데이터 기반이 되는 데 방해가 되는 5가지 과제

기업과 데이터 간의 관계가 변화하고 있습니다. 종단 간 사고 방식을 수용함으로써 조직은 데이터를 비즈니스 가치로 더 크게 전환할 수 있습니다.

일선 팀의 데이터를 고객과의 일상적인 상호 작용과 결합한 다음 다시 회사 내부 네트워크로 변환함으로써 종단 간 데이터 문화가 만들어집니다.

우리는 군사 정보 및 인간 중심 설계 분야에서 일한 경험과 1,000명 이상의 비즈니스 리더의 통찰력을 바탕으로 조직이 데이터 기반 문화를 구축하려고 할 때 직면하는 5가지 주요 과제를 식별했습니다.

데이터 기반 의사 결정의 범위

데이터 기반 의사 결정은 데이터를 수집 및 분석하여 통찰력을 추론한 다음 해당 통찰력을 기반으로 의사 결정을 내리는 프로세스입니다.

이 프로세스는 객관적이며 데이터에 대한 메트릭의 영향에 따라 분석할 수 있습니다.

모든 제조 산업은 데이터 기반 의사 결정의 이점을 누릴 수 있습니다. 시간을 절약하기 위해 경영진은 생산 속도를 높일 계획을 세울 수 있습니다.

데이터 기반 의사 결정을 통해 과거 정보를 사용하여 미래에 일어날 일을 예측할 수도 있습니다. 데이터가 없을 때 잘못된 가정을 하고 편견의 영향을 받기 쉽습니다. 비즈니스 거물은 진단 모델링, 데이터 분석 및 처리에 이 접근 방식을 사용하여 성능을 개선할 수 있습니다.

데이터 기반 의사 결정의 이점

• 향상된 전략적 민첩성

  매출 수치, 재료비, 시장 예측과 같은 데이터는 항상 기업에서 비즈니스 전략을 수립하는 데 사용되어 왔습니다. 이러한 전략은 현대 비즈니스에서 사용할 수 있는 데이터의 다양성, 속도 및 양에 크게 영향을 받습니다.

  데이터 기반 비즈니스는 대용량 데이터에 대한 짧은 대기 시간 액세스가 필요한 새로운 기술 및 애플리케이션의 채택이 증가함에 따라 새로운 데이터를 신속하게 수집, 분석 및 처리하는 데 능숙해야 합니다.

• 향상된 고객 가시성

  데이터를 현명하게 사용하는 기업은 고객을 그 어느 때보다 잘 알고 있습니다. 고객이 어디에서 왔는지, 무엇을 필요로 하는지, 무엇을 사고 싶은지, 어떻게 사고 싶은지, 어떻게 연락하고 싶은지 알 수 있습니다.

  데이터 수집은 고객을 아는 비결이 아닙니다. 여러 소스의 데이터를 통합한 다음 이를 가장 필요로 하는 조직의 사람들이 액세스하고 실행 가능하며 이해할 수 있도록 하는 기능입니다. 이러한 분석의 정교함과 복잡성은 차세대 네트워크 인프라를 필요로 합니다.

• 통찰력에 의한 혁신

  고객을 완전히 이해하고 있는 데이터 기반 비즈니스는 이러한 통찰력을 사용하여 고객을 위한 애플리케이션, 제안 및 경험을 개선할 수 있습니다.

  예를 들어 소매 부문은 고객 데이터를 사용하여 매장 내 경험에서 고객이 원하는 것을 구상할 수 있었습니다.

  소매업체는 지속적인 혁신을 통해 미래의 매장을 개발하고 다른 산업에도 교훈을 제공합니다.

• 운영 효율성

  성공적인 비즈니스는 행복한 고객을 기반으로 합니다. 많은 기업들이 이면의 개선이 고객 경험을 개선하는 가장 효율적인 방법일 수 있다는 사실을 무시합니다.

  기업은 데이터를 지능적으로 모니터링하여 운영을 실시간으로 최적화할 수 있습니다. 기업은 장비 상태, 운송 경로, 날씨 패턴, 공급망 상태, 재고에 대한 데이터를 수집하여 중단 및 수요에 대응하기 위해 프로세스 및 운영을 추적하고 자동으로 조정할 수 있습니다.

• 실시간 자본 통찰력

  대부분의 기업은 데이터가 아닌 추측에 따라 유지 관리 및 자본 지출을 기반으로 합니다. 기계를 수리하거나 교체할 시기에 대한 추측은 추정치를 기반으로 합니다.

  더 어려운 상황은 장비 고장으로 인해 유지 관리 및 구매 결정이 내려져 생산성 손실과 예상치 못한 지출이 발생하는 경우입니다.

• 경쟁 우위

  비즈니스를 통해 하이브리드 및 다중 클라우드 플랫폼과 빅 데이터 탐색을 실험해 본 적이 있을 것입니다. 다음으로 비즈니스의 성공을 확장하여 경쟁력을 높이십시오.

