데이터 기반 조직을 구축하는 방법

주요 질문 및 기능

대부분의 조직, 특히 대기업에서는 데이터 수집, 저장, 보안 및 분석에 리소스를 투자하고 있습니다. 실제로 최근 Bain에서 진행한 설문조사에서는 설문에 응한 300여 명의 경영진 중 3분의 2 이상이 회사가 데이터 분석에 막대한 투자를 한다고 응답했지만, 혁신적인 투자 수익률도 기대한다는 답은 절반을 넘는 수준입니다.

왜 데이터에 중점을 두어야 할까요? McKinsey Global Institute에 따르면 데이터 기반 조직은 고객을 확보할 가능성이 23배, 고객을 보유할 가능성이 6배, 수익을 창출할 가능성이 19배 높다고 합니다. 이러한 성공 벤치마크와 비즈니스 변화에 대한 인사이트를 발견하겠다는 의지를 바탕으로 Charles Schwab, Jaguar Land Rover, Lenovo 등과 같은 회사는 획기적인 인사이트를 얻기 위해 데이터를 사용하고 있습니다. 이러한 인사이트는 의사 결정 향상, 비즈니스 운영 개선 및 고객 참여 강화와 같은 긍정적인 결과를 창출합니다.

'데이터 기반' 비즈니스가 되기란 항상 쉬운 일이 아니며 그 과정에는 몇 가지 장애물이 있을 수 있습니다. 그 이유는 데이터와 기술만으로는 더 성공적인 조직으로 변환할 수 없기 때문입니다. 경영진과 직원의 사고방식 전환과 노력이 필수적입니다. 변화를 조율하며 효율적으로 수행하려면 경영진 지원, 민첩성, 데이터 숙련도, 광범위하고 활동적인 커뮤니티를 바탕으로 프로세스 및 기술에서 조직 전체의 사명, 목표 및 요구 사항이 충족되어야 합니다.

데이터 기반 문화 구축의 출발점

조직은 데이터 기반 문화를 구축하고자 할 때 다음과 같은 질문을 고려함과 동시에, 데이터를 기반으로 다르게 생각하고 행동하며 실행할 준비가 되었는지를 확인해야 합니다.

  • 조직으로서의 데이터 전략은 무엇이며, 정의되지 않았거나 잘못 정의된 경우 어떤 문제(데이터가 있으면 도움이 될 수도 있는 문제)가 발생하는가?
  • 경영진은 비즈니스 의사 결정에서 데이터를 가장 중요한 요소로 고려하도록 지원하고 있는가?
  • 어떤 데이터가 있는지 파악하고 있으며 사람들이 이를 신뢰하고 있는가?
  • 데이터 관리 접근 방식은 얼마나 정교하며, 이에 대한 확신을 조직 전체에 확장하는 데 도움이 될 만한 리소스는 무엇인가?
  • 건전한 데이터 거버넌스를 보장하기 위해 개선해야 하는 프로세스는 무엇인가?
  • 직원이 보유한 데이터 능력은 무엇인가? 다양한 수준에 따른 데이터 기술에 차이가 있는가?
  • 분석 모범 사례를 따르고 있는가? 그렇지 않은 경우, 일관된 사례를 준수하기 위해 제정해야 하는 조직의 표준은 무엇인가?
  • 사람들이 데이터 및 데이터가 조직에 미치는 잠재적 영향에 대해 기대를 갖도록 할 수 있는 광범위한 내부 커뮤니티를 보유하고 있는가? 그렇지 않다면 이를 어떻게 개발할 것인가?

데이터 기반 조직의 핵심 기능

이러한 중요한 질문을 검토하고 나면 데이터 문화를 만드는 일에 착수하고 싶을 것입니다. 그렇게 함으로써 고객 확보 및 유지, 효과적이고 집중적인 마케팅, 제품 혁신 및 개발, 품질 관리 및 보증 등과 같은 몇몇 신경 쓰이는 비즈니스 관련 문제를 해결하게 될 것입니다. 또한 단기적 및 장기적 성공을 위한 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.


'데이터 기반' 대의를 지원하는 경영진 지원 확보

NewVantage Partners가 보고한 대로, 경영진의 32.4%만이 데이터 기반 문화를 성공적으로 달성했다고 보고하는 데는 이유가 있습니다. 데이터 기반 조직으로 변환하려면 기술 이상의 무언가가 필요합니다. 이러한 변화에는 셀프 서비스 분석 솔루션의 배포를 지원하는 새로운 기술, 프로세스 및 동작이 필요하므로 변화를 지원하고 조정하는 과정에서 경영진이 중요한 역할을 담당합니다.

모든 직원이 데이터에서 핵심 인사이트를 발견하여 새로운 혁신을 발견할 수 있다고 경영진이 진심으로 믿는다면, 다음의 단계는 조직이 비즈니스를 성공적으로 혁신하는 데 도움이 될 것입니다.

