성공적인 전략 개발을 위해 데이터를 어떻게 활용했습니까?

데이터 전략은 내부 리소스를 활용하려는 회사에만 유용한 것이 아닙니다. 이는 방대한 양의 데이터 수집 및 분석에 의존하는 오늘날의 비즈니스에 매우 중요합니다. 전략을 개발하기 위해 데이터를 어떻게 활용했느냐에 전적으로 달려 있습니까?

또한 분석이 비즈니스 의사 결정에서 그 어느 때보다 더 큰 역할을 하고 있기 때문에 이러한 추세가 조만간 역전될 가능성은 거의 없습니다.

데이터 전략이란 무엇입니까?

데이터 전략은 조직의 데이터를 보다 효과적으로 사용하는 데 도움이 됩니다. 새로운 통찰력을 얻고 더 나은 제품과 서비스를 만들고 일반적으로 데이터의 힘을 활용하여 비즈니스 목표를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

효과적인 데이터 전략은 또한 데이터 자산 활용에 대한 회사의 장기적인 접근 방식에 대한 로드맵을 제공합니다. 이러한 방식으로 특정 부서에서 정보 과부하 또는 중요한 인텔리전스 부족으로 인해 발생할 수 있는 잠재적인 문제를 방지하는 데 도움이 될 수 있습니다.

모든 부서에서 어떤 유형의 인텔리전스가 필요한지에 대한 명확한 비전은 이러한 문제가 미래에 발생하는 것을 방지할 수 있습니다.

데이터를 어떻게 활용하여 전략을 개발했습니까?

데이터 전략은 비즈니스 목표를 달성하기 위한 전략을 개발하기 위해 데이터를 활용하는 데 조직의 데이터를 사용하는 방법을 더 잘 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 분석을 사용하여 효율성을 높이고 제품 품질을 개선하거나 새로운 수익원을 창출할 수 있는 통찰력을 발견하기 위한 프레임워크를 제공합니다.

데이터의 양은 매일 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 이제 평균적인 성인은 디지털 활동만으로 매일 5기가바이트에 해당하는 정보를 생성합니다. 이는 이용 가능한 디지털 정보의 확산으로 인해 이 방대한 양의 정보를 효과적으로 활용하기 위한 전략을 수립하는 것이 그 어느 때보다 중요해졌다는 것을 의미합니다.

데이터 전략은 정형 및 비정형 데이터를 수집, 구성, 표준화, 정리 및 실행 가능한 지식 소스로 통합하기 위한 접근 방식과 구조를 제공하여 전체 조직의 데이터 관리를 개선합니다.

데이터 전략 구조화 및 비구조화 데이터를 수집, 구성, 표준화, 정리 및 실행 가능한 지식 소스로 통합하기 위한 접근 방식과 구조를 제공하여 리소스를 효율적으로 사용하도록 돕습니다.

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필수 데이터 전략 원칙은 무엇입니까?

1. 데이터 전략은 데이터의 힘을 발휘하는 데 도움이 됩니다.

2. 데이터의 양이 증가하고 있습니다.

3. 데이터 전략은 자원을 효율적으로 사용하는 데 도움이 됩니다.

4. 데이터 전략은 리소스를 효율적으로 사용하는 데 도움이 됩니다.

각각의 전략을 하나씩 살펴보자.

1. 데이터 전략은 데이터의 힘을 발휘하는 데 도움이 됩니다.

데이터 전략을 적용하여 데이터의 힘을 발휘합니다. 고객 및 직원 데이터를 사용하여 가장 중요한 비즈니스 질문에 답할 수 있는 방법에 조직의 초점을 맞추는 데 도움이 됩니다. 이는 정보 과부하 문제가 있거나 조직에서 보다 데이터 중심적인 문화를 만드는 데 관심이 있는 경우에 특히 유용합니다.

2. 데이터의 양이 증가하고 있습니다.

데이터 볼륨은 기업이 생산하는 정보를 분석하고 유지하는 능력을 능가하고 있습니다. 데이터는 21세기의 새로운 천연자원이 되었습니다. 데이터는 20세기에 석유 및 천연 가스가 중요했던 것처럼 빠르게 중요해지고 있으며, 유사하게 업계 모범 사례에서 관리 및 활용해야 합니다.

