정의 및 비즈니스에 필요한 이유

사업 규모나 분야와 무관하게, 데이터는 경영진과 이해관계자들이 정보를 바탕으로 의사 결정을 내리는 데 필수적인 사업 운영에 대한 통찰력을 제공합니다.

사업 성장에 있어 데이터의 중요성

오늘날과 같이 경쟁이 치열한 환경에서 데이터는 기업이 현명한 사업 결정을 내릴 수 있도록 필요한 정보를 제공하기 때문에 최고의 가치로 떠오르고 있습니다.

정확한 데이터에 기반한 이해관계자와 경영진의 의사 결정은 조직을 지속적인 성장과 성공으로 이끌 것입니다. 기업들은 데이터 통계를 통해 운영 방식과 고객을 더욱 심층적으로 이해할 수 있게 됩니다.

모든 형태의 사업체는 데이터를 꾸준히 분석함으로써 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있으며, 이는 효율적인 운영과 수익 증대로 이어집니다.

포브스 보고서에 따르면, 기업의 59%가 의사 결정 개선과 생산성 향상을 위해 데이터 분석을 활용하고 있습니다. 마케팅, 영업, 인사, IT, 물류, 소매 등 모든 분야에서 데이터를 활용해 트렌드를 파악하고, 소비자 행동 패턴을 예측하며, 고객을 이해하고, 서비스 품질을 개선하며, 비용을 절감하고, 신제품과 솔루션을 개발하고, 혁신을 도모하는 등 다양한 활동을 수행합니다.

오늘날에는 사업 규모나 분야에 상관없이 모든 기업에서 데이터 분석이 필요합니다. 데이터 분석은 기업이 개선이 필요한 부분을 파악하고, 성과를 평가하며, 운영을 발전시킬 수 있는 가능성을 제시하므로, 성장의 핵심 요소라고 할 수 있습니다.

결과적으로, 데이터 기반 기술에 대한 투자는 기업들이 경쟁 우위를 확보하고 수익을 극대화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

중소기업은 물론 대기업에서도 데이터 연구 및 분석을 효과적이고 효율적으로 활용한다면 의사 결정, 전략 수립, 그리고 성장에 큰 도움을 얻을 수 있습니다.

데이터 활용 능력이란 무엇인가?

데이터 활용 능력은 데이터 패턴을 분석하고 활용하여 성공적인 사업 결과로 이어질 수 있는 결론을 도출하는 일련의 과정입니다.

데이터 활용 능력은 개인과 조직이 목표를 달성하기 위해 데이터를 생산적으로 사용할 수 있게 하는 능력과 지식의 총체입니다. 여기에는 데이터를 수집, 구성, 저장 및 활용하는 방법과 데이터로부터 의미 있는 결론을 도출하는 방법을 이해하는 것이 포함됩니다.

데이터 소스, 분석 유형, 데이터 위생 등 다양한 형태의 데이터를 이해할 때 데이터 활용 능력은 향상됩니다. 데이터 분석 도구, 방법 및 프레임워크를 활용하여 유의미한 데이터 통찰력을 도출할 수 있습니다.

데이터 활용 능력의 또 다른 중요한 측면은 데이터가 필요한지, 정확한지, 아니면 추가 연구가 필요한지를 판단하는 능력입니다. 데이터 활용 능력의 궁극적인 지표는 소유자와 다른 이해관계자들이 이해하고 행동에 옮길 수 있는 방식으로 데이터 기반 통찰력을 전달하는 능력입니다.

데이터에 대한 지식이 풍부한 전문가는 데이터를 사용하여 패턴을 분석하고, 통찰력을 얻고, 결정을 내릴 수 있습니다. 결과적으로, 조직에 가치를 더하고자 하는 관리자, 직원 및 경영진에게 데이터 활용 능력이 점차 중요해지고 있습니다.

오늘날 모든 규모의 기업은 정보에 기반한 의사 결정을 내리고, 원시 데이터를 가치 있는 사업 정보로 전환하기 위해 데이터 통찰력에 절대적으로 의존합니다.

