IT 전문가가 조직 전체에서 데이터 분석 모범 사례를 구현하는 방법

모범 사례는 조직의 데이터 분석을 관리해야 합니다. 이 네 단계를 사용하여 시작하십시오.

데이터 세트 수집, 구성 및 분석(데이터 분석이라고 하는 프로세스)을 통해 조직은 데이터가 전달하는 스토리를 기반으로 지능적인 결정을 내릴 수 있습니다. 마케팅 팀에서 디지털 혁신 이니셔티브에 이르기까지 비즈니스 운영의 모든 측면에서 데이터 분석을 활용할 수 있습니다.

그럼에도 불구하고 Gartner 연구에 따르면 2022년까지 분석 통찰력의 20%만이 비즈니스 결과를 제공할 것입니다 ^{[ 1 ]} . 오늘날 조직에서 사용할 수 있는 모든 데이터에도 불구하고 여전히 통찰력 있는 데이터 분석이 부족한 이유는 무엇입니까?

종종 범인은 조직에서 데이터 사용을 관리하는 모범 사례가 부족하기 때문입니다. 팀은 사일로에서 운영되고, 데이터는 지저분하며, IT 팀은 분석 요구 사항을 따라잡기 위해 노력해야 하는 부담이 있습니다.

여기에서 IT 전문가는 데이터 분석 모범 사례를 구현하여 데이터 데이터 관리에 대한 능률적인 접근 방식을 만들어 보다 깨끗한 데이터, 최적화된 리소스 및 통찰력 있는 보고를 생성해야 합니다.

아래 가이드에서는 조직 전체에서 데이터 분석 모범 사례를 구현하는 단계별 접근 방식을 제시합니다. 각 단계에서 비즈니스가 데이터에 접근하는 방식을 혁신하고 조직에 새로운 가치를 제공할 수 있습니다.

1. 조직적 접근 방식 결정

데이터 분석 모범 사례를 설정할 때 가장 먼저 설정해야 할 사항 중 하나는 조직이 데이터 수집, 구성 및 분석에 접근하는 방법입니다. 회사 전체에는 수많은 위치에 대규모 데이터 세트가 있습니다.

일치하는 접근 방식이 없으면 이 데이터가 손실되거나 액세스하기 어렵거나 적절한 매개변수 없이 저장될 수 있습니다. 최종 결과는 데이터를 분석할 때 단순히 데이터 세트를 찾고 정리하는 데 상당한 시간이 낭비된다는 것입니다.

조직이 데이터에 접근하는 방법을 결정함으로써 모든 사람이 성공으로 가는 길에 설 ​​수 있습니다. 고려해야 할 데이터에 접근하는 세 가지 일반적인 스타일이 있습니다.

• 분산 형: 분산형 접근 방식을 통해 개별 팀 또는 부서에서 자체 데이터 관리를 처리할 수 있습니다. 이 접근 방식을 사용할 때 데이터 수집, 저장 및 분석 방법에 대한 매개 변수를 설정하는 것이 중요합니다. 또한 부서 간 데이터 분석이 수행되는 방법에 대한 명확한 지침이 있는지 확인해야 합니다.

• 중앙 집중식 : 많은 대규모 조직은 모든 ​​비즈니스 단위의 데이터가 단일 데이터 레이크에 저장되는 중앙 집중식 데이터 관리 시스템에 투자합니다. 여기에서 전담 데이터 팀이 분석을 수행합니다. 이 접근 방식은 데이터 팀이 데이터 유지 관리 및 카탈로그 작성을 담당하므로 보다 깨끗한 데이터 세트를 용이하게 합니다. 그러나 팀이 데이터 분석 요청으로 백로그되는 경우 제한이 있을 수 있습니다. 인력이 충분하지 않으면 이 접근 방식이 빠르게 병목 현상이 되어 분석 및 보고 프로세스가 느려질 수 있습니다.