데이터의 양도 곧 줄어들지 않을 것이므로 회사 데이터를 관리할 수 없게 되기 전에 효과적으로 수집, 저장, 사용 및 공유할 수 있는 전략을 마련하는 것이 중요합니다.

3. 데이터 전략은 조직 전체에서 데이터 관리를 개선하는 데 도움이 됩니다.

데이터 전략을 적용함으로써 우리는 체계적인 방식으로 수집하는 모든 유형의 데이터 세트(정형 또는 비정형)를 관리하려고 합니다. 더 쉽게 사용할 수 있도록 일종의 데이터 관리 시스템으로 가져옴으로써 이를 수행합니다.

4. 데이터 전략은 리소스를 효율적으로 사용하는 데 도움이 됩니다.

데이터 전략은 태양 아래에서 모든 데이터를 수집하는 것이 아니라 데이터 기반 솔루션으로 특정 비즈니스 문제를 해결하는 데 노력을 집중하도록 하여 사용 가능한 리소스를 최대한 활용하는 데 도움이 됩니다.

데이터 전략을 적용하면 추가 유형의 정보 수집과 관련된 새로운 이니셔티브를 시작하기 전에 기존 데이터를 효과적으로 사용하기 위한 계획을 세울 수 있습니다.

데이터 전략은 조직의 데이터를 사용하여 비즈니스 목표를 달성하는 방법을 더 잘 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 분석을 사용하여 효율성을 높이고 제품 품질을 개선하거나 새로운 수익원을 창출할 수 있는 통찰력을 발견하기 위한 프레임워크를 제공합니다.

필수 데이터 전략 원칙은 무엇입니까?

데이터를 통합하고 사일로를 제거하는 것은 성공적인 데이터 전략을 수립하는 데 중요합니다. 모든 분석 프로그램의 주요 목표 중 하나는 전사적 협업을 늘리는 것입니다. 더 많은 사람들이 동일한 데이터 세트로 작업할수록 중요한 통찰력을 발견하거나 조직의 다른 부분에서 최소한 공유할 수 있는 가능성이 높아집니다.

데이터 수집 및 공유를 간소화하면 조직 전체에서 이러한 유형의 정보 흐름을 개선하는 데 도움이 됩니다. 또한 이러한 노력에 관련된 모든 사람이 성공하는 데 필요한 리소스에 액세스할 수 있도록 합니다.

데이터 관리 및 사용에 대한 명확한 목표와 목표를 설정하는 것은 효과적인 전략을 달성하는 데 필수적입니다. 잘 계획된 계획은 데이터에 공백이 있는 위치 또는 특정 정보가 여러 범주로 분류될 수 있는 방법을 식별하여 유용한 정보 유형을 식별하는 데 도움이 됩니다.

이러한 유형의 정보를 회사 전체의 직원이 보다 쉽게 ​​사용할 수 있도록 하면 부서 간 협업이 향상되어 고객에 대한 새로운 통찰력을 발견하는 데 도움이 될 수 있습니다.

데이터의 가시성과 접근성을 높이는 것은 분석 프로그램의 또 다른 중요한 부분입니다. 셀프 서비스 비즈니스 인텔리전스 도구를 통해든 개방형 데이터 포털을 통해든 조직 전체의 사람들은 프로젝트 작업 중에 서로 격리되지 않도록 데이터 세트에 자유롭게 액세스할 수 있어야 합니다.

이는 또한 회사 비즈니스에 대한 예상치 못한 통찰력을 생성할 수 있는 데이터 포인트 간의 연결을 발견할 수 있는 더 많은 기회를 제공합니다.

조직에 대해 명확한 데이터 정의 또는 메타데이터를 설정하는 것도 필요합니다. 이는 수집한 정보를 훨씬 더 효과적으로 활용하는 데 도움이 될 수 있기 때문입니다. 강력한 정의는 모든 사용자에게 작업할 일관된 프레임워크를 제공하기 때문에 데이터 품질은 이 프로세스의 필수적인 부분입니다.

또한 정확한 정의는 전사적 데이터 세트가 참조되고 공유되는 방식의 표준화를 개선하는 데 도움이 됩니다.