요컨대, 데이터 활용 능력은 생산성, 혁신 및 향상된 고객 경험을 증진시켜 더 나은 투자 수익률로 이어지기 때문에 중소기업과 대기업 모두에서 매우 중요한 역량으로 떠오르고 있습니다.

비즈니스에 데이터 활용 능력이 중요한 이유

조직이 오늘날처럼 경쟁이 치열한 디지털 환경에서 성공적으로 살아남으려면 데이터에 기반한 의사 결정을 통해 올바른 선택과 결과를 도출해야 하므로 데이터 활용 능력이 필수적입니다.

데이터를 구성하고 분석하는 데 능숙한 전문가들은 데이터를 처리하여 효율적인 기업 운영 및 활동을 지원하는 뛰어난 통찰력을 얻어낼 수 있으며, 이는 기업에 상당한 가치를 더합니다.

데이터에 기반하여 계획을 수립하는 기업은 항상 한발 앞서서 기회를 포착하고, 고객 맞춤형 솔루션 및 제품을 제공하며, 운영 방식을 세밀하게 조정할 수 있습니다.

데이터 통찰력을 활용하면 모든 규모의 기업이 이해 관계자들과 더 원활하게 소통하고, 운영상의 병목 현상을 극복하며, 격차를 해소하고, 고객, 공급업체 및 협력업체에 사업적 가치를 제공할 수 있는 결론을 도출할 수 있습니다.

데이터에 기반한 의사 결정을 도입하는 데 저항하는 조직은 운영 방식을 최적화, 자동화 및 디지털화하는 데 어려움을 겪고, 결국에는 만족스럽지 못한 사업 결과를 초래할 수 있습니다.

가트너 설문 조사에 따르면, 데이터 활용 능력 부족은 사업 성공을 가로막는 두 번째로 큰 내부 장애물입니다. 사업적 가치를 창출하는 능력 측면에서 볼 때, 데이터 활용 능력은 2023년까지 80% 이상 공식화될 것으로 예상됩니다.

협력적인 커뮤니케이션을 통해 생산성 향상, 더 나은 고객 서비스, 향상된 의사 결정, 수익 증가, 혁신, 그리고 작업 프로세스 효율성을 포함한 여러 가지 긍정적인 결과를 데이터 활용 능력 도입을 통해 얻을 수 있습니다.

데이터 활용 능력과 관련된 과제

데이터를 해석하고 이를 바탕으로 의사 결정을 내리는 능력은 오늘날 데이터 중심적인 세계에서 조직에게 점점 더 중요해지고 있습니다.

하지만, 데이터 활용 능력에는 몇 가지 어려움이 있습니다. 여기에는 전문적인 데이터 기술 부족, 복잡한 데이터 세트 이해의 어려움, 방대한 양의 데이터 관리 문제, 그리고 다양한 상황에서 데이터를 이해하고 적용하는 데 따르는 어려움 등이 포함됩니다.

이러한 문제들로 인해 조직과 전문가들은 데이터에 기반한 현명한 결정을 내리는 데 도움이 필요할 수 있습니다.

숙련된 인력: 자격을 갖춘 전문가는 데이터 세트에서 원하는 결과를 도출하기 위해 데이터 상호 운용을 수행할 수 있어야 합니다. 조직은 데이터 과학자, 엔지니어, 분석가 및 설계자와 같은 전문가를 필요로 합니다.

데이터 복제: 데이터는 역동적이기 때문에 시간이 지남에 따라 다양한 수정 사항이 발생할 수 있습니다. 기업은 데이터의 폭넓은 최신 상태를 유지하기 위해 값비싼 엔터프라이즈급 솔루션에 투자해야 합니다.

데이터 무결성: 조직은 인적 오류로 인한 데이터 오류, 데이터 형식 간의 불일치, 데이터 수집 오류, 그리고 개인 정보 침해와 같은 문제점을 해결해야 합니다.

