데이터 중심 조직이 되는 방법은 무엇일까요?

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데이터는 공장, 기계, IP 및 자본과 같은 운영 자산 이상의 가치를 지닙니다. 올바르게 활용하면 잠재적 성장의 원천이 될 수 있습니다. 그 열쇠는 내재적 가치를 인식하고, 지능적으로 활용하며, 데이터 중심의 힘을 인정하는 문화를 조성하는 데 있습니다.

데이터 중심의 의미는?

데이터 중심의 의미는?

모든 조직에서 데이터는 새로운 기회에 대한 게이트웨이입니다. 데이터의 무제한 사용 및 생성되는 양은 기하급수적으로 증가하고 있는데, 이는 주로 연결 장치의 수가 증가하고 고정 및 모바일 모두에서 전 세계의 인터넷 액세스 비율이 증가하기 때문입니다.

조직 데이터의 일반적인 소스는 무엇인가요?

올바른 데이터 전략을 통해 조직은 증가하는 데이터를 제어하고 다양한 데이터 유형에서 인사이트를 찾아 적절한 인력과 시스템에 제공할 수 있습니다. 이를 달성하기 위해 조직은 데이터 중심으로 재편되어야 합니다.

목표는 데이터 수집 데이터의 지능적 사용입니다.

조직 데이터의 일반적인 소스는 무엇인가요?
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데이터 중심 조직이 되는 것의 의미는 문화적으로 데이터를 전략적 자산으로 취급하고, 그래서 그 자산을 큰 결정만이 아닌 프론트라인에서의 일상적인 작업에도 사용하는 능력을 구축하는 것을 의미합니다.”

Ishit Vachhrajani, AWS 엔터프라이즈 전략가

조직이 데이터 중심이 되는 것이 왜 중요한가요?

조직이 데이터 중심이 되는 것이 왜 중요한가요?

데이터는 여러 팀 간에 협업 효과를 창출하고 촉진하는 조직의 연결 조직으로 간주해야 합니다.

일부 주요 산업은 비즈니스에 정보를 제공하기 위해 데이터에 어떻게 의존하고 있나요?

  • 소매 업체
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  • 제조 업체
    제조 업체
  • 금융 서비스 조직
    금융 서비스 조직
  • 의료 조직
    의료 조직
  • 소매 업체
  • 소매 업체는 제품군의 성능, 물리적 상점에 대한 내방율, 그리고 소셜 미디어를 포함하는 디지털 채널 전반에서의 사용자 행동에 대해 알아야 합니다.

    소매 업체
  • 제조 업체
  • 제조 업체는 공급망, 작업 현장에서의 생산 기계 성능, 그리고 유통 고려 사항에 대한 최신 정보를 필요로 합니다.

    제조 업체
  • 금융 서비스 조직
  • 금융 서비스 조직은 시장 동향에 앞서 있다는 평판을 구축하며, 엄격한 데이터 규정을 준수하면서 혁신적인 제품 및 서비스를 제공해야 합니다.

    금융 서비스 조직
  • 의료 조직
  • 의료 조직에는 전문가들이 안전하고 규정을 준수하는 방식으로 환자 데이터에 액세스할 수 있는 협업 생태계가 필요합니다. 연구자는 강력한 AI 플랫폼을 통해 자동화된 방식으로 데이터를 처리해야 합니다.

    의료 조직

조직 전반의 데이터를 민주화하는 것의 이점은?

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데이터 중심 조직이 되는 방법은 무엇일까요?

데이터 중심 조직이 되는 방법은 무엇일까요?

빅 데이터 이니셔티브를 시작하고, 데이터 수집 이니셔티브를 확장하고, 최고 데이터 책임자(CDO)를 채용하고, 새로운 분석 기능을 만드는 등 조직에서 데이터 중심 로드맵을 시작하기 위해 취할 수 있는 다양한 방법이 있습니다. 하지만 이것 말고도 더 있습니다. 데이터 중심화를 위해 조직은 다음을 수행해야 합니다.

  • 데이터를 비즈니스 전략의 핵심에 두는 혁신 문화 구축
  • 데이터 역량을 구축하여 해당 문화를 주도하도록 지원

대규모 데이터 중심 문화 구축

설문 조사에 응한 기업 대다수는 문화, 조직 및 프로세스 문제가 데이터 중심 조직이 되기 위한 가장 큰 장애물로 작용하고 있다고 답변했습니다.1

비즈니스 모델의 진화에 있어 데이터를 더욱 중요한 요소로 만들기 위해서는 조직 내의 문화적 변화가 필요합니다.