모든 직원이 어떤 유형의 정보를 수집하거나 모니터링해야 하는지 이해하도록 하는 것도 까다로울 수 있습니다. 조직의 두 영역이 성공을 위한 가장 중요한 측정 기준으로 동일한 측정항목을 식별하지 않기 때문입니다.

초기에 우선 순위를 설정하면 회사에 중요하지 않은 메트릭에 대한 데이터를 수집하고 관리하는 데 너무 많은 시간을 소비하지 않도록 하여 이러한 문제를 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

데이터 관리 및 사용을 위한 명확한 프로세스를 수립하는 것은 성공적인 데이터 전략의 또 다른 중요한 측면입니다. 여기에는 정보 수집과 분석에 얼마나 많은 시간을 할애해야 하는지와 같이 팀이 프로그램의 다양한 측면에 얼마나 많은 시간을 할애해야 하는지 식별하는 것이 포함됩니다.

이 프로세스의 또 다른 핵심 부분은 새 데이터 세트를 저장하거나 액세스해야 하는 시기와 위치를 계획하는 것입니다.

다른 분석 전문가들과의 네트워킹은 또한 데이터 관리를 위한 전반적인 전략에 업계에 대한 더 나은 이해를 통합하는 데 도움이 될 수 있습니다.

온라인 포럼에 참여하고 고객 경험 분석, 경쟁 분석 또는 시각적 관리 보드를 사용한 데이터 시각화와 같은 주제에 대한 공개 토론을 통해 해당 분야의 사람들이 현재 찾고 있거나 작업하는 정보 유형에 대해 더 잘 알 수 있습니다.

데이터 전략을 구축하는 방법은 무엇입니까?

데이터를 활용하여 전략을 개발한 방법을 알아보려면 먼저 전략을 수립해야 합니다. 데이터 전략을 구축하는 기본 단계는 다음과 같습니다.

1. 제안서 작성 및 바이인 획득

2. 데이터 관리 팀을 구성하고 데이터 거버넌스 역할 할당

3. 수집하려는 데이터 유형과 데이터 출처 식별

4. 데이터 수집 및 배포 목표 설정

5. 데이터 전략 로드맵 작성

6. 데이터 저장 및 정리 계획

7. 승인 획득 및 데이터 전략 구현 시작

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각 단계에 대해 하나씩 논의해 보겠습니다.

1. 제안서 작성 및 바이인 획득

데이터 관리를 위한 초기 전략을 세울 때 먼저 조직의 리더십 팀으로부터 동의를 얻어야 합니다. 데이터를 어떻게 활용하여 전략을 개발했는지 설명하기 위해 이 프로그램은 회사에 도움이 될 것이며 조직화된 프레임워크가 없을 경우 발생할 수 있는 잠재적인 위험을 강조합니다.

가능하면 다른 회사가 데이터를 효과적으로 사용하여 견고한 데이터 전략에서 기대할 수 있는 것이 무엇인지에 대한 예를 사용하십시오.

Walmart 또는 Google과 같은 유명 브랜드에만 초점을 맞추지 마십시오. 소규모 기업이 정보를 보다 효과적으로 사용하여 이익을 늘리거나 비용을 절감할 수 있었던 방법을 보여주십시오. 좋은 데이터 전략을 세우는 것이 지금 중요하다는 것을 상사에게 보여줘야 합니다. 그렇게 하지 않으면 미래에 잠재적으로 회사에 재앙적인 영향을 미칠 수 있기 때문입니다.

2. 데이터 관리 팀 구성 및 역할 할당

조직의 리더십 팀이 참여하면 데이터 전략 프로그램 내에서 어떤 유형의 역할을 만들어야 하는지 정의하는 데 도움을 주기 위해 그들과 협력하십시오. 이렇게 하면 다른 사람들이 수집하거나 제어하는 ​​정보에 대한 가시성을 높일 수 있으므로 모든 것이 조직화된 프레임워크를 따르고 있는지 확인하는 데 매우 유용합니다.

또한 특정 데이터 관리 역할이 있으면 특정 데이터 세트를 처리해야 하는 민감한 정도를 쉽게 설정할 수 있습니다.

예를 들어, 일부 직원이 전체 데이터 세트의 특정 부분에만 액세스할 수 있는 보고 구조를 설정하고 다른 직원이 다른 섹션에 대해 더 많은 권한을 갖는 경우, 보다 상세하거나 강력한 정보를 얻으려면 기본적인 데이터 보안 허가 이상이 필요합니다.

