데이터 기반 비즈니스: 무엇이고 장점은 무엇입니까?

데이터 기반 접근 방식을 활용하는 기업의 수는 매년 꾸준히 증가하고 있습니다. 조직은 데이터를 효과적으로 활용하면 전략에서 정보에 입각한 의사 결정을 가능하게 하여 성공 가능성을 크게 높일 수 있음을 인식했습니다. 그러나 데이터 기반 회사의 특징은 정확히 무엇입니까? 데이터로 작업하는 모든 회사는 데이터 기반으로 간주됩니까? 데이터 사이언스를 증폭하기 위해 조직이 하나가 되는 방법   노력? 이 기사에서는 이러한 질문에 대한 통찰력과 답변을 제공합니다.

데이터 기반 기업이란?

데이터 기반 기업은 전략적 의사결정을 할 때 팀원의 주관적인 의견이나 직감, 감정보다는 데이터 분석에 의존한다는 점에서 차별화된다. 본질적으로 이러한 회사는 전략 및 프로세스에서 데이터 과학을 우선시합니다.

기술의 발전으로 방대한 양의 정보에 쉽게 접근할 수 있게 되었고 기업은 방대한 데이터 세트를 수집하고 분석할 수 있게 되었습니다. 결과적으로 데이터 기반 기업은 정보에 입각한 의사 결정을 내리고 시장 행동을 정확하게 예측할 수 있는 능력을 갖추게 되었습니다.

앞서 언급한 이점 외에도 데이터 기반 회사는 내부적으로나 시장에서 다양한 다른 이점을 얻을 수 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

• 최신 정보: 데이터 기반 기업은 실시간 데이터에 액세스할 수 있으므로 최신 시장 동향을 파악하고 최신 정보를 기반으로 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.
• 간소화된 프로세스: 이러한 기업은 데이터를 활용하여 운영의 비효율성을 식별하고 프로세스를 간소화하여 생산성을 향상하고 리소스 할당을 최적화할 수 있습니다.
• 생산성 향상: 데이터 기반 기업은 데이터 통찰력을 사용하여 워크플로의 병목 현상을 식별하고 데이터 지원 솔루션을 구현하여 생산성을 높이고 전반적인 성능을 향상시킵니다.
• 향상된 시장 예측: 이러한 기업은 데이터를 분석하여 시장 변화와 추세를 보다 정확하게 예측하여 사전 결정을 내리고 잠재적인 경제적 손실을 방지할 수 있습니다.
• 향상된 고객 획득 및 유지: 데이터 기반 기업은 데이터를 활용하여 고객 선호도, 행동 및 요구 사항에 대한 통찰력을 얻을 수 있으므로 고객을 보다 효과적으로 유치하고 유지하기 위해 제품 및 마케팅 전략을 맞춤화할 수 있습니다.
• 더 높은 수익: 데이터 기반 기업은 정보에 입각한 의사 결정을 내리고, 운영을 최적화하고, 데이터 분석을 통해 수익 창출 기회를 식별하는 능력으로 인해 직원당 ​​및 일반적인 수준에서 더 많은 수익을 창출하는 경향이 있습니다.
• 비용 절감: 이러한 기업은 데이터를 활용하여 공급망 운영 최적화, 낭비 감소, 가격 전략 최적화와 같은 비용 절감 기회를 식별하여 전체 비용을 절감할 수 있습니다.

데이터 사이언스에 따른 회사 유형

데이터 과학 구현 수준에 따라 다섯 가지 유형의 조직이 있습니다.

• 데이터 저항 조직: 이러한 회사는 데이터 분석을 성장에 필수적인 것으로 보지 않으며 이와 관련하여 변경 사항을 구현하지 않습니다.
• 데이터 인식 조직: 데이터 저항 조직과 달리 이러한 회사는 데이터 과학의 중요성을 인식하지만 이를 효과적으로 구현하는 방법을 모를 수 있습니다.
• 데이터 기반 조직: 이러한 회사는 기본 데이터 분석을 수행하고 데이터에서 결론을 도출하지만 공식적인 전략은 없습니다.
• 데이터에 정통한 조직: 이러한 회사는 전략적으로 데이터를 사용하여 데이터 이면의 "이유"를 이해하고 소비자 행동에 대한 결론을 도출합니다.
• 데이터 기반 조직: 데이터 정통한 회사의 관행 외에도 데이터 기반 조직은 데이터 기반 의사 결정을 운영 및 전략에 구현하여 통찰력과 결론을 현실로 가져옵니다.

