데이터 전략: 중요성과 구축 방법

현대 비즈니스의 속도와 점점 더 많은 데이터를 필요로 하는 경쟁 환경 속에서, 조직들은 특히 정교한 실시간 분석 및 생성형 AI 결과를 달성하기 위해 여러 플랫폼에 걸쳐 데이터를 통합하려는 경우, 현재의 데이터 관리 방식이 비즈니스 전략을 여전히 지원하는지에 대해 올바르게 질문하고 있습니다.

• 이 가장 가치 있는 자산이 새로운 트렌드와 기회를 활용할 수 있는 더 나은 민첩성을 제공합니까?
• 데이터 기반 의사 결정을 촉진하는 데 필요한 인사이트를 얻고 있습니까?
• 증가하는 데이터 양에 대해 협업할 수 있습니까, 아니면 거버넌스, 품질 및 비용 통제 수준이 다양한 부서별 사일로로 분할되어 있습니까?

이러한 질문에 대한 답을 알 수 없다면 데이터 전략을 수립하거나 재검토할 때입니다.

데이터 전략이란 무엇인가요?

데이터 전략은 조직이 데이터를 수집, 관리, 거버넌스, 활용 및 가치를 창출하려는 방식을 개괄하는 포괄적인 계획입니다. 이는 데이터 활동을 더 넓은 비즈니스 목표와 연계하기 위한 로드맵이 되며, 데이터 민주화의 목표와 데이터 관리 전략의 우선순위를 설정합니다.

데이터 전략의 목적은 무엇인가요?

데이터 전략은 비즈니스 전략이 변경됨에 따라 적응할 수 있는 유연성이 필요합니다. 데이터 활동에 대한 비즈니스 목표가 효율성/성능을 높이고 수익을 증대시키는 것이라면, 데이터 기반이 되고 데이터를 제품으로 수익화하려는 보다 혁신적인 목표를 가진 전략과는 다를 것입니다. 하지만 둘 다 데이터를 수집, 유지, 보안 및 분석하기 위한 통합된 접근 방식을 요구합니다.

데이터 관리와 데이터 전략의 차이점

데이터 전략과 데이터 관리를 혼동하지 마세요. 데이터 관리는 조직 전체에서 데이터를 수집, 저장, 오케스트레이션 및 공유하는 데 사용되는 프로세스와 시스템을 포함합니다. 데이터 인프라 및 데이터 수명 주기 관리와 같은 운영 측면에 중점을 둡니다.

데이터 전략을 수립하는 것이 왜 중요한가요?

데이터 전략은 비즈니스의 모든 측면에 영향을 미칩니다. 데이터 사일로가 제거되고 직원, 이해관계자 및 고객이 인사이트를 추출하도록 교육받을 때 비즈니스 가치가 발휘됩니다.

데이터 민주화는 조직의 모든 사람이 데이터를 액세스하고 이해하는 데 필요한 교육과 도구를 갖추었을 때 발생합니다. 신뢰와 광범위한 채택을 얻으려면 데이터 파이프라인의 모든 구성 요소는 데이터를 수집, 저장 또는 상호 작용할 때 팀이 사용할 시스템과 관행을 결정하기 위해 조직 전체에서 많은 연구와 동의가 필요합니다.

데이터와 AI를 모든 사람이 사용할 수 있게 되면 기술 직원에 대한 의존도가 줄어들고 데이터 개인 정보 보호 및 조직적 통제를 위한 프레임워크가 생성됩니다. 하지만 데이터 기반 비즈니스 의사 결정을 내리는 것은 투명성, 협업 및 품질 관리 수준 향상을 포함하는 문화적 변화를 수반합니다.

데이터 거버넌스와 AI는 함께 갑니다. 고품질의 안전한 데이터 없이는 효과적인 대규모 언어 모델(LLM)을 구축하는 것은 불가능합니다. 규정을 준수해야 하는 기업은 데이터가 조직을 통해 어떻게 이동하는지 정확하게 추적해야 할 뿐만 아니라, AI 모델을 훈련하는 경우 규제 기관에 해당 모델이 어떻게 작동하는지, 데이터 출처는 어디인지 설명해야 하므로 데이터 품질을 보장해야 합니다. 별도의 데이터 및 AI 플랫폼은 거버넌스 사일로를 생성하여 AI 모델의 가시성과 설명 가능성을 제한합니다.

견고한 데이터 전략은 채택을 촉진하고 워크플로우 변경 및 사람들이 데이터와 상호 작용하는 새로운 방식을 계획하는 데 도움이 됩니다. 조직 전체에 데이터가 민주화되면 위험이 따릅니다. 전략은 소유권 및 액세스에 대한 거버넌스 우선순위를 설정하고 운영을 개선하고 고객 경험을 향상시키며 성장을 주도하기 위한 시정 조치를 식별하는 데 도움이 되어야 합니다.

데이터 전략은 성공적인 결과에 대한 추적 지표를 정의하지만, 실험 및 새로운 AI 투자를 계획하는 데도 도움이 됩니다.