3. 수집하려는 데이터 유형과 데이터 출처 파악

역할을 설정했으면 각 개인이나 팀에서 수집하거나 관리해야 하는 정보의 양을 생각하기 시작합니다. 모든 부서가 추가 데이터 세트를 검색하는 데 시간을 소비하는 것을 원하지 않을 수도 있지만, 다양한 유형의 분석으로 잠재적으로 어떤 종류의 질문에 대답할 수 있는지 알고 있어야 합니다.

특정 데이터 세트가 저장될 수 있는 위치에 대한 다른 부서의 제안에 개방적이지만 모든 관리자가 이 분석의 어느 부분을 특정 팀에서 감독해야 하는지 이해해야 합니다. 한 가지 유용한 접근 방식은 처리 중인 정보가 얼마나 민감한지에 따라 보고 구조에 대해 서로 다른 "계층"을 만드는 것입니다.

예를 들어 , 계층 1은 조직의 소수의 사람들만 액세스할 수 있고 주로 고객 지원 문제에 사용되는 연구 데이터일 수 있습니다. 계층 2는 회계 및 IT의 모든 사람이 처리할 수 있으며 비밀로 유지할 필요는 없지만 적절한 채널 외부에 배포되는 경우 여전히 문제를 일으킬 수 있는 판매 수치 및 재고 보고서와 같은 정보를 포함합니다.

마지막으로 계층 3에는 기업의 고위 경영진만 액세스할 수 있는 영업 비밀 또는 내부 기업 세부 정보가 포함된 모든 데이터 세트가 포함됩니다.

이것은 어떤 직원이 데이터 세트를 파헤칠 때까지 데이터 세트에서 원하는 것이 정확히 무엇인지 모를 수 있기 때문에 누가 어떤 종류의 통찰력에 액세스할 수 있는지에 대한 너무 많은 특정 장애물 없이 다양한 종류의 정보가 어디로 이동해야 하는지 표시하는 데 도움이 됩니다.

직원이 특정 유형의 정보를 보관할 적절한 위치를 찾는 데 시간이 걸릴 수 있으므로 각 계층에 어떤 데이터를 저장해야 하는지 고려할 때 사람들에게 충분한 시간을 주어야 합니다.

4. 데이터 수집 및 배포 목표 설정

좋은 데이터 전략을 수립하는 데 있어 또 다른 중요한 부분은 데이터세트를 다양한 보고 구조에 배포하는 방법에 대한 목표를 설정하는 것입니다. 특정 유형의 정보가 필요한 부서를 이미 결정한 경우에도 모든 사람이 자신의 액세스 권한과 책임의 시작과 끝을 이해해야 합니다.

이는 특히 민감한 정보를 보호하려는 경우 조직 분석의 일부에 대한 제어를 포기하는 것을 의미할 수 있지만 누가 무엇을 하는지에 대한 명확한 지침이 있어야 중복성을 줄이고 직원이 다양한 데이터 세트를 활용할 수 있습니다.

예를 들어 , 잘 정의된 고객 서비스 부서가 있는 경우 모든 계층 1 문의를 처리할 수 있습니다. 그러나 제품 개발 팀이 회사에서 판매하는 특정 제품 또는 서비스와 관련된 모든 것을 포함하여 특정 프로젝트에 대해 이 데이터 중 일부를 수집하도록 하는 것도 의미가 있을 수 있습니다.

IT 그룹은 또한 이러한 다양한 소프트웨어 구성 요소가 사용되는 방식에 대한 정보를 수집할 수 있습니다. 이 정보는 비밀로 유지할 필요가 없기 때문에 계층 2 정보로 간주되지만 부서 외부의 직원이 볼 수 있으려면 특별 허가가 필요합니다.

5. 데이터 전략 로드맵 작성

프로젝트를 시작할 때 하고 싶은 한 가지는 달성하고자 하는 것에 대한 따르기 쉬운 로드맵을 만드는 것입니다. 이는 모든 사람이 현재 책임을 제대로 수행할 수 있도록 도와줄 뿐만 아니라, 얼마나 많은 작업이 수행되고 있는지, 팀이 운영을 계속하기 위해 더 많은 자금이 필요한지 여부를 고위 경영진에게 입증하는 데 도움이 될 수 있습니다.

