데이터 사일로가 비즈니스 의사 결정을 방해하는 것을 막는 방법

기본적으로 데이터 기반 마케팅 전략은 가장 좋은 진행 방법에 대한 정보에 입각한 결정을 내리기 위해 많은 데이터 소스에서 가져오는 것에 의존합니다. 어둠 속에서 찌르는 대신 데이터 중심의 진행 형식은 모든 마케팅 결정이 논리와 정확한 데이터 세트를 기반으로 하도록 합니다. 데이터 분석의 웅장함은 마케팅을 훨씬 더 안정적이고 전략적인 영역으로 만들었습니다.

그러나 데이터 사일로는 비즈니스가 자체 데이터를 최대한 활용하는 데 직접적으로 방해가 됩니다. 다양한 사용자가 자신의 결정에 더 나은 정보를 제공하기 위해 필요한 데이터를 자유롭게 사용할 수 있는 대신 완전한 액세스 권한이 부여되지 않습니다. 한 부서에는 다른 팀이 기능하는 데 도움이 되는 중요한 사용자 데이터가 풍부할 수 있지만 데이터 사일로는 이 데이터를 기반으로 유지하고 액세스할 수 없도록 합니다.

이 기사에서는 데이터 사일로가 무엇인지, 어떻게 발생하는지, 비즈니스에 미치는 부정적인 영향, 데이터 사일로를 완전히 제거하는 방법에 대해 논의합니다.

바로 들어가 보겠습니다.

데이터 사일로란 무엇입니까?

데이터 사일로는 데이터가 한 위치에 포함되어 자유롭게 이동할 수 없다는 은유입니다. 이는 한 부서나 팀에 갇혀 있는 데이터가 비즈니스 전체로 흐르지 않음을 의미합니다.

이 데이터는 비즈니스 내의 다른 사용자 및 부서에서 액세스할 수 없기 때문에 갇혀 있는 상태로 남아 특별히 유용하지 않습니다. 이러한 상황에서 부서 간의 투명성과 의사 소통이 완전히 결여되어 전체 범위의 문제가 발생합니다.

특히 데이터 기반 노력을 실행할 때 데이터 사일로는 단순히 모든 데이터를 가지고 있지 않아 계산이 부정확할 수 있음을 의미합니다.

데이터 사일로의 주요 원인은 무엇입니까?

데이터 사일로는 모든 비즈니스가 알지 못하는 사이에 경험할 수 있는 것입니다. 특히 서로 다른 부서가 거의 상호 작용하지 않는 대규모 비즈니스에서는 데이터 사일로가 원래 생각했던 것보다 훨씬 더 일반적입니다.

일반적으로 데이터 사일로가 드물게 발생하는 것에서 비즈니스에 부정적인 영향을 미치는 것으로 푸시하는 세 가지 원인이 있습니다. 이것들은:

• 신속한 확장 – 비즈니스를 확장하는 것이 회사에 큰 도움이 되지만 적절한 관리가 없으면 데이터 스토리지에 문제가 빠르게 발생할 수 있습니다. 소규모 기업은 처리해야 할 데이터가 적기 때문에 데이터가 손실되거나 사일로가 형성될 가능성이 적습니다. 그러나 급속한 확장으로 인해 그 어느 때보다 많은 데이터가 제공되어 데이터 사일로가 형성되기 시작할 가능성이 크게 높아집니다.
• 회사 커뮤니케이션 – 회사 문화가 부서 간 커뮤니케이션에 특별히 재능이 없다면 이러한 직접적인 커뮤니케이션 라인이 부족하여 다른 부서에서 다른 부서가 어떤 데이터를 보유하고 있는지 알지 못하게 됩니다. 협업하지 않는 팀은 데이터의 신속한 전송을 방해할 가능성이 더 높고 의도치 않게 해당 부서 내에서 대규모 데이터 사일로를 형성하기 시작할 것입니다.
• 기술 – 기술 또는 기술의 부족은 데이터 사일로의 주요 원인 중 하나입니다. 데이터 소프트웨어가 회사 전체에 걸쳐 정확한 데이터 공유를 위한 잠재력이 전혀 없다면 비즈니스 내에서 일하는 사람들이 사일로를 쉽게 해체할 수 없을 것입니다. 특히 부서가 다른 경우 기술적인 어려움 중 하나는 형식이 다를 수 있는 데이터를 하나의 중앙 데이터베이스로 옮기는 것입니다. 올바른 기술이 없으면 데이터가 중앙 허브로 자유롭게 전달할 수 없기 때문에 데이터 사일로가 형성됩니다.