데이터 전략의 이점

효과적인 거버넌스를 위한 전략과 데이터 공유 능력이 없다면, 비즈니스는 머신러닝 및 생성형 AI와 같은 흥미로운 기술을 채택하여 혁신하고 데이터에서 새로운 가치를 찾을 수 없을 것입니다. 병목 현상을 제거하고 데이터 민주화를 개선하는 것 외에도, 데이터 전략은 데이터 팀이 지속적인 요청 및 티켓에서 벗어나 머신러닝(ML) 및 AI 모델과 같은 고급 작업에 집중할 수 있도록 합니다. 잠재적인 이점은 다음과 같습니다.

정보에 입각한 의사 결정

실시간 데이터 분석 보고를 통해 조직은 정확한 데이터 기반 비즈니스 의사 결정을 통해 새로운 과제나 기회에 신속하게 대처할 수 있습니다.

효율성 및 비용 절감 증대

의사 결정을 방해하고 잘못된 결과로 이어지는 비효율적인 프로세스를 제거합니다.

데이터 중심 문화 조성 지원

데이터 전략을 수립하면 최고 경영진의 동의, 교육 및 조직 전체의 향상된 데이터 리터러시를 통해 비즈니스 전체를 위한 로드맵을 제공합니다.

데이터 거버넌스/위험 감소:

EU의 개인정보 보호법(GDPR) 및 건강 보험 양도 및 책임법(HIPAA)과 같은 관련 규정을 준수하여 데이터를 수집, 구성 및 공유할 수 있다는 사실은 강력한 신뢰성과 보안을 보장하고 비즈니스 위험을 완화하는 데 도움이 될 것입니다.

고객 경험 향상

실시간 고객 행동 데이터를 수집하고 분석하는 능력은 비즈니스가 온라인 경험과 제품을 개인화할 수 있도록 합니다. AI, ML 및 자동화를 활용한 참여 전략을 통해 고객에게 더 가까이 다가가 개인화를 위한 기반을 구축합니다.

데이터 전략이 분석 및 AI 성숙도를 달성하는 데 어떻게 도움이 될 수 있나요?

미래를 위한 데이터 전략을 결정할 때 비즈니스의 현재 분석 성숙도를 살펴보는 것이 도움이 될 수 있습니다. 비정형 데이터를 저장하는 조직은 스프레드시트에서 추론할 수 있는 것 외에는 거의 분석 기능이 없습니다. 데이터는 아마도 사일로화되어 있을 것이며, 원시 데이터를 분석할 기술이 부족합니다. 이 단계에서는 데이터에서 더 많은 가치를 얻기 위해 어떤 종류의 질문을 할 것인지 결정해야 합니다.

조직이 분석 역량을 구축함에 따라 고급 SQL 및 예측 모델링 기술을 습득하여 트렌드를 예측하기 시작합니다. 정보 오케스트레이션을 자동화하기 위해 데이터 모델링 도구를 사용합니다. 분석 성숙도의 최고 수준에서 조직은 무언가가 변경된 이유와 대응 방법에 대한 실행 가능한 인사이트를 얻습니다. 이러한 수준의 처방적 분석은 머신러닝 알고리즘 및 AI 모델을 사용하여 대규모 데이터 세트를 다루는 것을 포함합니다.

이를 달성하기 위해 데이터 저장소는 일반적으로 "단일 진실 공급원"으로 중앙 집중화되며, 다양한 기능과 비즈니스 단위는 보다 통합된 데이터 전략에 따라 자체 레이블(메타데이터) 및 보고서로 변환합니다.

분석 성숙도 수준을 이해하면 조직이 있어야 할 위치와 장애물을 제거하기 위해 집중해야 할 사항을 파악할 수 있습니다. 그것이 바로 데이터 전략의 역할입니다.

데이터 전략 구축 방법

좋은 데이터 전략은 현재 비즈니스 가치에 대한 “나는 어디에 있고 왜 거기에 있는가?”에 대한 정직한 평가로 시작됩니다. 이 평가는 리소스, 프로세스, 도구 및 인력의 격차를 식별하는 데 도움이 되어야 합니다. 올바른 사람들을 모으는 것이 여러 단계 중 첫 번째 단계입니다.

1. 팀 구성

   • 데이터 전략 팀에 필수적인 이해관계자는 누구인가요? 이 교차 기능 팀은 관련 데이터에 액세스할 수 있는 이해관계자를 대표해야 하며, 조직의 모든 사람을 위해 데이터를 민주화하기 위해 사일로를 해체한다는 공동 목표를 가져야 합니다.

2. 목표 선택

   • 운영 효율성 증대, 고객 경험 개선, 수익 증대 또는 비용 절감과 같은 데이터 전략에 대한 비즈니스 목표 및 결과를 정의하고, 데이터를 더 의미 있고 실행 가능하게 만들기 위해 해석합니다.

3. 현재 상황 평가

   • 현재 데이터 소스는 무엇이며, 어디에 위치하며, 누가 소유하고 누가 액세스할 수 있습니까? 어떤 시스템, 도구 및 프로세스가 구현되어 있으며 현재 분석 성숙도 수준은 어떻습니까? 사용 가능한 다른 데이터 소스를 결정하고 해결해야 할 격차 또는 과제를 식별합니다.

