비즈니스 규모와 부문에 관계없이 데이터는 경영진과 이해 관계자가 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 되는 비즈니스 운영에 대한 통찰력을 제공합니다.
목차
비즈니스 성장을 위한 데이터의 중요성
데이터는 기업이 현명한 비즈니스 결정을 내리는 데 필요한 정보를 제공하기 때문에 도전과 경쟁이 치열해지는 오늘날의 세계에서 최고의 가치로 부상했습니다.
정확한 데이터를 기반으로 이해 관계자와 경영진이 내리는 의사 결정은 조직을 지속적인 성장과 성공으로 이끌 것입니다. 기업은 데이터 통계를 사용하여 운영과 고객을 더 잘 이해할 수 있습니다.
모든 유형의 비즈니스는 더 나은 결정을 내릴 수 있으며, 주로 데이터를 자주 분석하여 효과적인 운영으로 이어지고 더 높은 수익으로 이어집니다.
Forbes 보고서에 따르면 기업의 59%가 데이터 분석을 사용하여 의사 결정을 개선하고 생산성을 높입니다. 마케팅 및 영업, HR, IT, 물류, 소매 등 모든 부문과 산업은 데이터를 사용하여 트렌드를 식별하고 소비자 행동 패턴을 예측하고 고객을 이해하며 서비스 품질을 개선하고 비용을 절감하며 신제품을 개발하고 솔루션, 혁신 및 기타 다양한 작업을 수행합니다.
오늘날에는 규모나 산업에 관계없이 모든 기업에 데이터 분석이 필요합니다. 기업이 개선의 혜택을 받을 수 있는 영역을 식별하고 성과를 평가하며 운영을 발전시킬 가능성을 식별할 수 있기 때문에 성장의 초석입니다.
결과적으로 데이터 기반 기술에 대한 투자는 기업이 경쟁 우위를 확보하고 수익을 극대화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
SMB 및 대규모 조직의 경우 데이터 연구 및 분석이 효과적이고 효율적으로 사용되는 경우 데이터 연구 및 분석이 의사 결정, 전략 개발 및 성장에 유용할 수 있습니다.
데이터 활용 능력이란 무엇입니까?
데이터 해독 능력은 데이터 패턴을 해석, 활용, 이해하고 성공적인 비즈니스 결과로 이어질 결론을 도출하는 프로세스입니다.
데이터 해독 능력은 사람과 조직이 목표를 달성하기 위해 생산적인 방식으로 데이터를 사용할 수 있도록 하는 능력과 지식의 집합체입니다. 여기에는 데이터를 수집, 구성, 저장 및 사용하는 데 사용되는 방법과 데이터에서 유효한 결론을 도출하는 방법을 이해하는 것이 포함됩니다.
데이터 원본, 분석 유형, 데이터 위생과 같은 다양한 형태의 데이터를 알면 데이터 활용 능력이 향상됩니다. 데이터 분석 도구, 방법 및 프레임워크를 사용하여 의미 있는 데이터 인사이트를 도출할 수 있습니다.
데이터 활용 능력의 또 다른 측면은 데이터를 포함해야 하는지, 정확해야 하는지 또는 더 많은 연구가 필요한지를 아는 것입니다. 데이터 해독 능력의 최종 지표는 소유자 및 기타 이해 관계자가 이해하고 조치를 취할 수 있는 방식으로 데이터 기반 통찰력을 전달하는 능력입니다.
데이터에 대해 잘 아는 전문가는 데이터를 사용하여 패턴을 분석하고 통찰력을 얻고 결정을 내릴 수 있습니다. 그 결과 조직에 가치를 더하고자 하는 관리자, 직원 및 경영진에게 데이터 리터러시가 점점 더 중요해지고 있습니다.
오늘날 모든 유형의 기업은 규모에 관계없이 데이터 통찰력에 전적으로 의존하여 정보에 입각한 의사 결정을 내리고 원시 및 무작위 데이터를 가치 있는 비즈니스 정보로 변환합니다.
간단히 말해서, 데이터 해독 능력은 생산성, 혁신 및 향상된 고객 경험을 향상시켜 더 나은 ROI로 이어지는 데 도움이 되므로 SMB와 대기업에서 엄청난 인기를 얻고 있습니다.
비즈니스에서 데이터 리터러시가 중요한 이유는 무엇입니까?
조직이 오늘날의 경쟁이 치열한 디지털 세계를 견디고 싶다면 데이터에 기반한 의사 결정을 통해 올바른 결정과 결과를 도출할 수 있기 때문에 데이터 리터러시가 중요합니다.