기업이 최적의 효과적인 데이터 활용을 달성할 때까지 데이터 사용에 대한 접근 방식에서 진화와 변화를 겪는 것이 일반적입니다. 그러나 시간이 지남에 따라 정체되고 발전에 실패하여 데이터 기반 의사 결정의 잠재력을 최대한 활용하는 능력을 방해할 수 있는 일부 회사도 있습니다.

회사가 데이터 중심이라는 5가지 지표

데이터 투명성

데이터 기반 회사에서 모든 팀 구성원은 역할에 관계없이 조직, 고객 및 시장에 대한 긍정적 정보와 부정적 정보를 포함하여 모든 유형의 데이터에 액세스할 수 있습니다. 이 개방적이고 투명한 접근 방식을 통해 데이터 환경에 대한 포괄적인 이해를 기반으로 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 부정적인 데이터도 귀중한 통찰력을 제공하고 정보에 입각한 결정을 내리는 데 기여할 수 있음 을 인식하는 것이 중요합니다. 긍정적인 데이터만 보류하거나 선택적으로 표시하면 왜곡된 관점으로 이어질 수 있으며 개선 영역을 식별하거나 문제를 효과적으로 해결하는 회사의 능력을 방해할 수 있습니다. 긍정적이든 아니든 모든 유형의 데이터를 수용하는 것은 조직 내에서 진정한 데이터 중심 문화를 조성하는 데 중요합니다.

데이터 사이언스 전문가의 모습

데이터 과학자의 역할은 모든 데이터 기반 회사에서 중추적입니다. 이 전문가들은 통계, 기술 및 수학에 대한 전문 지식을 활용하여 조직이 보유한 방대한 데이터베이스를 구조화하고 구성하는 일을 담당합니다. 데이터에서 귀중한 정보를 추출, 편집 및 처리하여 조직의 모든 구성원이 액세스하고 이해할 수 있으며 신뢰할 수 있도록 합니다.

기업이 전략적 의사 결정을 위해 데이터를 활용하는 것의 중요성을 인식함에 따라 데이터 과학자에 대한 수요가 다양한 분야에서 빠르게 증가하고 있습니다. 이러한 전문가는 데이터에 숨겨진 통찰력을 찾고 데이터 기반 전략을 추진하는 데 중요한 역할을 합니다. 그들의 전문성과 기술은 현재 데이터 기반 환경에서 비즈니스 성공을 주도하는 데이터의 잠재력을 극대화하는 데 매우 중요합니다.

목표는 또 다른 숫자일 뿐입니다

데이터 기반 회사에서 목표는 추상적인 용어로 설정되지 않고 데이터 기반 통찰력을 기반으로 합니다. 이러한 회사는 데이터 분석에서 파생된 수치적 특성을 통합하여 명확하고 정확한 목표를 설정합니다.

예를 들어, 데이터 기반이 아닌 회사에서 목표는 "내년 매출 증가"로 명시될 수 있습니다. 그러나 데이터 기반 회사에서는 "2월부터 6월까지 매출 34% 증가"와 같이 목표가 더 구체적일 것입니다. 전자의 목표는 모호하고 성공에 대한 광범위한 해석을 허용하는 반면 후자는 구체적이고 측정 가능하며 명확한 목표를 제공합니다.

데이터를 기반으로 정확한 목표를 설정하면 회사는 성공을 위한 명확한 기준을 가질 수 있습니다. 이를 통해 진행 상황을 정확하게 측정하고 전략의 효과를 평가하며 데이터 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 데이터를 활용하지 않으면 기업은 노력의 진정한 영향을 이해하지 못하고 개선 기회를 놓칠 수 있습니다. 반대로 데이터 기반 기업은 진행 상황을 효과적으로 추적하고, 필요에 따라 조정하고, 성과를 최적화하여 보다 정확하고 성공적으로 목표를 달성할 수 있습니다.