이러한 데이터 사일로를 형성하는 방법은 일반적이지만 운이 좋은 것은 쉽게 극복할 수 있다는 것입니다. 이러한 문제에 대해 걱정하는 대신 문제의 근본을 공격하여 회사에서 발생하지 않도록 할 수 있습니다.

간단히 말해서, 기술에 투자하고, 부서 전체에 강력한 커뮤니케이션을 보장하고, 수집하는 데이터 양의 급격한 크기 변화에 항상 대비해야 합니다.

비즈니스에 데이터 사일로가 있는 데 어떤 문제가 있습니까?

데이터 사일로는 비즈니스에 해로울 수 있으며 최상의 결정을 내리는 데 필요한 모든 정보를 확보하지 못하게 합니다. 이야기의 절반만 가지고도 많은 기업이 해서는 안 되는 기회를 포착하거나, 불리한 변화를 과감하게 하거나, 퍼즐 조각이 누락된 정보로 인해 조치를 취하지 않을 것입니다.

데이터 사일로의 핵심 문제를 논의할 때 세 가지 아이디어가 즉시 떠오릅니다.

• 낮은 정확도 – 한 부서의 데이터만 있는 데이터 풀은 항상 왜곡되고 부정확하므로 데이터 기반 결정이 실제로 유리할 가능성이 줄어듭니다.
• 느림 – 개별 데이터 세트가 투박하고 추가 정의가 부족하며 증폭된 분석을 수행하려고 할 때 항상 팀이 번거롭게 합니다.
• 나쁜 경험 – 비즈니스가 불완전한 데이터 풀을 기반으로 고객 대면 조정을 수행하는 경우 고객이 실제로 원하지 않거나 필요하지 않은 것에 비즈니스를 조정할 위험이 있습니다.
• 불완전한 보기 – 회사는 데이터를 열고 진행 상황에 대한 명확한 아이디어를 추출할 수 있기를 원합니다. 데이터 사일로는 이러한 상황을 방지하고 불완전한 그림만 제공합니다.

이는 데이터 사일로의 영향 중 일부이며, 이 일반적인 비즈니스 문제는 효과적인 데이터 분석을 수행하는 프로세스를 심각하게 방해합니다.

내 비즈니스가 데이터 사일로를 가장 잘 극복할 수 있는 방법은 무엇입니까?

알 수 있듯이 데이터 사일로가 비즈니스에 미칠 수 있는 피해는 잠재적으로 심각할 수 있습니다. 모든 데이터가 없으면 비즈니스는 항상 필요한 정보의 절반만 사용하여 행동하므로 부정확한 결정과 회사 전체의 실수로 이어집니다.

그러나 데이터 사일로에 적극적으로 대처하고 데이터를 재배할 수 있는 보다 건전한 환경을 조성할 수 있는 방법이 있습니다. 이러한 변화는 인프라, 기술 및 사회적이며 기업 문화도 효과적인 데이터 커뮤니티에서 역할을 합니다.

데이터 사일로를 극복할 수 있는 세 가지 핵심 방법을 다룹니다.

• 포괄적인 데이터 소프트웨어 플랫폼 찾기
• 불필요한 데이터 제거
• 기업 문화의 중심에 협업을 두십시오.

이것들을 더 세분화해 봅시다.

포괄적인 데이터 소프트웨어 플랫폼

회사가 실수로 자체 데이터를 비축하지 않도록 하는 방법의 일부는 사용자가 데이터를 저장해야 할 때 갈 수 있는 중앙 집중식 위치를 제공하는 것입니다. 운영 규모와 상관없이 기업이 선택할 수 있는 가장 효과적인 솔루션 중 하나는 클라우드 데이터 웨어하우스입니다.