  • 데이터를 자산으로 취급하고, 전체 비즈니스 역할에서 데이터를 우선적으로 사용하도록 합니다.
  • 모든 직원에게 업무 경험에 맞는 핵심 정보를 제공합니다.
  • 분석 솔루션을 확장하는 방법과 필요한 지원, 교육 및 변화 관리에 중점을 둔 다양한 이해 관계자로 구성된 프로젝트 팀에 리소스를 할당하고 커밋합니다.
  • 사용하기 쉽고, 유연하며, 확장 가능하고, 관리 가능한 기술 솔루션을 채택합니다.
  • 데이터에 대한 기술 및 노하우를 향상시키고 투자를 극대화하는 공식 및 비공식 교육, 학습 활동 및 멘토 프로그램을 제공합니다.
  • 성과 평가 및 승진 심사와 연계하여 데이터 사용을 보상합니다.

Jaguar Land Rover는 단일 분석 솔루션을 채택하고 모든 이사회 보고에 사용할 것을 요구함으로써 고위 경영진과의 비즈니스 대화를 데이터 기반으로 전환했습니다. Jaguar Land Rover는 1년이 지나지 않은 시점에 비즈니스 그룹의 4분의 3이 보고서를 한 곳에서 관리 및 유지하고 있으며, 모든 부서에서 분석이 일반화됨에 따라 데이터 시각화 도구의 사용이 두 배 이상으로 증가했습니다.


전사적인 분석 숙달에 우선 순위 지정

누구든지 자신의 직무와 관련된 데이터를 능숙하게 분석하려면 데이터에 능숙해야 합니다. 이를 위해 올바른 기술을 보유하는 것은 물론, 본능이나 직감을 따르는 대신 데이터에 기반한 의사 결정을 내리는 성향도 갖춰야 합니다. 성공적인 데이터 문화를 가진 조직은 데이터 기반 의사 결정을 내리는 데 적합한 기술과 적성을 가진 사람들을 고용함과 동시에 교육, 발표 세션 및 기타 활동을 통해 직원들이 분석 기술을 개발하도록 지원합니다.

현재의 상황에 도전하는 사람들을 정기적으로 격려하고 지원하는 회사는 현실에 안주하려 하지 않을 것입니다. 데이터로 호기심과 발견을 장려하는 일이 일상적인 활동이 됩니다. 또한 셀프 서비스 분석은 권한 부여에 중요한 역할을 합니다. 셀프 서비스 분석을 허용하는 회사는 질문, 조사 및 '깨달음의 순간'을 기반으로 대화가 시작되고 발전됨에 따라 결국 모든 대화는 데이터를 바탕으로 이루어지는 것을 확인하게 됩니다.

Charles Schwab의 분석 사용량은 직원들의 데이터 경험을 지원하는 방식을 데이터 액세스에서 데이터 분석으로 전환했을 때 급격히 증가했습니다. 18개월 만에 사용자가 6,000명에서 16,000명(회사의 약 90%)으로 증가했는데, 이는 직원들의 성공을 위한 교육 및 지원에 투자한 덕분입니다. 글로벌 데이터 책임자인 Andrew Salesky는 "우리는 경험이 풍부한 분석가와 초보 비즈니스 사용자를 모두 지원하는 접근 방식을 개발하여 데이터 기반 문화를 발전시켰습니다."라고 말합니다.


민첩한 프레임워크로 관리 가능한 데이터 액세스 및 사용자 신뢰 구축

데이터 사일로는 대부분의 조직에서 일반적으로 사용됩니다. 그러나 배포를 정착시키는 명확하고 민첩한 데이터 관리 프레임워크를 사용하면, 적합한 사람들이 신뢰할 수 있고 정리된, 바로 사용할 수 있는 데이터에 액세스하도록 할 수 있습니다.

성공을 위한 요소는 무엇일까요? 안정적이고, 안전하며, 신뢰할 수 있는 분석 환경을 생성하는 기본 프레임워크를 통해 사용자에 대한 통제와 자유 사이의 균형을 적절하게 유지하는 것입니다. 조직이 반복적이고 반복 가능한 프로세스를 개발하도록 하면 배포 전, 배포 중 및 배포 후에 성공을 극대화할 수 있습니다. 하지만 이 과정이 한 번에 금방 되지는 않습니다. IT 부서가 주도하는 지속적인 모니터링, 평가 및 유지 관리는 분석 성능이 변화와 성숙을 통해 비즈니스 요구 사항을 지원하는지, 그리고 환경이 모든 사용자에게 안전하게 유지되는지 확인하는 것과 똑같이 중요합니다. 일반적으로, 이로 인해 시간과 비용이 절약되고, 비즈니스 프로세스가 개선되며, 고객 또는 파트너 관계가 강화되어 결과적으로 브랜드의 명성과 수익성이 향상됩니다.

