분석으로 비즈니스 가치를 창출하는 5가지 방법

편집자 주: 이 글은 원래 Forbes에 실렸던 기사입니다.

많은 조직에서 분석을 확장하여 모든 직원이 그 이점을 활용하게 하거나 분석 투자의 전체 가치를 실현하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 또한, 이들 조직에서 생성하는 기하급수적인 양의 데이터로 인해 직원이 자신의 역할에서 데이터를 사용하게 돕는 데 복잡성이 가중됩니다.

McKinsey에 따르면, 조직들은 한층 더 데이터 기반이 되기 위해 수조 달러를 투자하고 있지만, 그중 단 8%만이 성공리에 분석을 확장하여 데이터에서 가치를 얻고 있습니다. 

데이터를 효과적으로 활용하면 귀사에서 문제를 해결하고 번창할 기회가 많이 생길 것입니다. 데이터를 성공적으로 사용하고 분석하려면, 직원은 업무에 적합한 데이터는 물론, 관련 인사이트를 찾고 이해하도록 지원하는 기술 및 리소스에 액세스해야 합니다. 이러한 핵심 요소를 갖춘다면, 사람들은 특정한 비즈니스 문제를 해결하고 즉각적인 질문에 대한 답을 찾는 데 도움이 되는 비주얼리제이션, 보고서 또는 대시보드로 관건이 되는 데이터 및 분석 사용 사례를 해결하고 그에 따라 고객과 이해관계자를 위한 가치를 구축하기에 더 나은 준비가 됩니다.

처음에는 작은 규모의 데이터 및 분석 사용 사례로 시작해 즉각적인 가치를 창출하면, 더 많은 사람과 팀이 각자의 필요에 맞게 분석을 적용하고 자산을 더 개발해야겠다는 생각이 들 것입니다. 그 결과, 조직의 인력이 데이터 사용의 가치를 인정하고 행동으로 옮기며 홍보하게 되며 이것이 조직의 데이터 문화를 정의합니다. 이를 통해 생기는 긍정적인 성과로는 데이터 탐색 및 호기심 증대, 공동 작업 개선, 고립된 데이터 사일로를 무너뜨리는 능력, 데이터 관련 활동에 대한 기대치 제고, 신뢰와 책임을 똑같이 중요하게 여기는 인식, 데이터에서 가치를 실현하려는 노력 등이 있습니다.

전 세계 모든 지역의 데이터 선도 기업에서 평균 73.5%의 응답자가 의사 결정이 항상 데이터를 기반으로 한다고 답한 반면, 데이터 인식 단계의 기업에서는 그렇게 답한 비율이 5.7%에 불과했습니다. 

기업에서 기술 투자를 통해 데이터 문화를 구축하거나 향상할 때, 데이터로 광범위한 의사 결정을 내리고 조직 전체의 행동과 신념을 개선하고자 데이터 기술 연마를 지원하고 인프라를 개발합니다. 데이터 기반 의사 결정을 다룬 이 Forbes 기사를 통해 데이터를 다양한 비즈니스 작업 흐름에 통합하는 방법에 대해 자세히 알아보십시오.

데이터로 힘을 모아 이겨 내는 것이 중요한 이유 

조직의 모든 사람이 데이터를 사용해 의사 결정을 해야 합니다. 직원들과 승리의 공로와 성공 패턴을 공유하면 비즈니스 전반에 걸쳐 참여를 확대하고 심화하는 데 도움이 될 것입니다. 훈련된 분석가가 아닌 비즈니스 사용자는 직관적인 셀프 서비스 분석을 통해 자신의 업무와 관련된 방식으로 데이터를 사용할 역량을 갖추게 됩니다. 즉, 더 많은 사람이 의사 결정을 내리는 데 데이터를 사용할 수 있게 되어 비즈니스 전반에 걸쳐 분석 및 데이터 기반 의사 결정이 확장되게 돕습니다. 

분석 가치를 즉시 제공하는 방법

여기서는 궁극적으로 회사의 장기적 생존을 뒷받침할 우선적인 사용 사례에 대해 즉각적인 가치와 참여를 창출할 수 있는 다섯 가지 방법과 이러한 방법을 사용하여 성공을 거둔 기업의 사례를 소개합니다.

기술 수준에 관계없이 몇 분 만에 분석을 바로 시작하려면 Tableau Exchange를 방문하여 다양한 산업, 부서, 응용 프로그램의 사용 사례와 비주얼리제이션을 빠르게 만드는 데 도움이 될 대시보드 확장 프로그램, 커넥터, 액셀러레이터를 다운로드하십시오. 

1. 셀프 서비스 분석을 사용합니다. 그러면 직원들이 더 빨리 각자의 문제에 대한 해답을 찾고 인사이트를 발견할 도구와 힘을 갖게 됩니다. 직원들은 공동 작업을 통해 합의에 따라 팀의 목표를 뒷받침하도록 메트릭과 차원을 사용자 지정할 수 있습니다.

