데이터는 마케팅, 인사, 재무 등 다양한 부서에서 비즈니스가 충분한 정보에 기반한 의사결정을 내릴 수 있도록 합니다. 경영자라면 데이터 기반의 접근 방식을 도입하여 생산성과 효율성을 비약적으로 높일 수 있습니다. 이 개념이 처음이라면 아래로 스크롤하여 데이터 기반 비즈니스 혁신에 대한 심층 가이드를 확인하십시오.
데이터 기반 비즈니스의 특징
최근 스스로를 “데이터 기반”이라고 부르는 조직이 흔하지만, 실제로는 데이터 기반 비즈니스의 특징을 정확히 이해하는 경우가 드뭅니다. 하버드 비즈니스 리뷰에 따르면 약 45%의 경영진이 여전히 사실과 수치를 무시하고 직감에 의존하여 의사결정을 내린다고 합니다.
데이터 기반 기업의 특징은 다음과 같습니다:
- 정형 및 비정형 데이터를 포괄적으로 이해하고 있습니다.
- 운영 및 재무 정보에서 가치 있는 데이터를 필터링하고 추출할 수 있습니다.
- 데이터 기반 인사이트를 예산 책정, 계획 수립, 의사결정에 적용할 수 있습니다.
- 기존 방법보다 더 정확하게 결과를 예측하거나 잠재적 부정행위를 식별할 수 있습니다.
- 실시간 데이터를 활용하여 투자 방향을 결정하고 새로운 기회를 발굴합니다.
- 데이터 일관성을 보장하고 성공을 더 쉽게 측정할 수 있는 관련 대시보드를 만들 수 있습니다.
- 기업의 경쟁 우위를 파악하여 고객 서비스를 더욱 개선합니다.
데이터 기반 비즈니스 혁신의 3가지 이점
효율성 증대와 ROI 향상
데이터 기반 접근 방식을 도입할 때 비즈니스는 데이터를 수집하고 분석하기 위해 분석 도구와 첨단 기술을 활용해야 합니다. 이러한 혁신은 워크플로우, 리소스 할당 및 기타 프로세스의 개선 영역을 파악할 수 있도록 합니다.
결과적으로 이러한 영역을 최적화하여 생산성을 높이고 다운타임을 줄이면서 비용을 절감할 수 있습니다. 데이터 수집 및 분석의 자동화는 직원들이 다른 중요한 업무에 집중할 수 있는 시간을 제공합니다.
사실과 수치에 기반한 개선은 정확하게 비즈니스의 병목 구간을 해결합니다. 효율성과 정확성이 높아지면 투자 수익률도 당연히 증가합니다.
의사결정 지원 및 미래 예측
실시간 데이터는 비즈니스에 정확한 고객 인사이트와 시장 동향을 제공하므로 경영진이 고객과 공감하는 더욱 전략적인 의사결정을 내릴 수 있습니다. 어떤 유형의 상품이나 서비스가 인기 있고 수익성이 있을지에 대한 모든 예측은 이제 신뢰할 수 있는 인사이트에 의존하므로 정확성이 향상됩니다.
데이터 기반 기법을 적용하면 추측이나 직감의 여지가 없습니다. 고객이 더 많이 구매하는 상품, 구매하지 않는 상품, 가장 큰 이익을 가져다주는 고객층이 무엇인지를 데이터를 통해 파악한 후 마케팅 전략, 가격 책정, 재고 관리를 적절히 조정할 수 있습니다.
경쟁 우위 창출 및 고객 경험 개선
병목 구간을 찾는 것 외에도 데이터는 비즈니스가 가장 잘하는 것을 파악하는 데 도움이 됩니다. 경쟁 우위에 집중함으로써 브랜드 아이덴티티를 정의하고 브랜드 인지도를 효과적으로 높입니다.
강점과 약점을 파악하면 고객에게 가장 효과적인 것이 무엇인지 알 수 있으므로 고객 만족도를 높이기 위해 개인화된 고객 경험을 제공할 수 있습니다.
