2020.05.21

'이렇게 하면 100% 실패' 7가지 데이터 애널리틱스 접근법

John Edwards | CIO

데이터의 진짜 가치는 비즈니스 인사이트에 달려 있다. 데이터에서 무언가를 찾고자 한다면 현업 사용자를 설득할 만한 확실한 데이터 분석 전략이 필요하다.  
 

ⓒGetty Images Bank


데이터 애널리틱스는 기업이 마음대로 사용할 수 있는 가장 강력한 리소스 중 하나다. 그러나 분석 툴과 프로세스가 필요한 현업 사용자에게 이 툴이 친숙하지 않고 광범위하게 제공된다면 애널리틱스의 가치는 크게 감소할 수 있다. 

결국 이들은 판매, 마케팅, 제품 개발, 고객 지원, 고객경험 등의 분야에서 통찰력을 얻기 위해 데이터를 활용할 사람들이다.

유리병 제조사인 알파 패키징(Alpha Packaging)의 수석 기술 담당 부사장 겸 CIO 브라이언 필립스는 “데이터 그 자체가 애널리틱스는 아니다. 데이터가 가리키는 문제, 쟁점, 기회를 이해해야 한다. 그렇지 않으면 그것은 숫자이거나 예쁜 그림에 불과하다”라고 말했다.

사용자 친화적이지 못한 데이터 애널리틱스 접근법 7가지를 알아보자.  

데이터 전략을 포기하거나 비즈니스와 연계하지 못함
컨설팅 회사인 프로토비티(Protiviti)의 기업 데이터 및 애널리틱스 업무 담당 전무인 제레미 스티어왈트에 따르면 기업은 데이터 전략을 공식화하고 조직 목표, 측정 기준, 성장에 맞춰 이를 조정해야 한다.

스티어왈트는 “명확하게 정의한 전략에 따라 운영하는 조직은 당연히 데이터를 핵심 자산으로 사용하여 데이터 중개자가 될 것이다. 조직의 디지털 전략과 그 기반 기술 구성요소에 영향을 미치기 위해서는 조직의 데이터 유형과 양, 데이터의 수집 방법, 저장된 장소, 접근 및 사용 방법, 책임자와 향후 데이터 투자가 이루어질 분야에 관한 결정들 모두가 중요하다”라고 강조했다.

스티어왈트는 애널리틱스 프로그램이 종종 기업 전략에 부합하지 않으며, 이해하기 어려워 활용되지 않는다고 지적했다. 그는 “데이터 전략을 통해 기업은 자사의 데이터를 체계적이고 포괄적인 도메인 간 가치 창출 자산으로 인식하고 처리할 수 있다”라고 말했다.

계획 수립과 논의 과정에서 현업 사용자 배제
연구 결과를 사용하여 무언가를 얻고자 하는 사람들의 데이터를 입력하지 않으면 애널리틱스는 그저 통계일 뿐이거나 실행되지 못하는 계획에 머문다. 데이터 관리팀의 데이터 애널리스트, 데이터 과학자, 기타 인력이 서로 다른 사업부의 사람들과 직접 협력하여 그들에게 중요한 사항과 특정 시점에 데이터가 보여주는 것을 검토해야 한다.

필립스는 “데이터 소유자들이 정기적으로 만나 데이터에서 무엇을 볼 수 있는지를 논의하도록 하라. 여러 시각에서 데이터를 볼 수 있을 때 진짜 돌파구가 생긴다”라고 밝혔다.

예를 들어 영업 담당자는 어떤 고객이나 잠재 고객이 방문하고 있는지, 그 결과로 어떤 주문이 생성되고 있는지를 알 수 있다. 재무 담당자는 비용을 더 잘 이해하고 수익 추세를 시각화할 수 있다. 운영 담당자는 재고, 생산, 기계 용량에 대한 전반적인 내용을 더 잘 파악할 수 있다. 그리고 마케팅 담당자는 최신 트렌드와 어떤 캠페인이 어디에서 작동하고 있는지에 대한 통찰력을 얻을 수 있다.