• 하이브리드 : 일부 비즈니스의 경우 하이브리드 접근 방식에서 균형을 찾을 수 있습니다. 이 전략에는 중앙 집중식 데이터 관리가 포함되며 팀은 여전히 ​​자체 데이터 세트를 유지하고 부서별 분석을 실행할 수 있습니다. 이 접근 방식은 팀이 전체 조직에서 데이터 액세스를 보장하면서 자체 데이터 요구 사항을 해결할 수 있도록 지원합니다.

조직에서 어떤 데이터 전략 접근 방식을 사용하든 관계없이 데이터 보안 요구 사항은 항상 중앙 집중화되어야 합니다. 이는 조직을 보호하고 데이터 규정 준수를 보장하는 데 중요합니다.

조직에 가장 적합한 접근 방식은 규모와 특정 비즈니스 사용 사례에 따라 크게 달라집니다.

2. 명확한 목표를 정의하고 그에 따라 데이터의 우선순위 지정

데이터 분석은 항상 명확한 비즈니스 목표에 따라 진행되어야 합니다. 명확한 목표가 없으면 조직에서 중요한 데이터 수집을 놓칠 수 있습니다. 당면한 목표를 달성하는 데 어떤 데이터가 도움이 되는지 팀이 명확하지 않기 때문에 정보가 손실될 수 있습니다.

반면에 너무 많은 관련 없는 데이터에 묻혀 데이터를 정리할 때 엄청난 양의 리소스가 낭비될 수 있습니다.

시간과 돈을 낭비하지 않으려면 주요 이해 관계자와 협력하여 조직 데이터의 최종 목표를 결정하십시오. 여기에서 이 데이터를 수집하고 구성하며 궁극적으로 통찰력 있는 분석을 제공하는 데 필요한 도구를 식별하고 구현할 수 있습니다.

결국 데이터 분석은 문제 해결에 관한 것입니다. 팀에서 해결하려는 문제와 이 분석을 수행하는 데 필요한 데이터를 정의하면 팀이 처음부터 효율적으로 운영될 수 있습니다.

3. 부서 간 동의 보장

너무 자주 조직은 데이터 관리 및 분석을 위해 IT 부서와 데이터 과학자에게만 의존합니다. 이 사일로화된 접근 방식에는 문제가 많습니다.

팀이 관련 팀과 협업하지 않고 단일 분석을 요청하는 경우 더 큰 그림을 보기가 어렵습니다. 또한 이 접근 방식은 사일로화된 팀이 종종 동일한 분석에 대한 요청을 제출하거나 완료하기 때문에 시간을 낭비할 수 있습니다.

더 나은 부서 간 동의를 위해 조직의 모든 사람이 가설 기반 방법론으로 일상 업무에 접근할 수 있도록 권한을 부여하세요. 모든 팀은 해결해야 할 문제와 데이터가 원하는 답을 찾는 데 어떻게 도움이 되는지 고려해야 합니다. 이 외에도 팀은 큰 그림을 분석하기 위해 여러 부서에서 협력해야 합니다.

이러한 유형의 데이터 기반 문화 구축은 교육에서 시작되며 IT 팀은 맨 위에서 시작해야 합니다. C-suite 구성원의 승인을 보장하면 이니셔티브가 데이터에 의해 주도되는 조직을 만드는 데 도움이 됩니다. 경영진이 데이터로 전략과 노력을 지원하도록 팀에 압력을 가하면 낙수 효과가 발생합니다.

IT 팀과 데이터 과학자에게만 의존하는 대신 모든 팀이 함께 협력하여 깨끗한 데이터와 지능형 분석이 우선시되는 문화에 기여할 수 있습니다.

4. 작업에 적합한 도구 선택

다양한 데이터 도구는 다양한 목표를 염두에 두고 구축됩니다. 올바른 도구를 선택하면 팀이 조직 전체에 모범 사례를 얼마나 쉽게 구현할 수 있는지에 중요한 차이가 있습니다.

데이터 분석 소프트웨어 옵션을 비교할 때 다음과 같은 질문을 스스로에게 해보십시오.