데이터 기반이 되는 데 방해가 되는 5가지 과제

1. 데이터 품질

   첫 번째 데이터 기반 과제는 데이터 기반 프로젝트에 있으며, 데이터 검색은 중요하고 기본적인 작업이 될 수 있습니다. 사용자 중심 프레임워크 및 기타 조직 프레임워크와 같은 기준에 따라 데이터 품질에 대한 접근 방식을 발견할 수 있습니다.

   

   해결책

   데이터 프로파일링 및 데이터 탐색 방법 외에도 분석가는 데이터 세트의 품질뿐만 아니라 사용의 의미도 확인할 수 있습니다. 높은 데이터 품질을 개선하고 보장하려면 데이터 품질 주기를 따르는 것이 중요합니다.

2. 데이터 통합

   데이터 통합은 서로 다른 소스의 데이터를 결합하고 함께 저장하여 통합된 보기를 얻는 프로세스입니다. 데이터 통합 ​​문제는 조직 내의 일관성 없는 데이터로 인해 발생할 수 있습니다.

   해결책

   복잡한 데이터 통합 ​​문제를 해결하기 위해 여러 데이터 통합 ​​플랫폼을 사용할 수 있습니다. 데이터 통합 ​​도구를 사용하면 변환을 자동화 및 조정하고 확장 가능한 프레임워크를 만들고 쿼리 성능을 자동으로 최적화하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

3. 더러운 데이터

   세 번째이자 가장 중요한 데이터 기반 문제는 부정확한 정보가 포함된 더티 데이터라고 합니다. 데이터 세트에서 꺼내는 것은 사실상 불가능합니다. 오류의 심각도에 따라 더티 데이터로 작업하려면 B2B 데이터 기반 마케팅 전략을 구현해야 합니다. 더티 데이터의 유형은 다음과 같습니다.

   • 부정확함: 이 경우 기술적으로 정확한 데이터가 조직에 부정확할 수 있습니다.
   • 올바르지 않음: 필드 값이 올바르지 않은 것으로 간주되려면 유효한 값 범위 내에 있어야 합니다.
   • 중복: 중복 데이터의 발생은 반복 제출, 잘못된 데이터 결합 등의 결과일 수 있습니다.
   • 불일치: 불일치 데이터는 종종 중복 데이터로 인해 발생합니다.
   • 불완전: 누락된 값이 있는 데이터가 그 이유입니다.
   • 비즈니스 규칙 위반: 이 유형의 데이터가 있는 경우 비즈니스 규칙이 위반됩니다.

   해결책

   데이터 관리 전문가는 조직이 원시 및 비정형 데이터를 정리, 검증, 교체 및 삭제하여 이러한 문제를 극복하도록 도울 수 있습니다. 또한 시장에서 사용할 수 있는 데이터 정리 도구 또는 더러운 데이터를 정리하기 위한 데이터 스크러빙 도구입니다.

4. 데이터의 불확실성

   측정 오류, 처리 오류 등 여러 가지 이유로 불확실성이 발생할 수 있습니다. 실제 데이터를 사용할 때는 오류 및 불확실성이 예상되어야 합니다.

   해결책

   강력한 불확실성 정량화 및 분석 소프트웨어 도구를 사용하여 복잡한 시스템을 시뮬레이션, 테스트 및 분석하는 작업을 단순화할 수 있습니다.

5. 데이터 변환

   데이터 변환은 일반적으로 서로 호환되지 않으므로 함께 사용하기 전에 정리 및 정규화해야 하는 여러 소스의 마지막 데이터 중심 과제입니다. 데이터에서 의미 있는 통찰력을 얻기 위해 데이터 변환은 데이터를 한 형식에서 다른 형식으로 변환하는 것으로 설명할 수 있습니다. 전체 데이터를 사용 가능한 형식으로 변환할 수 있지만 데이터 속도의 증가, 끊어진 데이터 연결을 수정하는 데 소요되는 시간 등과 같이 ETL 프로젝트에서 잘못될 수 있는 몇 가지 사항이 남아 있습니다.

   해결책

   Ketl, Jedox 등 다양한 ETL 도구를 사용하여 데이터를 추출하고 분석에 적합한 형식으로 저장할 수 있습니다.

마지막 생각들

이러한 문제를 깊이 이해한 후 우리는 비즈니스 팀이 필요할 때 언제 어디서 어떻게 데이터와 통신할 수 있도록 하는 프레임워크를 개발했습니다.

팀 구성원은 이 목표를 달성하기 위해 총체적으로 생각하고 보다 평평한 구조로 결정을 내릴 수 있어야 합니다. 이를 올바르게 수행하면 조직의 데이터를 매일 실제 비즈니스 가치로 전환할 수 있습니다.

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