 다양한 방법이 있습니다. 하지만 이것 말고도 더 있습니다. 데이터 중심화를 위해 조직은 다음을 수행해야 합니다.
- 데이터를 비즈니스 전략의 핵심에 두는 혁신 문화 구축
- 데이터 역량을 구축하여 해당 문화를 주도하도록 지원
대규모 데이터 중심 문화 구축
설문 조사에 응한 기업 대다수는 문화, 조직 및 프로세스 문제가 데이터 중심 조직이 되기 위한 가장 큰 장애물로 작용하고 있다고 답변했습니다.1
비즈니스 모델의 진화에 있어 데이터를 더욱 중요한 요소로 만들기 위해서는 조직 내의 문화적 변화가 필요합니다.
1 NewVantage Partners의 2019년 빅 데이터 및 AI 관리 설문조사
데이터 문화의 네 가지 E
모든 조직이 데이터에 대한 새로운 인식 및 관계를 조성할 수 있는 방법:
데이터 중심 의사 결정 참여하기
조직은 데이터를 사용하여 결정을 지속적으로 안내하고 정당화해야 합니다. 이는 조직 상부의 지속적이고 헌신적인 참여로부터 시작됩니다. 데이터 이니셔티브의 ‘단일 스레드 리더’로 이러한 것을 중점적으로 추진할 수 있는 권위 있고 존경받는 임원을 고르십시오.
모두 교육하기
데이터 중심 문화는 데이터 사이언티스트에게만 국한된 것이 아니라 사용자 조직 내 역할 전반에 데이터 분석 기술이 일반적일 때에 한하여 완전히 현실화될 수 있습니다. 스토리텔링을 활용하여 모범 사례가 우승하고 비즈니스 성공을 공유할 때, 데이터 ‘사이언스’와 비즈니스의 ‘예술’ 간의 매끄러운 변환이 보장됩니다.
데이터 블로커 제거하기
데이터 중심화를 가로막는 세 가지의 일반적인 데이터 블로커는 다음과 같습니다.
기존 방식의 솔루션: 프로세스와 제품을 데이터 중심적으로 변경할 때, 이러한 변경 사항을 선택 사항으로 만들지 않습니다.
저항 솔루션: 모두가 더 나은 사람이 되도록 돕기 위해, 정직한 질문을 하도록 데이터를 사용하는 문화를 생성합니다.
사일로 솔루션: 데이터를 부서별 속성이 아닌 조직 자산으로 취급합니다.
프론트라인 작업 사용하기
데이터에 대한 조치 능력을 민주화하고, 데이터와 인사이트가 위치한 프론트라인으로 결정을 내려 보낼 수 있는 자신감을 가집니다. HiPPO(최고 연봉자 의견)에 대한 의존을 중단하고 분산된 의사 결정을 포용합니다.
규모에 맞는 데이터 중심 기능 구축
조직 설계, 거버넌스 및 책임은 사용자의 데이터 중심 문화가 계속해서 번성하기 위해 필수적인 요소입니다.
조직 구조
장점
조직 내 데이터 여정을 가속화할 수 있습니다.
단점
게이트키퍼로 작동하여 비즈니스 팀 전체의 데이터 실험을 지연시킬 수 있습니다.
데이터 거버넌스
데이터 책임
데이터 소유자에서 데이터 관리자로의 이동은 매 단계에서 설계에 따라 보안 및 개인 정보 보호를 구현하는 상당한 수준의 책임을 생성해 비즈니스와 데이터의 관계를 변화시킬 수 있습니다.
- 원시 데이터는 관리자가 ‘날인’하여 일관성과 품질을 보증할 수 있습니다.
- 관리자는 조직 내 다른 사람에게 그들의 관리 하에 있는 데이터에 대하여 교육해야 할 책임을 집니다.
- 다른 사람들이 사용하는 데이터는 관리자가 검증 및 게시할 수 있습니다.
AWS는 어떻게 사용자가 데이터의 힘을 활용하도록 지원할까요?
데이터가 사용자 조직을 모든 새로운 방식으로 나아가게 할 수 있습니다
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