1 NewVantage Partners의 2019년 빅 데이터 및 AI 관리 설문조사

기업의 92.2%가 문화를 가장 거대한 방해물로 인식했습니다

데이터 문화의 네 가지 E

모든 조직이 데이터에 대한 새로운 인식 및 관계를 조성할 수 있는 방법:

데이터 중심 의사 결정 참여하기

데이터 중심 의사 결정 참여하기

조직은 데이터를 사용하여 결정을 지속적으로 안내하고 정당화해야 합니다. 이는 조직 상부의 지속적이고 헌신적인 참여로부터 시작됩니다. 데이터 이니셔티브의 ‘단일 스레드 리더’로 이러한 것을 중점적으로 추진할 수 있는 권위 있고 존경받는 임원을 고르십시오.

모두 교육하기

모두 교육하기

데이터 중심 문화는 데이터 사이언티스트에게만 국한된 것이 아니라 사용자 조직 내 역할 전반에 데이터 분석 기술이 일반적일 때에 한하여 완전히 현실화될 수 있습니다. 스토리텔링을 활용하여 모범 사례가 우승하고 비즈니스 성공을 공유할 때, 데이터 ‘사이언스’와 비즈니스의 ‘예술’ 간의 매끄러운 변환이 보장됩니다.

데이터 블로커 제거하기

데이터 블로커 제거하기

데이터 중심화를 가로막는 세 가지의 일반적인 데이터 블로커는 다음과 같습니다.

기존 방식의 솔루션: 프로세스와 제품을 데이터 중심적으로 변경할 때, 이러한 변경 사항을 선택 사항으로 만들지 않습니다.

저항 솔루션: 모두가 더 나은 사람이 되도록 돕기 위해, 정직한 질문을 하도록 데이터를 사용하는 문화를 생성합니다.

사일로 솔루션: 데이터를 부서별 속성이 아닌 조직 자산으로 취급합니다.

사례 연구 읽기 
프론트라인 작업 사용하기

프론트라인 작업 사용하기

데이터에 대한 조치 능력을 민주화하고, 데이터와 인사이트가 위치한 프론트라인으로 결정을 내려 보낼 수 있는 자신감을 가집니다. HiPPO(최고 연봉자 의견)에 대한 의존을 중단하고 분산된 의사 결정을 포용합니다.

사례 연구 읽기 

규모에 맞는 데이터 중심 기능 구축

조직 설계, 거버넌스 및 책임은 사용자의 데이터 중심 문화가 계속해서 번성하기 위해 필수적인 요소입니다.

조직 구조

많은 비즈니스는 모든 데이터 분석에 대한 필요를 우선화하고 집중시키는 중앙 집중화 기능을 만들고 있습니다. 이러한 '데이터/분석 우수 센터' 모델에는 장단점이 있습니다.

장점

조직 내 데이터 여정을 가속화할 수 있습니다.

단점

게이트키퍼로 작동하여 비즈니스 팀 전체의 데이터 실험을 지연시킬 수 있습니다.

데이터 거버넌스

조직은 경량 데이터 거버넌스 구조를 생성하여 데이터에 더 많이 액세스하고, 이를 제한하지 않는다는 목표를 가지고 시작해야 합니다. 이를 지원하기 위해 IT에서 데이터 엔지니어링과 분석을 분리하는 경향이 증가하고 있으며, 이러한 경향은 때때로 마찰을 야기합니다. 조직 구조에 상관없이, IT는 데이터 거버넌스 노력에서 부서 교차 관점을 제공하여 중요한 역할을 담당해야 합니다.

데이터 책임

데이터 소유자에서 데이터 관리자로의 이동은 매 단계에서 설계에 따라 보안 및 개인 정보 보호를 구현하는 상당한 수준의 책임을 생성해 비즈니스와 데이터의 관계를 변화시킬 수 있습니다.

  • 원시 데이터는 관리자가 ‘날인’하여 일관성과 품질을 보증할 수 있습니다.
  • 관리자는 조직 내 다른 사람에게 그들의 관리 하에 있는 데이터에 대하여 교육해야 할 책임을 집니다.
  • 다른 사람들이 사용하는 데이터는 관리자가 검증 및 게시할 수 있습니다.

AWS는 어떻게 사용자가 데이터의 힘을 활용하도록 지원할까요?

데이터에 대한 나은 이해와 기업을 위해 가장 잘 활용하는 방법을 알고 있다면, 새로운 기회를 포착할 수 있는 열쇠가 사용자의 손 안에 주어집니다. AWS에서 저희는 항상 ‘Day 1’ 관점으로 작업하여 저희가 진척시키는 데이터 중심의 힘을 보장하고, 여기에서 얻는 이점으로 다른 이들을 돕습니다.

데이터가 사용자 조직을 모든 새로운 방식으로 나아가게 할 수 있습니다

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