개요
지난 몇 년 동안 비즈니스 애널리틱스는 잠재적인 의사 결정 기능이라는 새로운 역할을 수행했습니다. 엔터프라이즈 리더는 인사이트를 찾아내고 비즈니스의 발전을 위한 새로운 프로세스를 만들 수 있는 적절한 도구를 분석가에게 제공함으로써 이러한 변화를 활용하고 있습니다. 기업에서 데이터를 실질적인 결과로 변환하는 데 도움이 되는 비즈니스 애널리틱스의 주요 해야 할 일과 하지 말아야 할 일에 대해 자세히 알아보십시오.
비즈니스 애널리틱스에서 4가지의 해야 할 일과 하지 말아야 할 일
Drive innovation with these best practices
최근 몇 년 동안, 기업 내 비즈니스 애널리틱스 는 혁신적인 변화를 겪었습니다. 하버드 경영대학원의 Karim Lakhani는 과거에는 이 역할 이 주로 "소급적 기록 기능" 이었지만, 이제 조직의 중심에 위치한 "미래지향적 의사결정 기능"이 되었다고 이야기합니다.
"이제 이러한 기능을 담당하는 사람들은 기술과 경제성, 그리고 이를 둘러싼 전략을 이해할 필요가 있습니다"라고 Lakhani는 말합니다. "이제 모든 영역의 관리자는 기술과 그에 따른 전략에 대한 지식을 모두 재정비해 기술을 향상시켜야 합니다."
기업이 가진 가장 어려운 전략적 질문에 대한 답을 얻도록 지원하는 테라데이타의 역할을 통해, 저희는 이러한 전략적 전환 수행 과정에서 어떤 것이 잘 동작하고 어떤 것은 그렇지 않은지 지켜볼 수 있었습니다. 저희는 리더가 조직의 중심에 비즈니스 데이터 애널리틱스를 효과적으로 위치시킬 수 있도록 이 과정에서 해야 할 일과 하지 말아야 할 일을 다음과 같이 제시합니다.
1. 사용 가능한 데이터로만 진행하지 마십시오.
비즈니스 결과를 염두에 두고 데이터 탐색을 시작하십시오. 노르웨이 외교관인 Christian Louis Lange는 "기술은 유용한 하인이지만 위험한 주인이다"라는 유명한 말을 남겼습니다. 데이터도 동일합니다. 아주 흔히 갖게 되는 오류는 데이터에 의해 발생되며 사용 가능한 정보로 분석을 제한하게 됩니다. 이는 편견 발생의 위험을 초래하고 잠재적인 솔루션을 보지 못하게 할 뿐만 아니라 비즈니스에 영향을 미치지 않는 문제에 시간과 에너지를 낭비하게 만들 수도 있습니다. 2020년에 생성된 44 제타바이트에 달하는 데이터의 양으로 인해 다양한 데이터를 최대한 많이 확보하려는 경쟁은 의미가 없습니다. 대량의 다양한 데이터에 액세스하는 것도 중요하지만, 경쟁우위는 비즈니스 질문에 대해 서비스에서 해당 데이터를 어떻게 사용하느냐에 따라 결정됩니다.
이는 기업이 데이터로부터 가시적인 결과를 얻을 수 있도록 테라데이타가 지원하는 데 있어 유용한 프레임워크였습니다. 비즈니스를 실질적으로 발전시킬 수 있는 가치를 더하는 활동 관점에서 애널리틱스를 생각하는 것이 가장 좋습니다.
2. 데이터 액세스를 회사 내로 제한하지 마십시오.
데이터를 대중화해 사내에서 현업 데이터 사이언티스트를 양성하십시오. 테라데이타가 최근 실시한 설문조사에 따르면, 비즈니스 의사 결정권자가 데이터 사이언티스트 없이도 애널리틱스 인텔리전스를 액세스하고 사용할 수 있는 기술을 보유하고 있다고 밝힌 사람은 고위 비즈니스 및 IT 의사 결정권자의 25%에 불과합니다. 불행하게도, 사용 가능한 데이터 양은 급격히 증가했지만 애널리틱스에서 인텔리전스를 얻는 기업의 능력은 이를 따라가지 못했습니다.
이 기술 격차를 줄이기 위한 하나의 전략은 간단한 수준과 중간 수준의 정교한 분석 기능 모두를 수행할 수 있는 고급 사용자인 현업 데이터 사이언티스트를 양성하는 것입니다. 최근의 주요 분석가 설문조사에서, 엔터프라이즈 리더의 80%가 이 역할에 투자하고 있다고 말했습니다.
하지만 현업 데이터 사이언티스트는 자신의 업무 수행에 적합한 데이터와 도구에 액세스할 수 있는 경우에만 가치를 제공할 수 있습니다. 저희는 Vantage 플랫폼과 통합된 셀프 서비스 비즈니스 데이터 애널리틱스 계층인 Vantage Analyst를 통해 기업이 데이터를 안전하게 대중화할 수 있도록 지원합니다. Vantage Analyst를 사용하면 현업 데이터 사이언티스트가 Vantage의 분석 기능으로 데이터를 탐색해 인사이트를 얻을 수 있습니다.
3. 데이터 거버넌스를 데이터를 보호하는 규칙 목록으로 단순하게 생각하지 마십시오.
거버넌스가 혁신적이고 협력적인 행동을 어떻게 이끌어낼 수 있을지 생각해 보십시오. 데이터 거버넌스에 대한 접근법은 기업에서 액세스 권한을 부여할 때 특히 매우 중요합니다. 하지만 데이터 거버넌스는 무결성과 보안을 보장하는 것 이상을 해내야 합니다. 광범위한 비즈니스 데이터 애널리틱스 관리 전략의 일부로 개발되어야 합니다.
MIT Sloan Management Review에 따르면, 데이터 거버넌스는 혁신을 촉진하는 데 핵심적인 역할을 합니다. Sam Ransbotham과 David Kiron은 "데이터 거버넌스가 조직의 문화에 녹아드는 것이 가장 효과적이다"라고 썼습니다. 이들은 "데이터 거버넌스는 비즈니스 가치를 도출하기 위해 전술 시스템 이상이어야 하며 실제로 조직 행동에 영향을 미쳐야 한다"라고 덧붙였습니다. 개발 중인 프로세스와 정책 이면에 있는 사람들을 염두에 두고서 참여를 장려하고 사일로를 억제할 수 있는 거버넌스 구조를 설계하십시오.
4. 현재의 사고 방식과 작업 방식을 검증하기 위해 데이터를 사용하지 마십시오.
비즈니스 애널리틱스를 사용해 새로운 프로세스, 제품, 서비스 및 전체 비즈니스 모델을 생성하십시오. Ransbotham과 Kiron은 점점 더 많은 기업이 데이터를 사용해 "기존 운영뿐만 아니라 새로운 프로세스, 제품, 서비스 및 전체 비즈니스 모델을 혁신하고 있다"고 이야기합니다. 인공 지능과 머신러닝을 활용해 인간의 독창성을 높이고 더 많은 데이터 처리를 자동화해 직원들이 비즈니스 과제와 성장 기회에 대해 창의적으로 생각할 수 있는 시간을 확보하십시오.
현재의 "모든 것의 디지털화" 시대에서는 더 많은 직원이 조직에서 혁신을 수행할수록 더 많은 비즈니스 가치를 발견할 수 있습니다. 비즈니스 애널리틱스 팀은 이 과정에서 중심적인 역할을 수행합니다. 애널리스트에게 기업의 과거, 현재, 미래에 대한 인텔리전스 수집에 필요한 데이터와 도구를 제공하십시오.