데이터 인식 단계에서 데이터 기반 비즈니스로의 전환: 7가지 단계
1단계: 데이터 전략 수립
조직 전체에 걸쳐 다양한 측면을 포함하는 동적 데이터 세트를 보유할 때 데이터 전략은 모든 사람을 하나의 목표로 이끌어가는 나침반 역할을 합니다. 이 전략은 비즈니스의 목표를 강조하고 모든 측면에 초점을 맞춰야 합니다.
거버넌스 프레임워크는 기업 전체에서 데이터를 통제되고 일관된 방식으로 수집, 처리, 분석하여 최고 수준의 데이터 품질을 보장하는 데 필수적입니다. 이 프레임워크는 또한 모든 직원과 경영진이 올바른 데이터에 접근하여 더욱 효과적으로 활용할 수 있도록 합니다.
이러한 전략을 수립하려면 경영진이 명확한 정책을 수립하고 시행하여 데이터 관리 및 사용에 대한 올바른 절차를 명확히 해야 합니다. 한편 직원들은 이러한 정책을 이해하고 따라야 합니다. 데이터 정제 도구, 데이터 품질 평가 도구 또는 마스터 데이터 관리 솔루션과 같은 일부 도구가 이 프로세스를 간소화할 수 있습니다.
2단계: 데이터 분석 플랫폼 구축
전통적인 비즈니스에서 데이터 기반 비즈니스로의 전환에서 중요한 단계는 머신러닝 플랫폼 또는 AI를 사용하여 데이터 분석 플랫폼을 구축하는 것입니다. 다음과 같은 3가지 인기 있는 솔루션을 시도할 수 있습니다:
- 데이터 관리 플랫폼: 이 솔루션은 조직의 모든 데이터 소스를 수집하여 하나의 플랫폼에 배치합니다. 데이터 커넥터는 모든 데이터 소스와 호환되므로 코딩이 필요 없습니다.
- 클라우드 데이터 웨어하우스: 이 플랫폼은 유지보수가 필요 없고 확장 가능하며 중앙 리포지토리 역할을 합니다. 조직 전체의 이해관계자, 기술, 비즈니스 프로세스에 데이터를 제공합니다.
- 비즈니스 인텔리전스 플랫폼: 이 도구는 데이터를 시각화하여 ROI를 추적하고, 비즈니스 인사이트를 생성하며, 주요 의사결정을 내릴 수 있도록 도움을 줍니다.
3단계: 데이터 개인화
개인화는 현재 비즈니스를 다른 경쟁사와 차별화시키는 핵심 요소가 되었습니다. 고객이 원하는 것을 볼 수 없거나 얻을 수 없다면 고객 경험을 개인화하는 데 실패한 것입니다. 그렇기 때문에 비즈니스가 먼저 데이터를 개인화하여 잠재 고객과 관련성이 있는 콘텐츠를 만들어야 합니다.
일률적인 솔루션이 있어서는 안 됩니다. 대신 고객층을 세분화하고 각각의 데이터 세트를 해석하여 맞춤형 상품, 서비스 또는 커뮤니케이션을 개발해야 합니다. 실시간으로 고객의 요구를 충족시킬 때만 고객을 유지할 수 있습니다.
예를 들어 Google은 개인화된 검색 결과를 2009년에 완전히 도입했습니다. 특히 검색 엔진이 특정 웹사이트를 여러 번 클릭한 것을 감지하면 그 사이트를 선호한다고 가정하고 검색 결과에 해당 사이트의 더 많은 목록을 표시했습니다.
4단계: 데이터 현지화
일부 국가는 거주민의 데이터를 어디에 저장해야 하는지를 규정하고 있으므로 글로벌 비즈니스는 이러한 개인정보 보호 규정을 준수해야 합니다. 이는 데이터가 어디서, 언제 나왔는지, 그리고 누가 제공했는지 알아야 한다는 의미입니다.
이를 수행하려면 비즈니스가 CCPA, GDPR, HIPAA, PII 또는 PCI와 같은 규정을 준수해야 합니다. 데이터를 현지화하면 관련 법적 결과를 방지할 뿐만 아니라 전달 지연 위험도 줄입니다. 데이터는 대부분 클라우드 기반 시스템에 저장되고 고객이 전 세계에 분산되어 있으므로 데이터의 물리적 분산은 적시에 데이터를 전달하는 데 도움이 됩니다.