필립스는 “각 그룹은 대답할 질문이 많다”라고 말했다. 그는 “진짜 가치는 [데이터]를 가지고 기회를 엿보는 것”이라고 전했다. 예를 들어, 서로 다른 분야에서 모인 하나의 사용자 그룹에게 데이터 분석을 이용할 수 있게 함으로써, 그들 모두 어떤 제품과 서비스가 어디서 누구에게 팔리고 있고, 재고가 얼마나 남아 있으며, 무엇을 보충해야 하고, 이익률이 가장 높은 품목은 무엇이며, 마케팅 캠페인을 어떻게 수정해야 하는지 등을 알 수 있다.

필립스는 “[그러고 나서] 당신은 핫하고, 수익성이 높고, 용량이 있고, 적절한 고객을 대상으로 하는 제품을 홍보할 수 있을 것이다. 아니면 그 데이터는 우리가 생산을 늘리기 위해 자본 투자가 필요하다는 것을 말해줄지도 모른다. 그 여러 직군으로 이뤄진 그룹을 가까이 두는 것은 진정한 문제를 해결하거나 진정한 기회를 볼 수 있도록 하는 데 도움이 된다”라고 말했다.
 

애널리틱스 청중을 무시함 
세금 소프트웨어 공급업체인 버텍스(Vertex)의 상용 소프트웨어 임원이자 전직 CIO인 로빈 앨런은 “비즈니스 애널리틱스 프로젝트를 작업할 때는 청중이 누구며, 그들이 어떤 데이터 포인트를 보고자 기대하는지 이해할 필요가 있다”라고 주장했다.

앨런은 “여러 계층의 사람들이 데이터를 바탕으로 결정을 내릴 것이기 때문에, 그 사람의 역할에 따라 그들만의 독특한 관점에서 이해할 수 있는 이야기를 들려줄 필요가 있다”라고 말했다.

예를 들어, C로 시작하는 직함을 가진 임원은 팀 수준 지표를 볼 필요가 없으며, 좀더 전체적인 관점을 제공하는 데이터를 볼 필요가 있다. 앨런은 “데이터가 말해주는 이야기는 일관성이 있어야 하지만, 모든 이해 관계자가 쉽게 소화할 수 있어야 한다. 그러기 위해, 당신은 누가 데이터를 보고 어떤 통찰력을 기대할 것인지부터 이해해야 한다”라고 조언했다.

 




2020.05.21

'이렇게 하면 100% 실패' 7가지 데이터 애널리틱스 접근법

John Edwards | CIO

데이터의 진짜 가치는 비즈니스 인사이트에 달려 있다. 데이터에서 무언가를 찾고자 한다면 현업 사용자를 설득할 만한 확실한 데이터 분석 전략이 필요하다.  
 

ⓒGetty Images Bank


데이터 애널리틱스는 기업이 마음대로 사용할 수 있는 가장 강력한 리소스 중 하나다. 그러나 분석 툴과 프로세스가 필요한 현업 사용자에게 이 툴이 친숙하지 않고 광범위하게 제공된다면 애널리틱스의 가치는 크게 감소할 수 있다. 

결국 이들은 판매, 마케팅, 제품 개발, 고객 지원, 고객경험 등의 분야에서 통찰력을 얻기 위해 데이터를 활용할 사람들이다.

유리병 제조사인 알파 패키징(Alpha Packaging)의 수석 기술 담당 부사장 겸 CIO 브라이언 필립스는 “데이터 그 자체가 애널리틱스는 아니다. 데이터가 가리키는 문제, 쟁점, 기회를 이해해야 한다. 그렇지 않으면 그것은 숫자이거나 예쁜 그림에 불과하다”라고 말했다.

사용자 친화적이지 못한 데이터 애널리틱스 접근법 7가지를 알아보자.  

데이터 전략을 포기하거나 비즈니스와 연계하지 못함
컨설팅 회사인 프로토비티(Protiviti)의 기업 데이터 및 애널리틱스 업무 담당 전무인 제레미 스티어왈트에 따르면 기업은 데이터 전략을 공식화하고 조직 목표, 측정 기준, 성장에 맞춰 이를 조정해야 한다.

스티어왈트는 “명확하게 정의한 전략에 따라 운영하는 조직은 당연히 데이터를 핵심 자산으로 사용하여 데이터 중개자가 될 것이다. 조직의 디지털 전략과 그 기반 기술 구성요소에 영향을 미치기 위해서는 조직의 데이터 유형과 양, 데이터의 수집 방법, 저장된 장소, 접근 및 사용 방법, 책임자와 향후 데이터 투자가 이루어질 분야에 관한 결정들 모두가 중요하다”라고 강조했다.