통합 부족: 다양한 부서에서 데이터를 통합하는 것은 수많은 데이터 세트, 동기화의 어려움, 확장성 및 유연성과 같은 문제로 인해 가장 큰 과제 중 하나입니다. 기업은 새로운 데이터 통합 또는 분석 기술 및 도구를 도입해야 할 수도 있습니다.

데이터 하위 집합: 데이터 분석은 모든 측면을 포괄해야 하므로, 조직은 모든 데이터 집합을 수집하기 위해 데이터베이스 인프라, 워크플로 등에 필요한 통합이나 업그레이드를 수행해야 합니다. 특정 데이터 하위 집합만을 처리하면 중요한 통찰력을 얻지 못하거나 부분적인 통찰력만 얻을 수 있습니다.

물리적 및 논리적: 조직은 데이터 기반 의사 결정을 분석하고 내리기 위해 복잡하고 방대한 데이터 세트를 처리하기 위한 특정 하드웨어 및 소프트웨어, 즉 데이터 저장소, 클라우드 공간, 알고리즘, 소프트웨어 패키지 등이 필요합니다.

비용: 데이터 기반 의사 결정에는 데이터 정확성, 일관성 및 맥락이 필요하며, 이를 위해 기업은 필요한 준비와 변경을 해야 합니다. 이로 인해 조직은 추가적인 비용을 부담하게 됩니다.

데이터 활용 능력은 조직에게 가설이 아닌 실제 데이터에 기반하여 결정을 내릴 수 있는 프레임워크를 제공함으로써 조직을 새로운 차원으로 끌어올리는 것을 목표로 합니다.

비즈니스에 필수적인 데이터 활용 능력 기술 및 개념

회사 웹사이트에 대한 소매업체의 구매를 추적하는 전자상거래 사이트는 쿠키와 웹사이트 비콘을 사용하여 엄청난 속도로 데이터를 수집합니다. 하지만, 데이터 활용 능력이 부족하면 이 데이터의 중요성은 제대로 활용되지 못한 채 남게 됩니다.

이 섹션에서는 사업적 가치를 창출하기 위해 데이터 활용 능력을 갖추는 데 필요한 기술을 살펴보겠습니다.

데이터 활용 능력 기술은 데이터 세트의 기능을 이해하고, 이를 조작 및 해석하여 조직이 사업을 추진하는 데 도움이 되는 통찰력 있는 결론을 도출하는 데 필수적입니다.

핵심적인 측면에서 데이터 활용 능력 기술은 단순히 습득해야 할 특정 기술의 집합이 아니라 다음과 같은 포괄적인 패키지입니다.

• 데이터 탐색: 소스, 유형, 형식 등 다양한 측면에서 복잡하고 방대한 규모의 데이터를 탐색합니다.
• 데이터 관리: 정확한 데이터 검색, 정리, 저장 등을 수행합니다.
• 데이터 사용: 분석, 해석, 시각화, 보고 등의 활동을 수행합니다.
• 도메인 지식: 데이터 패턴을 발견하고, 패턴을 인식하며, 예측을 수행합니다.
• 데이터 적용: 사업 인텔리전스, 디지털 전환, 의사 결정 지원, 인공 지능, 자동화, 분석 등 조직에서 데이터를 사용하는 방법을 이해합니다.
• 개선: 데이터 세트의 차이점과 오류를 검토하여 사업 목표 달성을 위한 결과를 개선합니다.

완전한 데이터 기반 조직으로 거듭나기 위해서는 데이터를 해석하고, 통찰력을 얻으며, 적절한 시점에 올바른 질문을 할 수 있는 기술, 분석 및 통계 능력을 갖춘 전문가가 필요합니다.

또한 데이터 거버넌스, 보안, 조직 표준 및 규정 준수에 대한 지식을 통해 전문가들은 정책 및 규정을 위반하지 않고 데이터를 안전하게 보관할 수 있습니다.

