데이터 전략 프레임워크: 성공에 이르는 구현 및 확장 방법

기초 공사 없이 건물을 짓거나 사업 계획 없이 회사를 설립한다고 상상해보십시오. 이는 데이터 전략 개발에서도 마찬가지입니다. 데이터 기반 조직이 되고자 한다고 해서 항상 성공하는 것은 아님을 많은 비즈니스 리더가 인식하고 있습니다. 실제로 최근 NewVantage Partners가 진행한 설문조사에 따르면 경영진의 약 99%가 데이터 기반 비즈니스로 거듭나기 위해 노력한다고 응답했으며, 32%만이 이러한 목표를 달성했다고 응답했습니다. 사람들이 데이터를 사용하여 의사 결정을 내리고 필요한 정보를 얻는 방법을 안내하는 명확한 프레임워크가 없이는 성공할 수 없습니다.

데이터 전략을 세우고 유지 관리하려면 조직 전체의 전략적 및 재정적 지원이 필요합니다. 따라서 데이터 전략을 수립하기 전에, 기업 전반에 걸쳐 프레임워크를 확장하기 위한 중요한 변화를 지원하고 조정하는 데 도움이 될 경영진 및 IT 부서의 지원을 확보해야 합니다. 특히 IT 부서는 다음을 최우선으로 처리해야 합니다.

데이터 기반 조직은 비즈니스와 IT 전략 사이에 경계가 없습니다. 비즈니스 목표, 목적 및 회사의 사명을 다루는 주요 이니셔티브와 데이터를 연결하는 포괄적인 데이터 전략을 정중앙에 배치하며, 데이터를 부산물로 취급하지 않습니다. 데이터 전략은 견고해야 하지만, 비즈니스 요구 사항이나 운영이 변경될 때 적응할 수 있도록 유연해야 합니다.

기업에서 성공적인 데이터 전략을 구현하기 시작할 때, 다음과 같은 중요한 단계를 수행하여 변화를 가져오는 영향력을 확인할 수 있습니다.

이제 데이터 아키텍처를 현대화했으므로, 데이터 원본에서 가치를 얻을 방법이 필요합니다. 조직마다 데이터 전략에 대한 요구 사항과 솔루션이 상이하므로, 다양한 사용 사례에 적합한 유연성과 옵션을 갖춘 최신 셀프 서비스 분석 솔루션을 채택해야 합니다. 또한 이 솔루션은 데이터 원본을 인증할 수 있는 방법을 갖추어 사람들이 자신이 수행하는 분석에 어떤 데이터를 사용하는지 알 수 있도록 해야 합니다. 분석을 통해 인사이트를 얻은 후에는, 쉬운 방식으로 이러한 인사이트를 공유하여 조직의 모든 사용자가 효과적으로 질문에 답하고, 데이터를 더 깊이 탐색하며, 더 나은 비즈니스 의사 결정을 내릴 수 있도록 해야 합니다.

데이터 원본부터 선별된 데이터 집합에 이르기까지 거버넌스는 셀프 서비스 분석 배포의 초석이 됩니다. 거버넌스와 더불어, 기업들은 광범위한 엔터프라이즈 데이터 액세스를 처리하고 통합된 데이터 전략을 구현할 때 데이터 카탈로그와 같은 데이터 관리 도구를 활용하고 있습니다. 데이터 선별은 조직이 상이한 정보를 수집, 정리, 정의 및 조정하는 방식을 모두 아우릅니다. 또한, 데이터와 실제 응용 간의 격차를 메우는 프로세스입니다. 데이터 카탈로그는 조직의 데이터 용어를 정의하고 노출하여 사람들이 더 잘 이해할 수 있도록 지원하고 사용자 권한, 사용 메트릭 및 계보를 간략하게 설명합니다.

데이터 전략에서 데이터 거버넌스와 데이터 관리가 균형을 이룰 때 얻을 수 있는 중요한 이점이 있습니다. 올바른 사람들이 올바른 데이터를 확보하고, 프로세스는 더 투명하게 문서화되어 이해되며, 조직 전체에서 데이터 기반 의사 결정이 반복적으로 발생하여 성공적인 결과를 이끌어낼 것입니다.