JPMC는 급격한 업계의 변화에 대응하고, 비즈니스의 성공을 위한 더 나은 최적화를 이루고자 IT 부서 주도의 분석에서 비즈니스 부서 주도의 셀프 서비스 분석으로 전환했습니다. 규제가 엄격한 환경에서는 IT 부서가 먼저 데이터 액세스와 규정 준수가 균형을 이룬 엔터프라이즈 거버넌스를 구축해야만 했습니다. JPMC는 CoE(Center of Excellence)라고도 하는 데이터 애호가 커뮤니티의 도움을 받고 IT를 조력자로 활용하여 Tableau를 엔터프라이즈 데이터 분석 솔루션으로 채택했습니다. 이에 따라 지점 및 500개 이상의 비즈니스 팀에서 근무하는 직원 30,000여 명이 사용하는 데이터의 정확도가 더 높아졌습니다. 이들은 더 나은 전략적 의사 결정을 내리며 이는 은행의 건전성 개선에 도움이 됩니다.


커뮤니티에 모인 데이터 애호가를 중심으로 분석 사용 증가

커뮤니티는 데이터를 사용하여 공유 및 협업하는 사내 사용자 네트워크를 형성합니다. 모든 사용자가 데이터 기술을 발전시킬 수 있는 시간, 공간 및 리소스의 제공을 리더가 지원한다면 결국 강력한 커뮤니티가 번창할 것입니다. 결과적으로, 더 많은 사용자가 개인으로서 또는 집단으로서 발견한 인사이트가 가진 영향력을 깨닫게 되면서 분석 채택 및 학습의 증가로 이어질 것입니다. 또한, 회사는 데이터 사일로를 줄이고, 업무를 효율적으로 처리하며, 비즈니스 메트릭을 더 효과적으로 조정할 것입니다.

커뮤니티 리더(또는 리더 그룹)를 보유하는 것은 필수적이며, 이들은 인에이블먼트 리소스를 문서화하고, 사용자를 함께 연결하며, 조직 전체에 분석을 전파하여 데이터가 대화의 중심이 되도록 합니다. 커뮤니티 리더가 장려하는 내부 데이터 커뮤니티는 유사한 데이터에 대해 열정을 공유하는 외부 커뮤니티와 연결하여 번성할 수도 있습니다.

Cargill은 기존 BI 모델의 운영 방식에서 셀프 서비스로 전환했으며, 이에 따라 모든 사용자는 호기심이 많고, 데이터를 직접 처리하며, 다른 사람들을 초대하여 참여를 이끌어내는 '커뮤니티 조력자'로 바뀌었습니다. 영감을 얻기 위해 기존 데이터 커뮤니티를 모니터링하여 IT 부서가 지원하는 자체 내부 커뮤니티를 개발했으며, 이를 통해 기술을 향상시키기 위한 데이터 시각화 도전 과제 및 기타 활동을 구성했습니다. 결국 Cargill의 분석 커뮤니티 규모는 4배나 증가했고, 수천 명의 직원이 수백만 달러의 기회를 발견했습니다.

공동의 여정인 데이터 기반으로의 전환

지금이 데이터 기반이 되기 위한 적합한 시점인지 또는 데이터 문화를 육성하기에 적절한 위치에 있는지 여전히 자문하고 있습니까? 이 과제에 도전하는 것이 혼자가 아니라는 것을 기억하십시오. 다른 기업들도 그러한 어려움 또는 열망을 경험하면서 변화하는 요구 사항에 유연하게 대처하고, 정의된 프로세스를 바탕으로 적합한 기술 솔루션에 투자하며, 조직의 문화를 정의하는 사람들에 초점을 맞춤으로써, 적절한 경영진의 지원과 관심을 바탕으로 성공했습니다.

Gartner의 부사장 겸 분석가인 Douglas Laney는 "모든 업계의 선도적인 조직은 데이터 및 분석을 경쟁력 있는 무기, 운영 촉진제 및 혁신 촉매제로 사용하고 있습니다."라고 설명합니다. 이들은 비즈니스 목표, 목적 그리고 도전 과제를 고려하며, 데이터 관리가 이러한 문제를 어떻게 해결할 수 있는지에 대한 방법을 생각합니다. 이들의 능력과 결과는 데이터와 분석이 조직의 전략, 프로세스 및 투자의 중심이 될 때, 무엇이 가능한지를 보여주는 증거이기도 합니다.

강력한 데이터 문화의 다섯 가지 요소에 대해 자세히 읽어보고, Tableau Blueprint 단계별 가이드를 사용하여 기업 고유의 문화를 구축하는 방법을 알아보십시오.

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