인도에 사업 기반을 둔 유통 및 물류 회사 DTDC는 배송 지연 문제를 더 잘 파악하고자 Tableau를 사용해 지도상에 데이터를 배치했습니다. 이 회사에서는 위치, 제품, 다양한 서비스 매개 변수를 기준으로 정보를 세분화했습니다. 이 회사는 이 데이터를 사용한 덕분에 코로나19 발생 이전 수준의 수익성을 회복한다는 목표를 단 9개월 만에 달성했습니다.

또한, DTDC는 이전에 운영팀에서만 모니터링하던 배송에 대한 상세한 뷰를 더 많은 팀에 제공했습니다. 이러한 정보를 모든 고위 관리자가 활용할 수 있게 함으로써, 더 많은 사람이 더 나은 서비스 실적을 거두기 위해 전술적, 전략적 의사 결정을 내리고 추적할 수 있게 되었습니다. 

이제 고위 관리자는 매일 추세를 살펴보고 실행 가능한 인사이트를 도출하여 팀이 새로운 수익원을 찾도록 돕는 동시에, 기존 고객에게 탁월한 고객 서비스를 제공할 수 있습니다.

2. 팀에서 성공을 측정하는 데 도움이 되는 구체적인 목표와 관련 KPI를 제공합니다. 목표를 명확히 기술해 놓으면, 팀이 대화형 비주얼리제이션과 같이 목적에 맞게 만든 데이터 자산을 재빨리 생성하여 주요 비즈니스 프로세스를 모니터링하고 해당 사업부와 관련된 주요 의사 결정 지점을 처리할 수 있습니다.

인도의 선도적인 개인 미용, 위생 및 의료 서비스 회사인 Emami는 재무 및 운영 메트릭을 추적하기 위한 맞춤형 비주얼리제이션을 만들었습니다. 예를 들어 이 회사에서는 모든 구매 주문을 한눈에 확인하고 너무 오랫동안 미처리 상태로 있었던 주문을 드릴다운하여 조사할 수 있습니다. Emami의 팀에서는 또한 Tableau를 사용하여, 사용자가 어떤 브랜드의 성장세가 가장 큰지 파악할 수 있게 특별히 만들어진 데이터 자산인 브랜드 성과 히트 맵도 구축했습니다. 이를 통해 이 회사는 소매업체에 데이터 기반 권장 사항을 제시할 수 있습니다.

3. 직관적인 AI로 고급 분석을 대중화합니다. 예측 분석을 통해 직원들은 현재 그리고 미래를 위해 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 데이터 과학 기능의 사용 진입 장벽을 낮추면 더 많은 직원이 복잡한 분석 문제를 해결할 수 있습니다. 

독일에 본사를 둔 에너지 그룹 E.ON은 Tableau를 사용하여 열병합 발전 시스템의 센서 상태를 모니터링합니다. 이 회사의 그리드 시스템은 단 하나의 맵 내에서 수만 개의 네트워크 구성 요소를 모니터링합니다. 이러한 인사이트는 회사의 예지 보전 전략을 뒷받침하여 최적의 성능으로 시스템을 운영하도록 해줍니다. 

E.ON의 AI 팀은 또한 Tableau를 사용하여 센서의 값을 단일 '상태 지수'에 매핑하는 쉬운 모니터링 알고리즘도 개발했습니다. "담당 직원은 더 이상 통제실에 앉아 20개나 되는 화면을 계속 지켜볼 필요가 없습니다. 통합된 시각적 실시간 환경에서 모든 걸 모니터링할 수 있죠. 발전소 외부의 동료도 iPad를 들고 상태 지수를 조사하여 터빈을 모니터링할 수 있습니다." 시각적 분석 엔지니어 Alexander Schaaf가 말했습니다. 

4. 내부 교육 세션, 타사 프로그램 등으로 인력 개발에 투자하여 데이터 사용 시 데이터 리터러시 또는 자신감 개발을 지원합니다. 데이터 리터러시가 점점 더 빨리 데이터 과학자와 분석가뿐 아니라 모든 직원에게 요구되는 필수적인 기술이 되고 있으므로, 조직의 분석 성숙도를 높이고 모든 직원이 데이터를 탐색하고 이해하며 데이터로 소통하는 능력을 우선시해야 합니다. (데이터 기술 격차 해소에 도움이 되는 유용하고 검증된 지침을 이 Forbes 기사, 모두를 위한 데이터 리터러시와 분석 성숙도로 성공적으로 나아가는 길에서 찾아보십시오.)