의견은 데이터로 뒷받침됩니다

데이터 기반 기업에서는 팀원의 의견이 데이터로 뒷받침됩니다. 회사 전문가의 모든 기여는 관련 데이터로 뒷받침되어야 하며, 주관적인 의견이 아닌 객관적인 정보를 기반으로 의사결정이 내려지도록 해야 합니다. 이 접근 방식은 객관성을 촉진하고 조직의 방향에 대한 감정, 감정 또는 개인 의견의 영향을 최소화합니다. 목표는 감정이나 주관적인 관점이 조직의 진로를 좌우하는 것을 피하고 더 큰 성공을 위해 데이터 기반 의사 결정에 의존하는 것입니다.

조직 서비스의 데이터

데이터는 데이터 기반 회사의 전략에 필수적이지만 인적 자본의 복지와 조직의 전반적인 건전성이 우선합니다. 데이터는 의사 결정의 유일한 동기가 아니라 조직을 추진하는 도구 역할을 합니다. 회사는 데이터에 종속되지 않고 오히려 데이터가 조직의 목표에 기여합니다.

데이터 기반 기업은 의사결정이 여러 요소의 영향을 받으며 모든 요소를 ​​정량화할 수는 없음을 인정합니다. 데이터는 귀중한 통찰력을 제공하지만 종종 의사 결정을 형성하는 질적 요소도 있습니다. 데이터와 기타 관련 요소를 모두 고려하는 전체론적 접근 방식을 채택하여 회사와 직원의 안녕이 데이터 활용과 함께 우선 순위임을 인식합니다.

데이터 기반 접근 방식을 채택하는 방법

회사를 데이터 기반 기업으로 전환하는 것은 시간이 지남에 따라 적응이 필요한 점진적 프로세스입니다. 팀 구성원은 일반적으로 데이터 과학을 통합하고 그 중요성을 이해하는 데 개방적일 수 있지만 조직이 데이터 기반 관행을 완전히 수용하는 데 필요한 디지털 변환에 문제가 있는 경우가 많습니다. 이러한 변환에는 상당한 재정적 및 시간적 투자가 수반될 수 있으며, 이로 인해 일부 회사에서는 주저하게 될 수 있습니다.

이러한 상황에 처한 경우 큰 도움이 될 수 있는 몇 가지 팁을 제공하고 싶습니다.

스마트 모델 실행

SMART는 Specific, Measurable, Achievable, Relevant, Time-bound의 약자입니다. 명확하고 효과적인 목표를 설정하기 위해 널리 사용되는 모델입니다. 다음은 데이터 기반 회사에서 SMART 모델을 실행하는 방법입니다.

• 특정한

• 측정 가능

• 이를 수 있는

• 관련 있는

• 시간 기반

SMART 방법론은 목표를 정의할 때 매우 유용합니다. 그것에 따르면 좋은 목표는 이러한 모든 특성을 충족하는 것입니다.

데이터 액세스 민주화

모든 팀원이 모든 정보에 액세스할 필요는 없지만 업무를 효과적으로 수행하고 가치를 제공하는 데 필요한 정보에 액세스할 수 있어야 합니다.

데이터 거버넌스 구현

데이터 거버넌스는 회사의 데이터를 사용하고 관리하는 방법, 즉 전체 데이터 수명 주기에 대한 명확한 정책을 수립한다는 아이디어를 기반으로 합니다.

좋은 데이터 분석 도구에 기대어

데이터 사이언스를 최상의 방법으로 구현하기 위해서는 원시 데이터에서 쉽고 간결하게 표현된 가치 있는 정보로 이동할 수 있도록 도와주는 디지털 데이터 분석 플랫폼에 의존하는 것이 중요합니다.

어떤 부문에 더 많은 데이터 기반 회사가 있습니까?

데이터 기반 기업의 관점에서 특정 부문은 다른 부문보다 데이터 분석을 더 많이 수용했습니다. 은행, 제조, 통신, 보험, 소매, 자동차 및 의료는 상당한 정도로 데이터 분석을 구현한 부문 중 하나입니다. 그러나 이 분야에서 주목할 만한 기업의 경우 Google, Amazon, Netflix 및 Apple이 의심할 여지 없이 데이터 기반 의사 결정에 대한 혁신적인 접근 방식을 통해 최전선에 있습니다.