데이터 구성 및 분석에 숙련된 전문가는 데이터를 처리하여 효율적인 기업 운영 및 활동을 지원하는 뛰어난 통찰력을 얻을 수 있으므로 기업에 가치를 제공할 수 있습니다.
데이터 팩트를 기반으로 계획을 세우는 기업은 적시에 기회를 포착하고 고객별 솔루션과 제품을 제공하며 운영을 미세 조정하기 위해 항상 한 발 앞서 있습니다.
데이터 통찰력을 통해 모든 규모의 회사는 관련 이해 관계자가 직원과 더 잘 소통하고, 병목 현상을 극복하고, 격차를 메우고, 고객, 공급업체 및 공급업체에 비즈니스 가치를 제공할 수 있는 결론을 도출할 수 있습니다.
데이터 기반 의사 결정 채택에 저항하는 조직은 운영을 최적화, 자동화 및 디지털화하는 어려운 단계를 거쳐 부적절한 비즈니스 결과를 초래할 수 있습니다.
Gartner 설문 조사에 따르면 데이터 해독 능력의 부족은 성공에 대한 두 번째로 큰 내부 장벽입니다. 데이터 해독 능력은 비즈니스 가치를 추가하는 능력을 고려할 때 2023년까지 80% 이상 공식화될 것입니다.
협업 커뮤니케이션을 통해 생산성 향상, 더 나은 고객 서비스, 향상된 의사 결정, 개선된 수익, 혁신 및 작업 프로세스 효율성은 모두 데이터 리터러시를 채택하는 조직에서 달성할 수 있습니다.
데이터 리터러시와 관련된 과제
데이터를 해석하고 이를 기반으로 의사 결정을 내리는 능력은 오늘날의 데이터 중심 세계에서 조직에 점점 더 중요해지고 있습니다.
그러나 데이터 리터러시에는 문제가 있습니다. 이러한 문제에는 전문 데이터 기술의 부족, 복잡한 데이터 세트 이해의 어려움, 방대한 양의 데이터 관리 어려움, 다양한 상황에서 데이터 이해 및 적용 어려움이 포함됩니다.
조직과 전문가는 이러한 문제로 인해 데이터에 정통하고 현명한 결정을 내리기 위해 도움이 필요할 수 있습니다.
숙련된 직원: 자격을 갖춘 전문가는 데이터 세트에서 원하는 결과를 얻기 위해 데이터 상호 운용을 수행해야 합니다. 조직에는 데이터 과학자, 엔지니어, 분석가 및 설계자와 같은 전문가가 필요합니다.
데이터 복제: 데이터는 동적이기 때문에 시간이 지남에 따라 다양한 수정을 겪을 것이 분명합니다. 기업은 값비싼 엔터프라이즈급 솔루션에 투자하여 데이터를 광범위하고 업데이트된 상태로 유지 관리해야 합니다.
데이터 무결성: 조직은 인적 오류로 인한 데이터 오류, 데이터 형식 간 불일치, 데이터 수집 오류 및 개인 정보 침해와 같은 문제를 극복해야 합니다.
통합 부족: 많은 데이터 세트, 동기화 어려움, 확장성 및 유연성으로 인해 다양한 부서의 데이터 통합이 가장 큰 과제 중 하나입니다. 회사는 새로운 데이터 통합 또는 분석 기술과 도구를 채택해야 할 수도 있습니다.
데이터 하위 집합: 데이터 분석에는 360도 관점이 포함되므로 조직은 모든 데이터 집합을 수집하기 위해 데이터베이스 인프라, 워크플로 등에 필요한 통합 또는 업그레이드를 수행해야 합니다. 특정 데이터 집합 하나만 처리하면 중요한 통찰력이 제공되지 않거나 부분적인 통찰력만 제공될 수 있습니다.
물리적 및 논리적: 조직은 데이터 스토리지, 클라우드 공간, 알고리즘, 소프트웨어 패키지 등과 같은 데이터 기반 의사 결정을 분석하고 내리기 위해 복잡하고 방대한 데이터 세트를 처리하기 위한 특정 하드웨어 및 소프트웨어가 필요합니다.
비용: 데이터 기반 의사 결정에는 데이터 정확성, 일관성 및 컨텍스트가 필요하며 이러한 회사는 필요한 준비 및 변경을 수행해야 합니다. 조직에 추가 비용이 발생합니다.
데이터 해독 능력은 조직을 새로운 수준으로 끌어올릴 가정이 아닌 실제 데이터를 기반으로 결정을 내릴 수 있는 프레임워크를 조직에 제공하는 것을 목표로 합니다.
비즈니스를 위한 필수 데이터 리터러시 기술 및 개념
회사 웹사이트에 대한 소매업체의 구매를 추적하는 전자 상거래 사이트는 쿠키와 웹사이트 비콘을 사용하여 엄청난 속도로 데이터를 수집합니다. 그러나 데이터 리터러시 기술이 없으면 이 데이터의 중요성은 미개발 상태로 남아 있습니다.
