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“데이터가 있다면 좋아요, 데이터를 봅시다. 하지만 우리가 가진 것이 의견뿐이라면 그냥 제 의견대로 가죠.” ― 짐 바크 스 데일
데이터 중심 기업에 대한 대화는 종종 도구, 빅 데이터 및 데이터를 보다 빠르고 저렴하게 저장, 처리 및 분석하는 기술 발전에 중점을 둡니다. 이 모든 것이 중요하지만, 전사적으로 데이터 중심 문화를 구축하는 것은 몇 가지 성공적인 데이터 이니셔티브를 뛰어 넘어 특정 비즈니스 영역으로 제한되는 우수성을 이루는데 필수적인 요소입니다.
데이터 중심 문화는 의사 결정에 데이터 사용을 포함합니다. 데이터를 광범위하게 사용 가능하고 액세스 가능하게 하여 데이터를 회사의 전략적 자산으로 취급합니다. 비즈니스 전체에서 의미있는 데이터를 캡처, 정리 및 치료하는 데 중점을 둡니다. 또한 학습과 개선을 위한 빈번한 실험을 장려합니다. 이 때 인공 지능 (AI)과 기계 학습 (ML)을 통해 비즈니스를 차별화하는 데 강력한 데이터 기반이 중요하다는 것을 알고 있습니다. 이는 높은 수준의 데이터 활용 능력을 갖춘 문화이며 데이터가 모든 사람의 성과를 향상시키는 데 도움이 됩니다.
그렇다면 비즈니스의 리더는 어떻게 데이터 중심 문화를 만들 수 있을까요?
데이터와 비즈니스의 일치
데이터 중심 문화를 조성하려면 경영진 후원이 필요하지만 이걸로는 충분치 않습니다. 그들은 단지 지원하는 것 이상으로 나아가야 합니다. 의사 결정을 내리기 위해 훌륭한 비즈니스 직감과 데이터를 가시적으로 결합해야합니다. 여기에는 불필요한 보고서, 스프레드 시트 및 대시 보드를 충족시키고 데이터 중심 문화의 환상을 만들기 위해 생성된 대시 보드의 바인더를 끊임없이 수집하는 것들이 포함됩니다. 데이터는 무언가를 위한 것이지 목적 그 자체가 되어선 안됩니다.
또한 경영진은 자신의 신념에 위배 될 수 있는 데이터를 적극적으로 찾아야합니다. 새로운 데이터가 제공될 때 코스를 변경하면 데이터 중심 문화를 만들기 위한 리더십의 노력에 대해 조직에 강력한 신호를 보냅니다.
데이터는 힘을 실어 주지만 강한 감정을 불러 일으킬 수 있습니다. 데이터 중심 문화는 기업 전체에 투명성과 책임성을 부여합니다. 이는 때때로 불편할 수 있습니다. 일반적인 기업에는 다른 사람들이 소비 할 수 있는 데이터와 통찰력을 제공하는 것이 주된 책임인 그룹들이 있습니다. 그들은 이야기의 관련성이나 통제력 상실을 두려워합니다. 하지만 저항과 조직 관성을 극복하기 위해 개입해야 합니다.
성공을 위한 조직
각 데이터 이니셔티브는 다른 것의 부산물이 아닌 제품처럼 관리되어야 합니다. 이는 이를 지원할 올바른 조직 구조를 설정하는 것을 의미합니다. 저(원문의 저자)의 동료인 Joe Chung은 “eBook에서 데이터 중심 조직이되었습니다”에서 분석 센터(Analytics Center of Excellence)를 만드는 것에 대해 다루었습니다. 우리는(원문의 저자) 아마존에서 단일 스레드 리더 라고 부르는 것에 대해 생각하고 싶습니다 . 풀 타임으로 한 가지 일을 성사시키는데 전권을 가진 리더입니다. (Forbes 스토리 에서 Dave Limp와 Jeff Wilke의 단일 스레드 리더에 대한 자세한 내용은 여기를 참조하십시오 .) 데이터 중심 문화를 만들려면 조직에 한가지에 오롯이 집중할 수 있고 깨어있는 리더가 있는지 확인하십시오.
IT 부서에서 데이터 엔지니어링 및 분석을 분리하고 있는 추세가 나타나고 있는데 이는 때로 마찰을 유발합니다. 보고 구조와 상관없이 IT는 데이터 이니셔티브를 지원하는 기술 기능을 만드는 것 이상의 중요한 역할을 수행해야합니다. IT는 유용한 통찰력을 많이 보유한 엔드 투 엔드 비즈니스 주기, 부서 간 워크 플로우 및 트랜잭션 시스템을 완전히 볼 수 있는 고유한 위치에 있습니다. 저는(원문의 저자) CTO가되기 전에 글로벌 제품, 응용 프로그램 및 데이터 팀을 이끌었습니다. 엔드 투 엔드 소유권을 통해 팀은 사일로를 해소하는 더 나은 데이터 분석 플랫폼을 만들 뿐만 아니라 트랜잭션 시스템의 격차를 해소하여 데이터를 보다 잘 캡처하고 활용할 수 있었습니다. 완전히 책임을 지지만 더 많은 울타리를 만들지 않도록 포괄적 인 구조를 만듭니다.