프로젝트의 각 단계를 정의하는 체계적인 타임라인을 만들면 잘못된 순서로 일을 하느라 시간을 낭비하지 않고 모든 직원이 공통의 목표를 향해 함께 일할 수 있습니다. 데이터 전략 로드맵을 작성할 때 기억해야 할 한 가지 중요한 점은 다른 사람들이 당신을 진지하게 받아들이도록 하려면 현실적인 마감일이 중요하다는 것입니다.

즉, 데이터 세트 선택, 개인 정보 보호 정책 구현, 적절한 이해 관계자로부터 승인 받기, 여러 팀에 데이터 세트 배포와 같은 프로젝트의 다양한 부분에 대한 이정표를 설정하여 데이터를 활용하여 전략을 개발하는 방법을 배울 수 있습니다.

직원들에게 현재 책임과 도움이 필요한 그룹에 대해 상기시키는 데 도움이 될 수 있으므로 각 작업을 담당할 사람을 나열하는 것도 좋은 생각입니다.

6. 데이터 저장 및 정리 계획

모든 데이터 전략의 가장 중요한 부분 중 하나는 데이터 세트가 저장된 위치, 레이블이 지정된 방법, 마지막으로 업데이트된 시간, 특정 직원에게 액세스 권한이 부여되었는지 여부를 추적하는 것입니다.

사람보다 데이터 세트가 더 많을 가능성이 높기 때문에 정보가 어디로 가야 하는지에 대한 지침을 만드는 것은 중복을 줄이고 직원이 필요한 것을 신속하게 찾도록 돕는 좋은 방법입니다.

여기에 적용할 수 있는 유용한 팁 중 하나는 모든 데이터세트를 주제, 소유자 및 생성 날짜와 같은 중요한 정보를 포함하는 다양한 범주로 나누는 역분류 시스템입니다. 이렇게 하면 누군가가 데이터 세트에 문제를 보고하는 경우 나중에 원하는 것을 더 쉽게 찾을 수 있습니다.

7. 승인 획득 및 데이터 전략 구현 시작

데이터 세트 수집 및 배포에 대한 제안을 검토한 후, 상위 경영진은 최종 승인을 내리기 전에 몇 가지 변경을 요청할 수 있습니다. 이는 일반적으로 IT 관리의 누군가가 회사의 데이터 전략에 정밀 검사가 필요하다는 것을 분명히 한 후 예약할 수 있는 검토 회의의 일부로 수행됩니다.

이 회의에서 직원들은 새로운 개인 정보 보호 정책 구현 및 데이터 로드맵 제안 작성과 같은 이전 이니셔티브의 옳고 그름에 대해 논의합니다. 이러한 회의 중 특정 권장 사항에 관계없이 관련된 모든 사람이 회의가 끝날 때 함께 모여 프로젝트를 포기할지, 계획대로 계속할지 또는 기존 전략을 약간 조정할지를 선택할 수 있도록 하는 것이 중요합니다.

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결론적 으로, 전략을 개발하기 위해 데이터를 어떻게 활용했는지는 전략을 개발하기 위해 취하는 단계에 따라 다릅니다. 데이터 관리 로드맵을 작성할 때 목표를 달성하기 위해 수행해야 하는 일련의 단계로 생각하는 것이 좋습니다.

이는 직원들이 언제 무엇을 해야 하는지 시각화하는 데 도움이 되는 Gantt 차트 및 WBS(작업 분석 구조)와 같은 도구를 사용하는 것을 의미합니다. 이러한 문서 내에서 프로세스의 각 단계에 필요한 모든 다른 작업을 나열하고 완료해야 하는 시간에 대한 일정을 제공할 수 있습니다.

일부 회사는 스크럼과 같은 애자일 방법론을 사용하기로 선택하지만 대부분의 비즈니스 문제에는 짧은 피드백 루프가 필요하지 않기 때문에 이것이 항상 필요한 것은 아닙니다. 어떤 유형의 회사에서 일하든 모든 데이터 관리 작업이 명확하게 정의되고 여러 직원에게 나누어져 있는지 확인해야 합니다.