기업은 직원들이 데이터 활용 능력을 숙달할 수 있도록 교육 및 기술 향상 프로그램을 시작해야 합니다.

비즈니스 개념

다음 개념은 데이터 기반 사업에 필수적입니다.

• 데이터 분석: 기술, 진단 및 예측 관점에서 데이터를 분석합니다.
• 데이터 랭글링: 추가 분석을 위해 원시 데이터를 준비하는 프로세스이며, 데이터 정리라고도 합니다.
• 데이터 시각화: 데이터를 차트, 표, 지도, 인포그래픽과 같은 시각적 표현으로 변환하는 프로세스입니다. 의사 결정자가 필요한 사업 방향을 설정하는 데 도움을 줍니다.
• 데이터 생태계: 데이터 분석은 복잡하고 많은 자원을 필요로 하는 활동이므로, 데이터 분석에서 원하는 결과를 얻으려면 필요한 하드웨어 및 소프트웨어를 업그레이드해야 합니다.
• 데이터 거버넌스: 종단 간 데이터 분석 활동에 대한 조직 정책, 지침 및 규정 준수.
• 데이터 팀: 데이터 분석 활동을 수행하고 보다 심층적인 통찰력을 제공하여 사업 가치를 창출하는 숙련된 전문가들로 구성된 팀입니다.

미래를 내다볼 때 조직은 사업 결과를 도출하기 위해 더욱 데이터 중심적으로 변모할 것이므로, 데이터 활용 능력을 갖춘 전문가에 대한 수요는 계속 증가할 것입니다.

데이터 기반 사실에 기초하여 탁월함을 추구하는 조직은 직원과 인프라를 개선하기 위해 현명하게 투자할 수 있습니다.

비즈니스에서 데이터 활용 능력을 구축하는 방법

액센츄어의 보고서에 따르면, 전문가 중 25%만이 데이터를 효과적으로 사용하고 있다고 느끼고 있으며, 21%만이 데이터 활용 능력에 자신감을 가지고 있습니다.

연구에 따르면, 조직은 직원들에게 권한을 부여하고 획기적인 결과를 창출할 수 있다는 확신을 심어주기 위해 데이터 활용 능력을 구축해야 합니다.

조직이 어떻게 문화를 구축하고 직원들이 그 문화의 일부가 되도록 장려할 수 있는지 살펴보겠습니다.

참고: 이는 표준 지침이나 프레임워크가 아닙니다. 폭넓은 시각을 제공합니다.

우선 조직은 데이터 활용 능력 목표를 정의하고, 직원들의 기술 수준을 평가하며, 적절한 학습 경로를 설계해야 합니다. 다음 단계를 따라 정확하게 실행할 수 있습니다.

• 경영진과 직원들에게 데이터 활용 능력의 중요성을 알려야 합니다.
• 데이터 활용 능력 격차를 파악해야 합니다.
• 직원들의 요구 사항에 맞는 데이터 활용 능력 프로그램을 설계해야 합니다.
• KPI를 통해 목표를 정의하고 성과를 측정해야 합니다.
• 직원들이 데이터에 액세스할 수 있도록 공유 및 제공해야 합니다.
• 필요할 때마다 피드백을 받고 프로그램을 개선해야 합니다.

직원들의 기술과 인식을 파악하려면 다음 정보가 필요합니다.

• 통계 및 논리 연산에 대한 직원의 숙련도
• 관련 수치 또는 데이터를 바탕으로 작업 흐름이나 프로세스를 구성하고 설명할 수 있는 관리자의 역량
• AI 및 ML 알고리즘의 결과를 설명할 수 있는 데이터 엔지니어, 데이터 분석가, 과학자 등 데이터 전문가의 능력

도구 및 교육: 조직은 원하는 수준의 데이터 활용 능력에 도달하기 위해 필수적인 도구와 교육을 제공하는 데이터 활용 능력 학습 프로그램을 만들 수 있습니다.