데이터를 부서 자산이 아닌 조직 자산으로 취급
많은 기업에서 데이터 사일로는 조직 사일로에 의해 열성적으로 보호됩니다. 종종 조직의 나머지 부분이 올바른 방식으로 사용하기 위해 특정 데이터 요소의 컨텍스트, 변수, 계산 및 패턴을 이해하도록 보장하는 의미있는 장소에서 나옵니다. 기업이 데이터에 대한 액세스 권한을 박탈하는 또 다른 이유가되지 말고 이러한 보호자 를 교육자 로 전환하십시오 . 이 부서별 데이터 전문가는 회사의 다른 사람들이 올바른 방식으로 데이터를 사용하고 기업의 데이터 활용 능력을 높이도록 가르치고 소유하는 데 도움을줍니다.
이 사일로는 데이터 상관 관계도 억제합니다. 조직은 종종 영업, 재무, 운영 및 고객이 각자의 데이터를 보호하는 방식으로 인해 매출, 비용, 재고 및 고객 피드백을 개별적으로 검토합니다. 오늘날의 디지털 세계에서 조직은 고객 경험을 향상시키고 데이터를 사용하여 더 나은 제품을 만들기 위해 상관 관계 분석을 사용하여 다양한 수단을 찾고 적용하는 데있어보다 역동적이어야합니다. 데이터를 제한하지 않고 데이터에 더 많이 액세스 할 수 있도록하는 경량 데이터 거버넌스 구조를 만듭니다 .
데이터 민주화
데이터 중심 문화는 데이터를 사용하여 큰 결정을 내리는 것이 아닙니다. 데이터 중심 문화는 일선 직원이 데이터를 사용하여 매일 많은 작은 결정을 내릴 수있게합니다. 디지털 경제에서 문제의 속도를 높이고 데이터를 사용하여 제품 아이디어, 설계 결정 및 가설을 신속하게 테스트하면 비즈니스 민첩성이 향상 될 수 있습니다. 비즈니스 가치를 제공하는 고주파 기업 은 HiPPO (최고급 직원의 의견) 기반 의사 결정에서 분산 된 데이터 중심 의사 결정 프로세스로 자주 이동합니다.
전 세계 1 억 2 천 5 백만 명 이상의 플레이어를 유치하는 Epic Games와 그들의 대성공 게임 Fortnite의 예를 들어보십시오. Epic은 AWS를 사용하여 게이머의 만족과 상호 작용에 대한 최신 정보를 얻은 다음이 데이터를 게임 디자이너가 사용할 수있게합니다. 게임 디자이너는이 데이터를 사용하여 각 게임에 대해 손으로 만들어진 느낌의 맵 자동 생성 또는 도입하거나 중단 할 무기 결정과 같이 새로운 새로운 경험에 대한 결정을 내립니다. 이를 통해 게이머와 참여도가 높은 사용자 커뮤니티에 더 나은 경험을 제공합니다.
같은 언어로 말하십시오
언어는 문화를 확립하고 유지하는데 고대부터 필수적인 역할을 해왔습니다. 공통 언어는 문화를 구성하는 가치, 신념 및 아이디어를 전달하는 데 도움이 됩니다. 데이터 중심 문화도 다르지 않습니다. 데이터 중심 문화를 만들려면 기업은 데이터에 대한 공통 어휘를 만들어야 합니다. 이는 회사 전체가 이해하는 주요 비즈니스 지표의 정의로 시작하지만 해당 지표에 제공되는 변수를 식별하는 것 이상의 것입니다. 기업 내 기능은 종종 다른 성공 지표를 기반으로 측정되기 때문에 이것은 소리보다 훨씬 어렵습니다.
일관성을 유지하기 위해 전체 기업이 책임지고 가시성을 갖는 몇 가지 주요 결과를 만듭니다. 그런 다음 전체 결과에 직접 공급되는 함수를 사용하여 더 작은 메트릭으로 분류하십시오. 단순히 무엇을 할 수 있는지 측정하지 마십시오 . 무엇 을해야하는지 측정하십시오 . 핵심은이 메트릭 목록을 짧게 유지하는 것입니다. 일단 식별 한 후에는 공통 정의에 동의하고 모든 사람이이를 이해하도록하십시오. 일관성, 정확성 및 교육을 보장하기 위해 지속적인 메커니즘을 만드는 것이 중요합니다.
요약하면, 데이터 중심 문화는 고위 경영진이 참여하고, 중간 경영진이 권한을 부여하며, 일선 직원에게 활력을 불어 넣고 사일로가 제거 될 때 번성합니다. 데이터 중심 문화는 객관성, 투명성 및 혁신을 제공하기 때문에 작업하기에 재미있는 환경입니다. 성공적인 조직은 데이터 중심 문화를 주도함으로써 데이터를 시장의 차별화 요소로, 회사 내의 통합 도구로 전환합니다.
원문 URL: https://aws.amazon.com/blogs/enterprise-strategy/how-to-create-a-data-driven-culture/
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