4. 로드맵 만들기

   • 달성하고자 하는 목표를 이루기 위해 필요한 이니셔티브와 프로젝트인 실행 계획은 무엇인가요? 이 로드맵에는 진행 상황을 추적하기 위한 타임라인, 리소스 요구 사항 및 마일스톤이 포함되어야 합니다.

5. 명확하고 포괄적인 정책 수립

   • 고품질 데이터 사용을 보장하는 원칙과 표준은 무엇인가요? 주요 역할과 책임, 타임라인 및 필요한 리소스를 설명하세요.

6. 필요한 신기술 투자

   • 데이터 통합 플랫폼 및 데이터 관리 솔루션과 같은 새로운 기회를 열어줄 새로운 기술이나 접근 방식은 무엇인가요? 수집된 데이터에서 인사이트를 추출하고 정보를 이해하기 쉬운 방식으로 시각화하는 데 필수적인 분석 기능이 있나요? 활용할 수 있는 기존 리소스, 시스템 및 도구는 무엇인가요? 강력한 인프라는 방대한 양의 데이터를 처리해야 합니다.

7. 데이터 중심 문화 교육 및 구축

   • 새로운 데이터 유형, 변화하는 비즈니스 요구 사항 및 기술 발전에 발맞추기 위해 필요한 새로운 기술은 무엇인가요? 새로운 머신러닝 모델과 AI 기능을 실험하고 테스트할 수 있는 전용 공간이 있나요?

8. 모니터링 및 정기 재평가

   • 성공의 척도는 무엇인가요? 비즈니스 목표에 부합하는 의미 있는 지표를 사용하고 KPI를 정의하세요. 시간이 지남에 따라 진행 상황을 측정하기 위한 벤치마크를 설정하고 데이터 기반 인사이트를 사용하여 변화하는 비즈니스 목표 및 시장 상황에 계속 부합하도록 필요한 조정을 하세요.

데이터 전략 구현의 과제

데이터 전략과 팀에 관한 한, 낮은 데이터 리터러시와 도구 부족은 진정한 데이터 민주화를 방해할 것입니다. 복잡한 데이터 세트를 다루고 비즈니스 가치를 창출하는 데 어떻게 사용될 수 있는지 이해하도록 직원을 교육해야 합니다.

사람들의 참여 유도

조직 전체의 동의 없이는 전략 실행 또한 방해받습니다. 성공적인 데이터 기반 기업은 데이터 기반 의사 결정과 비즈니스 성과 향상을 촉진하는 공유된 가치, 태도 및 행동으로 데이터 및 AI 문화를 조성합니다.

달성 가능하고 지속 가능하도록 보장

데이터 전략 재설계 및 문화 변경은 프로세스입니다. 목표와 목적이 달성 가능하고 지속 가능한지 확인하세요. 단기적으로 실현 가능하고 가치 있는 것에 집중하고 각 성공적인 결과로 조직의 자신감과 역량을 구축하세요.

비즈니스에 맞는 유형 선택

비즈니스에 맞는 데이터 전략 유형을 선택하는 것도 어려울 수 있습니다. 안정성, 보안 및 규정 준수에 과도하게 집중하면 실험과 혁신을 방해할 수 있습니다.

데이터 전략 사례 연구: Databricks와 Thomas

현대 데이터 전략의 핵심 원칙은 “소수를 위한 것이 아닌 다수를 위한 데이터”입니다. 글로벌 인재 평가 제공업체인 Thomas에게 데이터는 모든 것의 핵심이며, 컨설팅 운영을 SaaS 기반 셀프 서비스 비즈니스 모델로 전환했습니다. 이 전환은 배치 처리에서 실시간 이벤트 작업으로의 전환을 요구했습니다. 이를 통해 새로운 머신러닝 및 AI 기능, 분석 및 BI 보고를 지원하기 위해 캡처되는 데이터 유형과 양이 400% 증가했습니다.

또한 Thomas의 데이터 에스테이트는 잘 통합되지 않아 데이터 팀이 시스템 간에 데이터를 이동하는 데 더 많은 시간과 리소스를 소비했습니다. 단일 진실 공급원으로서 데이터 레이크로 전환함으로써 데이터 팀은 문제를 더 효과적이고 효율적으로 식별하고 해결하며 셀프 서비스 분석을 추진할 수 있었습니다.

Thomas의 데이터 과학 수석 관리자인 Luke Treglown은 데이터 인사이트가 “이전 데이터 스택보다 약 40% 더 빠르게 제공되고 있습니다. 수정 및 새로운 솔루션을 훨씬 더 빨리 구현할 수 있어 데이터 과학 팀 시간의 약 20%를 혁신 및 실험에 집중할 수 있습니다.”라고 말합니다.

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(이 글은 AI의 도움을 받아 번역되었습니다. 원문이 궁금하시다면 여기를 클릭해 주세요)