데이터 전략이란 무엇인가요?

데이터 전략은 조직의 정보 자산을 관리하는 데 필요한 기술, 프로세스, 인력, 규칙을 정의하는 장기적인 계획입니다. 오늘날에는 모든 유형의 비즈니스가 대량의 원시 데이터를 수집합니다. 그러나 이러한 정보를 사용해 정보에 근거한 의사 결정을 내리기 위해서는 세심히 계획된 데이터 관리 및 분석 계획이 필요합니다. 데이터 전략은 데이터 수집, 저장, 공유, 사용에 대한 조직의 장기적 비전을 간략히 제시합니다.

효과적인 데이터 전략을 사용하면 다음과 같은 여러 가지 이점이 있습니다.

데이터 관리 문제 해결

대부분의 조직에서는 데이터 사일로, 사업부 간 데이터 중복, 부서 간 비효율적인 데이터 흐름, 데이터 우선 순위의 불명확성과 같은 데이터 관리 문제를 겪고 있습니다. 데이터 전략을 통해 기업은 데이터에 액세스하고 안전한 방식으로 공유함으로써 이러한 문제를 해결할 수 있습니다. 데이터의 가치를 실현하여 비즈니스 요구 사항을 충족할 수 있습니다. 데이터를 보다 효과적으로 조정하고 적절한 데이터에 적시에 액세스할 수 있기 때문에 조직은 미래에 대비하거나 불확실한 상황에 대처할 수 있습니다.

고객 경험 개선

조직은 데이터와 분석을 활용하여 고객을 더 잘 이해하고 고객 경험을 개선합니다. 조직은 데이터를 사용하여 온라인 환경에서 콜 센터에 이르기까지, 고객에게 더 많은 가치를 창출하고 충족되지 않은 요구 사항을 사전에 해결할 수 있습니다. 또한 데이터는 조직이 새로운 비즈니스 또는 수익 창출 기회를 확보하고, 고객의 요구 사항에 따라 초개인화된 제품과 서비스를 구축할 수 있도록 해줍니다.

분석 성숙도 달성

Gartner Analytic Ascendancy Model은 분석 성숙도의 네 단계를 정의합니다. 일반적으로 조직은 정보를 바탕으로 한 진단 분석을 통해 어떤 문제가 발생했는지, 발생 원인은 무엇인지 파악할 수 있습니다. 분석 성숙도는 예측 분석으로 전환될 때 실현됩니다. 예측 분석에서는 데이터를 사용하여 미래에 어떤 일이 발생할지에 대한 정보를 제공합니다. 성숙도의 마지막 단계에 있는 조직은 처방 분석을 사용하여 사전에 결정된 결과를 실현합니다. 따라서 데이터 전략은 조직이 사후 판단이 아닌 선견지명에 기초한 의사 결정을 내리는 데 도움이 되는 세부 계획을 제시합니다. 비즈니스 인텔리전스 향상을 위해, 인공 지능(AI), 기계 학습(ML) 등 첨단 기술을 구현할 수 있는 토대를 마련합니다.

전사적으로 데이터 문화 조성

데이터 전략은 조직 전체의 데이터 활용 능력과 사용 효율성을 개선하기 위한 로드맵을 제시합니다. 다양한 팀이 협력하여 데이터 품질과 데이터 수집의 정확도를 높일 수 있습니다. 또한 맞춤형 교육을 개발하고 공동 작업자가 초보자에서 데이터 관리 및 사용 전문가로 발전할 수 있는 학습 경로를 만들 수 있습니다.

규제 준수 달성

효과적인 데이터 전략은 무단 데이터 액세스를 제한하는 조치를 구현하여 데이터 보안을 강화합니다. 정책 및 프로세스를 정의할 때 모든 데이터 거버넌스 규칙 및 규정을 고려할 수 있습니다. 엔터프라이즈 데이터 관리에서 항상 데이터의 프라이버시, 보안 및 무결성을 유지하도록 모든 작업을 신중하게 계획할 수 있습니다.

조직의 데이터 전략을 수립하는 데는 두 가지 주요 접근 방식이 있습니다.

