데이터 전략 프레임워크: 성공에 이르는 구현 및 확장 방법

기초 공사 없이 건물을 짓거나 사업 계획 없이 회사를 설립한다고 상상해보십시오. 이는 데이터 전략 개발에서도 마찬가지입니다. 데이터 기반 조직이 되고자 한다고 해서 항상 성공하는 것은 아님을 많은 비즈니스 리더가 인식하고 있습니다. 실제로 최근 NewVantage Partners가 진행한 설문조사에 따르면 경영진의 약 99%가 데이터 기반 비즈니스로 거듭나기 위해 노력한다고 응답했으며, 32%만이 이러한 목표를 달성했다고 응답했습니다. 사람들이 데이터를 사용하여 의사 결정을 내리고 필요한 정보를 얻는 방법을 안내하는 명확한 프레임워크가 없이는 성공할 수 없습니다.

데이터 전략을 세우고 유지 관리하려면 조직 전체의 전략적 및 재정적 지원이 필요합니다. 따라서 데이터 전략을 수립하기 전에, 기업 전반에 걸쳐 프레임워크를 확장하기 위한 중요한 변화를 지원하고 조정하는 데 도움이 될 경영진 및 IT 부서의 지원을 확보해야 합니다. 특히 IT 부서는 다음을 최우선으로 처리해야 합니다.

  • 비즈니스 팀이 데이터를 사용하는 방법을 이해하기 위한 경영진과의 파트너쉽
  • 조직 전체에 최신 분석의 비전을 전달하고 수용하도록 지원
  • 대상 사용자의 규모 및 요구 사항에 따른 데이터 원본의 우선 순위 선정 지원
  • 관리 가능한 최신 분석 솔루션의 설치, 구성 및 유지 관리
  • 데이터 액세스, 콘텐츠 제작 및 규정 준수와 관련된 프로세스, 정책, 지침 및 책임에 대한 지원

데이터 전략 프레임워크에 대한 고려 사항

데이터 기반 조직은 비즈니스와 IT 전략 사이에 경계가 없습니다. 비즈니스 목표, 목적 및 회사의 사명을 다루는 주요 이니셔티브와 데이터를 연결하는 포괄적인 데이터 전략을 정중앙에 배치하며, 데이터를 부산물로 취급하지 않습니다. 데이터 전략은 견고해야 하지만, 비즈니스 요구 사항이나 운영이 변경될 때 적응할 수 있도록 유연해야 합니다.


효과적인 엔터프라이즈 데이터 전략을 구현하는 방법

기업에서 성공적인 데이터 전략을 구현하기 시작할 때, 다음과 같은 중요한 단계를 수행하여 변화를 가져오는 영향력을 확인할 수 있습니다.

1단계

비즈니스 목표를 명확하게 정의:

이를 위해서는 조직의 경영진 및 다운스트림 목표를 이해해야 합니다. 명확한 비즈니스 목표는 궁극적으로 데이터에 기반한 의사 결정에 영향을 미치는 KPI(핵심 성과 지표) 및 메트릭을 식별하는 데 도움이 됩니다. 또한 어떤 데이터 원본을 선별하고 분석할지 알 수 있습니다.

2단계

목표를 지원하기 위해 올바른 데이터 수집:

귀사에서는 이미 데이터를 수집하고 있지만, 이러한 원본이 정리 및 인증되고 있습니까? 원본이 정리 및 인증되지 않은 경우, 다양한 사용 사례를 지원하고 비즈니스 목표를 추진하는 데이터를 찾기란 마치 건초 더미에서 바늘을 찾는 것과 같습니다. Harvard Business Review에 따르면 성공적인 기업은 '고객 중심의 비즈니스 기능'과 '법률, 재무, 규정 준수 및 IT 관련 문제'를 지원하는 방어적이고 공격적인 데이터 전략을 취합니다. 그 결과 모든 사용자는 내부적으로나 외부적으로 보고 공유하는 보고서가 신뢰할 수 있는 정확한 데이터 원본을 반영하고, 표준을 준수하며, 일관성 있는 관리되는 프로세스를 거쳤음을 확신할 수 있습니다.

3단계

데이터 아키텍처 현대화:

단 하나의 데이터 원본이 모든 비즈니스 질문에 대한 답을 줄 수는 없습니다. 조직은 존재하는 데이터에 연결해야 하며, 원본을 결합할 때에는 데이터를 보강할 수 있는 모든 방법을 고려해야 합니다. 이는 전통적인 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스인 단일 버킷 사고방식에서 속도, 민첩성 및 대용량 데이터를 지원하는 다중 버킷 사고방식으로의 전환을 의미합니다.