이 섹션에서는 비즈니스 가치를 도출하기 위해 데이터 활용 능력을 갖추는 데 필요한 기술을 살펴보겠습니다.
데이터 리터러시 기술은 데이터 세트의 기능을 이해하고 이를 조작 및 해석하여 조직이 회사 비즈니스를 추진하기로 결정하는 데 도움이 되는 통찰력 있는 결론을 도출해야 합니다.
핵심 수준에서 데이터 리터러시 기술은 획득해야 하는 특정 기술 집합이 아닙니다. 아래와 같이 포괄적인 패키지입니다.
- 데이터 탐색: 소스, 유형, 형식 등의 측면에서 복잡하고 규모가 큰 데이터를 탐색합니다.
- 데이터 관리: 올바른 데이터 검색, 정리, 저장 등
- 데이터 사용: 분석, 해석, 시각화, 보고 등
- 도메인 지식: 데이터 패턴 발견, 패턴 인식 및 예측 수행
- 데이터 적용: 비즈니스 인텔리전스, 디지털 변환, 의사 결정 지원, 인공 지능, 자동화, 분석 등과 같은 조직에서 데이터를 사용하는 방법.
- 개선: 비즈니스 목적을 달성하기 위해 결과를 개선하기 위해 데이터 세트의 차이와 오류를 검사합니다.
기업은 완전한 데이터 기반 조직이 되기 위해 데이터를 해석하고, 통찰력을 얻고, 적절한 장소에서 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 전문가는 정책 및 규정을 위반하지 않고 데이터를 안전하고 안전한 스토리지에 보관할 수 있습니다.
기업은 직원이 데이터 리터러시를 숙달할 수 있도록 교육 및 기술 향상 프로그램을 시작해야 합니다.
비즈니스 개념
아래 개념은 데이터 기반 비즈니스에 필수적입니다.
- 데이터 분석: 기술, 진단 및 예측 측면에서 데이터 분석.
- 데이터 랭글링(Data Wrangling): 추가 분석을 위해 원시 데이터를 준비하는 프로세스로, 데이터 정리라고도 합니다.
- 데이터 시각화: 데이터를 차트, 표, 지도, 인포그래픽 등의 시각적 표현으로 변환하는 프로세스입니다. 의사 결정자가 필요한 비즈니스 정렬을 수행하는 데 도움이 됩니다.
- 데이터 생태계: 데이터 분석은 복잡하고 리소스가 풍부한 활동이므로 데이터 분석에서 원하는 결과를 얻으려면 필요한 하드웨어 및 소프트웨어의 업그레이드가 필수적입니다.
- 데이터 거버넌스: 종단 간 데이터 분석 활동에 대한 조직 정책, 지침 및 규정 준수.
- 데이터 팀: 데이터 분석 활동을 수행하고 더 나은 통찰력을 제공하여 비즈니스 가치를 창출하는 숙련된 전문가 팀입니다.
미래로 나아가면서 조직은 비즈니스 결과를 주도하기 위해 더욱 데이터 중심적이 될 것이므로 데이터 리터러시를 입증하는 전문가에 대한 수요는 계속해서 증가할 것입니다.
데이터 기반 사실을 기반으로 탁월함을 추구하는 조직은 현명하게 투자하여 직원과 인프라를 향상시킬 수 있습니다.
비즈니스에서 데이터 리터러시를 구축하는 방법은 무엇입니까?
Accenture의 보고서에 따르면 전문가의 25%만이 데이터를 효과적으로 사용한다고 느끼고 있으며 21%만이 데이터 리터러시 기술에 자신감을 갖고 있습니다.
연구에 따르면 조직은 직원에게 권한을 부여하고 획기적인 결과를 제공할 수 있다는 확신을 주기 위해 데이터 해독 능력을 구축해야 합니다.
조직이 어떻게 문화를 구축하고 근로자가 문화의 일부가 되도록 장려할 수 있는지 살펴보겠습니다.
참고: 이것은 표준 지침이나 프레임워크가 아닙니다. 넓은 시야를 제공합니다.
우선 조직은 데이터 리터러시 목표를 정의하고 직원의 기술 수준을 평가하며 적절한 학습 경로를 설계할 수 있습니다. 다음 단계에 따라 정확히 롤아웃할 수 있습니다.
- 경영진과 직원에게 데이터 해독 능력의 중요성을 전달합니다.