데이터 디펜스

데이터 디펜스는 고도로 중앙 집중화된 통제 지향적인 데이터 관리 방식입니다. 데이터 아키텍처는 일반적으로 모든 광범위한 데이터 범주에 대한 단일 정보 출처를 포함합니다. 예를 들어 매출, 고객 또는 판매 데이터의 기본 소스가 하나 있습니다. 데이터 시스템은 여러 소스에서 데이터를 수집하여 정리하고 이 리포지토리에 저장합니다. 따라서 데이터 디펜스는 기업 내부 시스템을 통과하는 데이터의 무결성을 유지하기 위해 신뢰할 수 있는 데이터 소스를 식별, 표준화 및 관리함으로써 하방 리스크를 최소화합니다. 다음과 같이 작업의 우선 순위를 지정합니다.

• 규제 준수 및 규정
• 분석을 사용하여 부정 행위 탐지
• 도난 방지를 위한 보안 조치

데이터 오펜스

데이터 오펜스는 중앙에서 관리되는 데이터 관리 시스템의 유연성을 높이는 데 중점을 둡니다. 여러 사업부에서 동일한 데이터를 다르게 해석한다는 것을 인식합니다. 단일 정보 출처에 높은 신뢰도로 매핑할 수 있는, 보고를 위한 제어된 데이터 변환을 허용함으로써 이러한 다양한 해석을 수용합니다.

예를 들어 재무 부서와 마케팅 부서 모두 매달 소셜 미디어 광고 지출 보고서를 작성하는 시나리오를 떠올려 봅니다. 광고 효과 분석에 관심이 있는 마케팅 부서는 클릭 수와 페이지 뷰에 지출이 어떤 영향을 미치는지 보고합니다. 재무 보고서는 지출이 현금 흐름에 어떤 영향을 미치는지 설명합니다. 보고서에 포함된 수치는 다르지만 두 보고서 모두 정확한 버전의 정보를 제시합니다.

오펜스 디펜스 스펙트럼

모든 기업이 데이터 전략을 성공적으로 구현하려면 오펜스와 디펜스를 모두 통합해야 하지만, 둘 간의 적절한 균형을 유지하기가 복잡할 수 있습니다. 오펜스 활동은 실시간 작업으로 이루어지는 경향이 있으며 마케팅 및 영업과 같은 고객 중심의 비즈니스 기능과 보다 관련되어 있습니다. 디펜스 활동은 법률, 재무, 규정 준수 및 IT 부서에게 더 중요합니다. 균형 잡힌 기업 전략을 통해 비즈니스 리더는 비즈니스 요구 사항을 보다 효과적으로 충족할 수 있도록 일관된 방식으로 단일 정보 출처로부터 벗어날 수 있는 유연성을 확보할 수 있습니다.

실행 가능한 데이터 전략을 수립하기 위한 권장 단계는 다음과 같습니다.

제안서 준비

첫 번째 단계는 조직을 위한 일관된 전략을 수립할 때의 이점을 요약한 제안서를 작성하는 것입니다. 권장 사항에는 다음과 같은 측면이 포함될 수 있습니다.

• 전략 구현의 경제적 이점
• 경쟁업체 분석
• 달성하려는 비즈니스 목표
• 데이터 전략 로드맵

포괄적인 제안서는 경영진, IT 부서 및 주요 이해 관계자의 신속한 참여를 이끌어내는 데 도움이 됩니다.

팀 구축

데이터 전략의 성공을 위해서는 다양한 관점을 제시하는 적합한 인재를 찾는 것이 중요합니다. 팀은 다음과 같은 몇 가지 작업을 담당합니다.

• 리소스 할당 및 배포
• 정책 수립 및 개선
• 발생하는 데이터 관련 문제 해결

또한 데이터 거버넌스 역할을 할당하여 기술 배포, 표준 준수 보장, 정책 변경에 대한 업데이트 제공 등을 담당할 사람을 결정할 수 있습니다.

데이터 아키텍처 최적화

어떤 데이터 전략이든 실질적으로 성공하기 위해서는 올바른 도구와 기술이 필요합니다. 기존 데이터 인프라를 검토하고, 여러 팀이 현재 데이터를 사용하는 방식을 분석하고, 해결해야 할 격차를 파악해야 합니다. 이 단계에는 일반적으로 사용자의 요구 사항에 따른 기술 중심의 의사 결정이 포함되며, 여기에는 다음이 포함될 수 있습니다.

• 데이터 볼륨 및 유형
• 데이터 품질 및 분석
• 보안 및 규정 준수

궁극적으로는 올바른 보안 통제를 통해, 데이터를 필요로 하는 모든 이해 관계자가 최대한 데이터를 액세스하고, 공유하고, 활용할 수 있도록 하는 데이터 전략을 수립하는 것이 목표입니다.