5단계: 데이터 정리
잘 정리된 데이터 세트는 모든 사용자 그룹이 필요한 정보를 실시간으로 활용할 수 있게 해 줍니다. 이 단계는 또한 데이터를 정제하고 정규화하며 분석 및 추출 프로세스를 용이하게 합니다. 데이터 웨어하우스가 중앙에 위치하는 중앙화된 리포지토리를 따르는 것을 권장합니다.
데이터를 조직화할 때 다음 팁을 명심하십시오:
- 더 복잡한 데이터 세트를 다룰 때 데이터 아키텍처를 확장하기 위해 기술과 도구를 사용해야 합니다.
- 데이터 아키텍처는 비즈니스의 변화하는 목표에 맞게 맞춤화할 수 있어야 합니다.
- 분석 플랫폼은 향후 대량의 데이터 볼륨을 수용할 수 있어야 합니다.
6단계: 데이터 분석, 조치, 자동 업데이트
데이터를 구조화된 아키텍처에 배치한 후에는 데이터 세트에서 인사이트를 쉽게 분석하고 추출할 수 있습니다. 그러나 대규모 비즈니스는 데이터 분석을 수동으로 수행할 수 없으므로 데이터 자동화가 성공의 핵심입니다. 분석 도구의 도움으로 데이터를 자동으로 분석하면 데이터가 조직 전체에서 정확하고 일관성이 있는지 확인합니다.
데이터 자동화를 구현한 후 제공되는 인사이트는 고객 경험을 최적화하기 위해 비즈니스의 다양한 측면에 대한 의사결정을 알려줍니다. 예를 들어 광고를 실행하는 시간을 변경하여 조회수를 높이거나 판매량이 적은 상품의 비용을 줄일 수 있습니다.
하지만 데이터는 매초 변하므로 오랜 시간 동안 수집된 데이터에만 의존할 수 없습니다. 실시간 고객 인사이트를 받아 관련성이 있는 콘텐츠를 만들 수 있도록 데이터 세트를 계속해서 업데이트하는 것이 가장 좋습니다. 이때도 데이터 분석 도구가 방대한 정보를 다루는 데 도움이 될 것입니다.
7단계: 결과 모니터링
마지막 단계는 결과를 추적하고 그에 따라 전략을 수정하는 것입니다:
- 비즈니스가 목표를 향해 어떻게 진행되고 있는지 모니터링하여 데이터 기반 의사결정이 효과적이었는지 확인합니다.
- 얻은 인사이트에 기반하여 조정합니다.
- 필요시 데이터 분석 플랫폼을 개선하거나 새로운 데이터를 업데이트하거나 필요에 따라 새로운 알고리즘을 통합합니다.
한 가지 팁은 비즈니스 문화에서 개방적인 커뮤니케이션을 장려하여 직원들이 조직의 데이터 기반 관행에 대한 피드백을 공유할 수 있도록 하는 것입니다.
혁신 이후 데이터 보안 및 품질 보장
데이터 기반 비즈니스로 전환하기 위한 모든 노력은 데이터의 품질이 낮거나 보안이 부족하면 모두 헛수고가 됩니다. 정확하고 안전한 데이터는 의사결정이 더 많은 판매를 주도하고 고객 신뢰를 구축하도록 보장합니다. 다음 기법을 따라 데이터 세트의 보안과 품질을 보장하십시오:
- 데이터 검증 및 정제: 오류와 불일치를 식별하고 이를 수정하는 자동화된 프로세스를 수행합니다.
- 개인정보 보호 규정 수립: 앞서 언급한 대로 모든 데이터 개인정보 보호 규정을 준수하도록 직원들을 교육합니다.
- 암호화 기법을 사용하여 데이터 저장: 안전한 저장소 솔루션 및 접근 제어를 활용하여 권한 없는 액세스로부터 중요한 데이터를 보호합니다.
결론
데이터 기반 비즈니스 혁신 프로세스는 계획된 전략으로 시작해야 하며, 자동화된 데이터 분석 플랫폼이 뒤따라야 합니다. 이러한 단계들은 데이터 기반 관행의 추가 구현 및 개발을 위한 기초를 마련합니다. 어떤 솔루션을 선택하든 핵심은 고품질이고 최신의 정보를 수집하고 데이터 보안을 유지하는 것입니다.