- 데이터 리터러시 격차 식별
- 직원 요구 사항에 맞는 데이터 리터러시 프로그램 설계
- KPI를 통해 목표 정의 및 성과 측정
- 직원이 데이터에 액세스할 수 있도록 공유 및 제공
- 필요할 때마다 피드백을 받고 프로그램을 개선하세요.
직원 기술과 인식을 얻으려면 다음 정보가 필요합니다.
- 통계 및 논리 연산에 대한 직원의 기술
- 관련 수치나 데이터를 기반으로 워크플로나 프로세스를 구성하고 설명할 수 있는 관리자
- AI 및 ML 알고리즘의 결과를 설명할 수 있는 데이터 엔지니어, 데이터 분석가, 과학자와 같은 데이터 전문가의 능력
도구 및 교육: 조직은 원하는 수준의 데이터 활용 능력에 도달하기 위한 필수 도구 및 교육을 제공하는 데이터 활용 능력 학습 프로그램을 만들 수 있습니다.
프로그램이 올바르게 작동하는지 확인하기 위해 개인 및 조직 수준에서 데이터 리터러시를 향한 진행 상황을 측정, 추적 및 모니터링하기 위한 교육 후속 조치입니다.
직원이 데이터 기술을 연습할 수 있는 유연성과 충분한 시간을 허용하면 직원이 데이터를 사용하여 조직에 가치를 추가하는 데 능숙해질 수 있습니다.
입력 내용을 기반으로 조직은 이정표와 현실적인 목표를 설정하여 조직 규정 준수를 기반으로 사업부 전체에서 원하는 수준의 데이터 리터러시를 달성할 수 있습니다.
숙련도를 높이면 모든 규모와 유형의 기업이 데이터 분석 프로그램을 구현하고 실행하여 데이터 기반 의사 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
현재의 경쟁 시장을 감안할 때 대다수의 회사는 점점 더 데이터 활용 능력을 높여야 할 필요성을 인식하고 있습니다.
디지털화가 대중화되고 시대적 요구가 됨에 따라 개인과 조직이 역동적이고 복잡한 데이터를 분석하는 데 필요한 기술과 자원을 갖추는 것이 더욱 중요해지고 있습니다.
적절한 도구를 사용하면 가치가 추가되고 데이터 분석 및 통찰력 수집 프로세스가 더 쉽고 빨라집니다.
모든 전문가는 온라인 수업에서 대화형 자습서, 학습 프로그래밍에 이르기까지 이러한 리소스를 사용할 수 있습니다.
다음은 데이터 해독 능력의 여정에 도움이 될 몇 가지 도구입니다.
Coursera에서 살펴볼 가치가 있는 과정 중 하나는 Data Literacy Specialization입니다.
데이터 관리, 비즈니스 인텔리전스 및 데이터 웨어하우징과 관련된 과정은 확실히 데이터 분석 및 데이터 관리에 대한 기술을 추가합니다.
Python, Java 등의 프로그래밍 언어, SQL, NoSQL 등의 데이터베이스 시스템, UNIX, LINUX 등의 운영 체제에 대한 경험과 지식을 갖춘 전문가가 데이터 분석에서 우위를 점하고 앞서 나가며 완성도를 높이고 더 빠른 결과를 얻을 수 있습니다.
데이터 시각화: 원시 데이터는 데이터 분석 섹션 외부의 사람들이 이해할 수 없으므로 각 비즈니스 소유자 및 이해 관계자가 관련 비즈니스 의사 결정을 내릴 수 있도록 데이터를 시각적 형식으로 제시해야 합니다.
아래 나열된 몇 가지 도구를 사용하여 차트, 인포그래픽 및 기타 시각 자료를 포함하여 다양한 방식으로 데이터를 표현할 수 있습니다.
고급 데이터 관리를 찾고 있다면 AI, ML 및 RPA 과정을 살펴볼 수 있습니다. 이 과정은 전문가가 데이터 인사이트를 더 깊이 파고들고 자동화 및 혁신을 창출하는 데 도움이 됩니다.
마지막 말
항해용 나침반이 없으면 바다에서 길을 잃는다고 합니다. 데이터에도 동일한 개념이 적용됩니다. 데이터 기반 의사결정이 없다면 모든 규모와 유형의 비즈니스가 매우 까다로운 환경에서 경쟁력을 잃을 가능성이 높습니다.
웹 세계의 모든 부분은 매우 빠른 속도로 데이터를 수집하고 있습니다. 앞으로 나아가면서 우리는 데이터 해독 능력을 향상시키고 이를 사용하여 생산성, 고객 만족, 자동화, 혁신, 수익 등에 가치를 더하기 위한 비즈니스 의사 결정을 추진해야 합니다.
다음으로 중간 규모에서 대기업을 위한 최고의 데이터 관리 도구를 확인하십시오.