프로그램이 제대로 작동하는지 확인하기 위해 개인 및 조직 차원에서 데이터 활용 능력을 향한 진행 상황을 측정, 추적 및 모니터링하는 교육 후속 조치가 필요합니다.

직원들에게 데이터 기술을 연습할 수 있는 유연성과 충분한 시간을 허용하면, 직원들이 데이터를 사용하여 조직에 가치를 더하는 데 능숙해질 수 있습니다.

입력 정보를 바탕으로 조직은 조직의 규정을 준수하면서 사업부 전체에서 원하는 수준의 데이터 활용 능력을 달성하기 위해 구체적인 목표와 현실적인 목표를 설정할 수 있습니다.

숙련도를 높이면 모든 규모와 유형의 기업이 데이터 분석 프로그램을 구현하고 실행하여 데이터에 기반한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

현재의 경쟁 시장을 고려할 때, 대다수의 기업들은 데이터 활용 능력을 높여야 할 필요성을 점점 더 인식하고 있습니다.

디지털화가 보편화되고 시대의 요구가 되면서 개인과 조직이 역동적이고 복잡한 데이터를 분석하는 데 필요한 기술과 자원을 확보하는 것이 더욱 중요해지고 있습니다.

적절한 도구를 사용하면 가치를 높이고 데이터 분석 및 통찰력 수집 프로세스를 더 쉽고 빠르게 만들 수 있습니다.

모든 전문가는 온라인 강의부터 대화형 튜토리얼, 학습 프로그래밍에 이르기까지 이러한 다양한 리소스를 활용할 수 있습니다.

다음은 데이터 활용 능력 향상에 도움이 될 수 있는 몇 가지 도구입니다.

Coursera에서 살펴볼 가치가 있는 과정 중 하나는 데이터 활용 능력 전문화 과정입니다.

데이터 관리, 사업 인텔리전스 및 데이터 웨어하우징과 관련된 과정은 데이터 분석 및 데이터 관리에 대한 기술을 확실히 향상시킬 것입니다.

Python, Java 등의 프로그래밍 언어, SQL, NoSQL 등의 데이터베이스 시스템, UNIX, LINUX 등의 운영 체제에 대한 경험과 지식을 갖춘 전문가들은 데이터 분석에서 우위를 점하고, 더 높은 수준의 전문성을 확보하여 더 빠른 결과를 얻을 수 있습니다.

데이터 시각화: 원시 데이터는 데이터 분석 분야에 종사하지 않는 사람들에게는 이해하기 어려울 수 있으므로, 각 사업주와 이해관계자가 관련 사업 의사 결정을 내릴 수 있도록 데이터를 시각적 형식으로 제시해야 합니다.

다음과 같은 도구를 사용하여 차트, 인포그래픽 및 기타 시각 자료를 포함한 다양한 방식으로 데이터를 표현할 수 있습니다.

고급 데이터 관리를 원한다면 AI, ML 및 RPA 과정을 살펴볼 수 있습니다. 이 과정은 전문가들이 데이터 통찰력을 더 깊이 파고들고, 자동화 및 혁신을 창출하는 데 도움이 될 것입니다.

마지막 말

항해용 나침반이 없다면 바다에서 길을 잃는다고 합니다. 데이터에도 똑같은 개념이 적용됩니다. 데이터 기반 의사 결정이 없다면 모든 규모와 유형의 기업은 매우 까다로운 환경에서 경쟁력을 잃을 가능성이 높습니다.

웹 세계의 모든 부분에서 데이터는 매우 빠른 속도로 수집되고 있습니다. 앞으로 우리는 데이터 활용 능력을 향상시키고, 이를 활용하여 생산성, 고객 만족도, 자동화, 혁신, 수익 등을 포함한 다양한 영역에 가치를 더하는 사업 의사 결정을 추진해야 합니다.

다음으로는 중간 규모에서 대기업에 적합한 최고의 데이터 관리 도구를 확인해 보시기 바랍니다.