이러한 웨어하우스는 비즈니스와 함께 확장할 수 있으므로 비즈니스가 확장됨에 따라 데이터가 유입되는 문제를 즉시 해결할 수 있습니다. 또한, 데이터를 쉽게 구획화할 수 있는 기능으로 인해 웨어하우스는 근무하는 부서에 상관없이 모든 사람이 데이터를 저장할 수 있는 디지털 위치를 제공합니다.

이 중앙 집중식 위치에서 데이터 엔지니어는 비즈니스를 위한 완벽한 환경을 구축할 수 있습니다. 클라우드 데이터 웨어하우스는 다양한 데이터 포인트와 데이터 세트를 수신하고 조합할 수 있으므로 여러 데이터 소스를 풀링하는 가장 효율적인 옵션입니다.

데이터 웨어하우스에 액세스하면 팀이 회사 데이터 전체에 액세스할 수 있으며 권한을 통해 업무를 최대한 효과적으로 수행하는 데 필요한 정확한 데이터를 찾을 수 있습니다.

데이터 웨어하우스 솔루션으로 이동하면 데이터 사일로의 기술 및 확장성 근본 문제를 즉시 극복할 수 있습니다. 두 마리의 새, 하나의 돌!

오래되거나 불필요한 데이터 제거

오래되고 불필요한 데이터는 실제 이유 없이 비즈니스에서 저장하는 집합입니다. 데이터 수집가와 마찬가지로 비즈니스는 현대 운영과 전혀 관련이 없는 대규모 데이터 풀을 구축하는 경향이 있을 수 있습니다. 데이터 풀은 일반적으로 데이터가 많을수록 더 강력하지만 일부 특정 형식의 데이터에만 중요합니다.

또한 클라우드 데이터 웨어하우스 솔루션으로 전환하는 경우 데이터를 최적화하면 많은 공간을 절약할 수 있습니다. 이 공간 내에서 회사의 부서에서 실제로 사용할 데이터로 데이터베이스를 채울 수 있습니다. 이를 통해 일상적인 비즈니스 분석 프로세스를 보다 효율적으로 수행할 수 있을 뿐만 아니라 창고 내에서 필요한 저장 및 처리 비용을 절약할 수 있습니다.

마찬가지로, 서로 다른 부서에서 어떤 형식의 데이터가 유용한지 논의하면 부서 간 데이터 제거를 촉진하고 모든 사람이 같은 페이지에서 작업하도록 할 수 있습니다.

협업이 핵심

많은 회사가 정직, 책임 및 충성도에 중심 가치를 두지만 비즈니스는 협업을 위해 노력해야 합니다. 협업이 없으면 특정 부서에서 데이터의 중요성을 깨닫지 못하거나 단순히 공유할 생각을 하지 않기 때문에 데이터 사일로가 쉽게 생기기 시작합니다.

직원의 97%가 커뮤니케이션이 업무 수행의 효율성에 큰 영향을 미친다고 생각한다는 점을 고려할 때 이러한 비즈니스 속성을 비즈니스의 중심에 두는 것이 중요합니다.

협업은 핵심 가치에서 시작됩니다. 항상 비즈니스의 기본 수준에서 공동체 의식을 심어주기 위해 노력해야 합니다. 협업 이벤트, 부서 간 팀 빌딩을 통해, 또는 단순히 더 개방적인 회사 문화를 갖게 되면 회사 내에서 이러한 네트워크를 구축할 수 있습니다.

거기에서 부서 간의 열린 커뮤니케이션 라인을 통해 회사는 협업 문제로 인한 데이터 사일로를 훨씬 더 잘 피할 수 있습니다.

마지막 생각들

데이터 사일로는 거의 모든 비즈니스, 특히 예방 조치 없이 최근에 확장한 비즈니스에 영향을 미칩니다. 그러나 올바른 회사 가치를 주입하고 올바른 디지털 도구에 투자하기 시작하면 매우 쉽게 이동할 수 있습니다.

클라우드 데이터 웨어하우스로 이동하면 데이터 사일로의 근본 원인을 대부분 제거할 수 있습니다. 거기에서 더 개방적이고 정직하며 투명하고 무엇보다 협력적인 회사 문화를 만들기 위해 적극적으로 노력할 수 있습니다. 이러한 요소의 우선 순위를 지정하면 비즈니스에서 데이터 사일로의 유해한 영향을 방지하고 모든 작업의 ​​맨 앞에 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다.