기업이 고객의 이해와 고객 행동을 예측하도록 지원하는 데이터 회사 Zeotap은 회사 인력의 데이터 리터러시 성장과 직원의 기술 향상을 위해, 90일간 무료로 제공되는 Tableau 교육을 이용했으며 계속해서 정기적인 내부 세션을 운영 중입니다. 분석팀은 분석 모범 사례를 발견하고 오늘의 비주얼리제이션에서 매일 영감을 얻으려 노력합니다. 

영업팀, 경영진, 영업 지원팀, 마케팅팀을 포함하도록 Tableau 배포를 확장함으로써 더 많은 사람이 더욱 심층적인 영업 및 수익 인사이트를 활용할 수 있게 되어 데이터를 더욱 친숙하고 자신감 있게 활용할 수 있게 됩니다. Zeotap의 경영진도 어떤 제품과 세그먼트가 가장 많은 수익 창출에 기여하는지 더 잘 파악하고 교차 판매 및 상향 판매 전략에 대해 정보에 기반한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

5. 빠른 피드백을 제공할 수 있는 각 부서의 주제별 전문가를 선정하여 데이터 및 분석 팀에서 효과적인 데이터 자산 개발에 필요한 비즈니스 컨텍스트를 받도록 하십시오. 이로써 모든 사람이 그 데이터 자산을 사용하여 더 심층적인 분석을 할 수 있습니다.

JPMorgan Chase(JPMC)는 데이터를 사용하여 중요한 전략적 결정을 내립니다. JPMC의 마케팅 운영 팀은 고객의 여정을 분석하여, 이를 통해 웹 사이트, 홍보 자료 및 Chase 모바일 응용 프로그램과 같은 제품의 디자인 결정에 영향을 주기도 합니다. 한편, 재무 및 지점 관리자는 데이터를 분석하여 은행에 대한 고객 경험이 향상되도록 지원합니다. 

하지만 분야 전문 지식으로 역량이 강화된 JPMC 직원은 이들만이 아닙니다. 트레이더, 운영 분석가, 영업팀, 리스크 관리팀, 준법감시팀 구성원들도 기존 비즈니스 응용 프로그램과 원활하게 연결되는 분석 경험을 뒷받침하는 Tableau의 API 기능의 이점을 활용했습니다.

IT 팀은 비즈니스 그룹이 데이터에 더 쉽게 접근할 수 있도록 장벽을 제거함으로써 전사적 차원에서 셀프 서비스를 지원했습니다. 2017년에 8명의 개인이 플랫폼에서 1,200명의 신규 개발자와 분석가를 교육한 것을 시작으로, 직원들 사이에 관심이 고조되어 현재 사용자 수가 거의 30,000명으로 늘었습니다. 

또한 JPMC 비즈니스 팀 전체의 분석가가 Tableau를 사용하여 데이터에 질문할 수 있게 함으로써 수동 보고 시간을 수개월에서 수주로 단축하여 작업 시간을 수천 시간 절감했을 뿐 아니라 향상된 투명성을 통해 전사적으로 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있게 되었습니다. 

Tableau Blueprint를 사용한 분석 역할과 책임의 이해

IT/BI 전문가, Tableau 관리자, 데이터 관리자, 콘텐츠 크리에이터를 포함하여 여러 부서에서 참여하는 프로젝트 팀의 직원들이 더욱 효과적인 데이터 사용을 추구하는 회사의 방침에 따라 어떤 역할들을 수행할 수 있는지 알아보십시오. 부서 간 프로젝트 팀은 분석 관행의 확립과 유지 관리, 비즈니스 및/또는 규정 요구 사항을 준수하는 조직의 데이터 관리, BI 플랫폼의 계획 및 배포 등에 집중해야 합니다. 특정 가치를 제공하는 역할들에 대해 Tableau Blueprint를 통해 알아보십시오. 

앞으로 나아갈 길

전 세계의 조직에서 이 다섯 가지 우선순위를 활용해 조직적 참여도를 높이고 데이터 문화를 촉진하고 있습니다. 팀마다 데이터 우선 사고방식으로 의사 결정을 내릴 수 있으면 기업은 모든 이해관계자를 위한 가치를 손쉽게 창출해 낼 수 있습니다. 핵심은, 작게 시작하여 주요한 성과를 보여줌으로써 직원들이 변화에 동참하고 각자 자신의 데이터와 인사이트로 관건이 되는 사용 사례를 해결하도록 장려하는 것입니다. 

귀사에서 다음 단계로 나아가는 데 도움이 될 다음과 같은 리소스가 있습니다.

조직에서 데이터 우선 사고방식으로 더 많은 것을 달성할 방법에 대한 세부적인 지침은 데이터 문화 플레이북을 보십시오.

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1. IDC 백서, Tableau가 후원, 데이터 문화가 데이터 기반 조직에서 어떻게 비즈니스 가치의 동력이 되는가, 문서. ##US47605621, 2021년 5월.