스티어왈트는 애널리틱스 프로그램이 종종 기업 전략에 부합하지 않으며, 이해하기 어려워 활용되지 않는다고 지적했다. 그는 “데이터 전략을 통해 기업은 자사의 데이터를 체계적이고 포괄적인 도메인 간 가치 창출 자산으로 인식하고 처리할 수 있다”라고 말했다.

계획 수립과 논의 과정에서 현업 사용자 배제
연구 결과를 사용하여 무언가를 얻고자 하는 사람들의 데이터를 입력하지 않으면 애널리틱스는 그저 통계일 뿐이거나 실행되지 못하는 계획에 머문다. 데이터 관리팀의 데이터 애널리스트, 데이터 과학자, 기타 인력이 서로 다른 사업부의 사람들과 직접 협력하여 그들에게 중요한 사항과 특정 시점에 데이터가 보여주는 것을 검토해야 한다.

필립스는 “데이터 소유자들이 정기적으로 만나 데이터에서 무엇을 볼 수 있는지를 논의하도록 하라. 여러 시각에서 데이터를 볼 수 있을 때 진짜 돌파구가 생긴다”라고 밝혔다.

예를 들어 영업 담당자는 어떤 고객이나 잠재 고객이 방문하고 있는지, 그 결과로 어떤 주문이 생성되고 있는지를 알 수 있다. 재무 담당자는 비용을 더 잘 이해하고 수익 추세를 시각화할 수 있다. 운영 담당자는 재고, 생산, 기계 용량에 대한 전반적인 내용을 더 잘 파악할 수 있다. 그리고 마케팅 담당자는 최신 트렌드와 어떤 캠페인이 어디에서 작동하고 있는지에 대한 통찰력을 얻을 수 있다.

필립스는 “각 그룹은 대답할 질문이 많다”라고 말했다. 그는 “진짜 가치는 [데이터]를 가지고 기회를 엿보는 것”이라고 전했다. 예를 들어, 서로 다른 분야에서 모인 하나의 사용자 그룹에게 데이터 분석을 이용할 수 있게 함으로써, 그들 모두 어떤 제품과 서비스가 어디서 누구에게 팔리고 있고, 재고가 얼마나 남아 있으며, 무엇을 보충해야 하고, 이익률이 가장 높은 품목은 무엇이며, 마케팅 캠페인을 어떻게 수정해야 하는지 등을 알 수 있다.

필립스는 “[그러고 나서] 당신은 핫하고, 수익성이 높고, 용량이 있고, 적절한 고객을 대상으로 하는 제품을 홍보할 수 있을 것이다. 아니면 그 데이터는 우리가 생산을 늘리기 위해 자본 투자가 필요하다는 것을 말해줄지도 모른다. 그 여러 직군으로 이뤄진 그룹을 가까이 두는 것은 진정한 문제를 해결하거나 진정한 기회를 볼 수 있도록 하는 데 도움이 된다”라고 말했다.
 

애널리틱스 청중을 무시함 
세금 소프트웨어 공급업체인 버텍스(Vertex)의 상용 소프트웨어 임원이자 전직 CIO인 로빈 앨런은 “비즈니스 애널리틱스 프로젝트를 작업할 때는 청중이 누구며, 그들이 어떤 데이터 포인트를 보고자 기대하는지 이해할 필요가 있다”라고 주장했다.

앨런은 “여러 계층의 사람들이 데이터를 바탕으로 결정을 내릴 것이기 때문에, 그 사람의 역할에 따라 그들만의 독특한 관점에서 이해할 수 있는 이야기를 들려줄 필요가 있다”라고 말했다.

예를 들어, C로 시작하는 직함을 가진 임원은 팀 수준 지표를 볼 필요가 없으며, 좀더 전체적인 관점을 제공하는 데이터를 볼 필요가 있다. 앨런은 “데이터가 말해주는 이야기는 일관성이 있어야 하지만, 모든 이해 관계자가 쉽게 소화할 수 있어야 한다. 그러기 위해, 당신은 누가 데이터를 보고 어떤 통찰력을 기대할 것인지부터 이해해야 한다”라고 조언했다.

 


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