엔터프라이즈 데이터 전략을 위한 확장을 지원하는 데이터 관리

이제 데이터 아키텍처를 현대화했으므로, 데이터 원본에서 가치를 얻을 방법이 필요합니다. 조직마다 데이터 전략에 대한 요구 사항과 솔루션이 상이하므로, 다양한 사용 사례에 적합한 유연성과 옵션을 갖춘 최신 셀프 서비스 분석 솔루션을 채택해야 합니다. 또한 이 솔루션은 데이터 원본을 인증할 수 있는 방법을 갖추어 사람들이 자신이 수행하는 분석에 어떤 데이터를 사용하는지 알 수 있도록 해야 합니다. 분석을 통해 인사이트를 얻은 후에는, 쉬운 방식으로 이러한 인사이트를 공유하여 조직의 모든 사용자가 효과적으로 질문에 답하고, 데이터를 더 깊이 탐색하며, 더 나은 비즈니스 의사 결정을 내릴 수 있도록 해야 합니다.

데이터 원본부터 선별된 데이터 집합에 이르기까지 거버넌스는 셀프 서비스 분석 배포의 초석이 됩니다. 거버넌스와 더불어, 기업들은 광범위한 엔터프라이즈 데이터 액세스를 처리하고 통합된 데이터 전략을 구현할 때 데이터 카탈로그와 같은 데이터 관리 도구를 활용하고 있습니다. 데이터 선별은 조직이 상이한 정보를 수집, 정리, 정의 및 조정하는 방식을 모두 아우릅니다. 또한, 데이터와 실제 응용 간의 격차를 메우는 프로세스입니다. 데이터 카탈로그는 조직의 데이터 용어를 정의하고 노출하여 사람들이 더 잘 이해할 수 있도록 지원하고 사용자 권한, 사용 메트릭 및 계보를 간략하게 설명합니다.

데이터 전략에서 데이터 거버넌스와 데이터 관리가 균형을 이룰 때 얻을 수 있는 중요한 이점이 있습니다. 올바른 사람들이 올바른 데이터를 확보하고, 프로세스는 더 투명하게 문서화되어 이해되며, 조직 전체에서 데이터 기반 의사 결정이 반복적으로 발생하여 성공적인 결과를 이끌어낼 것입니다.

효과적인 데이터 전략에 기초한 성공

데이터 전략을 구현하고 확장한 후 조직은 번창하는 데이터 문화를 성장시키고 유지 관리할 수 있도록 몇 가지 중요한 기능을 마련해야 합니다. 앞서 언급되었듯, 프로세스와 기술에서 조직의 사명, 목표 및 요구 사항을 충족시키려면 민첩성, 데이터 숙련도를 비롯한 광범위하고 활동적인 커뮤니티뿐만 아니라 경영진의 지원이 필요합니다. 데이터 전략을 성공적으로 구현하고 이러한 기능과 함께 현대적인 셀프 서비스 분석 플랫폼을 배포하여 결실을 맺은 전 세계 기업들이 있습니다. 고객 스토리를 읽어보십시오.

협업을 바탕으로 인사이트 도출 시간을 단축하여 소매 환경을 개선한 REI

과거에는 REI의 분석가들이 데이터 준비 작업을 수행하는 데 80%의 시간과 노력을 할애했으며, 나머지는 이해 관계자들에게 정보를 전달하는 올바른 방법을 찾는 데 소비했습니다. 이들은 데이터 전략을 구현하기로 결정했고, 비즈니스 팀과 IT 팀 사이의 협력적인 관계를 우선시했습니다.

REI의 Tableau 스토리 읽기

데이터 기반의 혁신으로 세계적인 최신 피자 브랜드가 된 Domino's

Domino's Pizza는 세계에서 가장 큰 피자 브랜드 중 하나입니다. 그러나 2010년에는 적지 않은 시장 점유율을 잃고 있었습니다. Domino's는 더 나은 고객 참여를 위해 데이터에서 인사이트를 이끌어내는 사고방식을 도입하여, 시장에 대한 새롭고 혁신적인 접근 방식을 마련한 데이터 기반 브랜드가 되었습니다.

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16,000명 이상의 직원과 함께 데이터 문화를 발전시킨 Charles Schwab

'1970년대에 설립된 금융 및 중개 회사'는 일반 대중이 생각하는 '데이터 회사'가 지닌 이미지에 어울리지는 않습니다. Charles Schwab은 다른 방식으로 회사가 데이터 기반 회사임을 입증했습니다. 현대의 셀프 서비스 분석을 수용하고, 사람들이 데이터에 관심을 가지고 보다 효과적으로 분석하는 방법을 열성적으로 배우고자 하는 환경을 조성했습니다.

Charles Schwab의 Tableau 스토리 읽기

이러한 성공 사례를 살펴보면 점점 더 많은 조직에서 CDO(최고 데이터 책임자)를 임명하여 비즈니스 프로세스 변화를 주도하고, 문화적 장벽을 극복하며, 모든 직원을 대상으로 분석의 가치를 전달하고 있음을 알 수 있습니다. 이러한 전략적 입지에 따라 팀을 가장 효율적으로 개발할 수 있도록 조직은 더 많은 자금과 리소스를 제공합니다. Gartner에 따르면 대기업의 80%가 내년까지 CDO 중심의 체계를 완벽하게 구현할 것이라고 합니다. IT 부서 및 CIO(최고 정보 책임자)가 데이터 보안과 같은 다른 영역에 더 전략적으로 집중하도록 함으로써 이것이 현실화 되는지 확인해보십시오.

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