2013.03.22

데이터 주도형 기업들이 성공한다··· '그들의 공통점은?'

Thor Olavsrud | CIO

업무를 처리하고 결정을 내리는 데 있어 데이터에 기반하는 기업들이 실적에서도 우수했다. 스스로를 데이터 사용에 있어서 앞서있다고 평가한 데이터-주도적(data-driven) 문화의 기업들은 재정적 성과에 있어서 타사보다 앞서 있다고 응답한 비율이 3배나 높았다. 타블로 소프트웨어(Tableau Software)가 후원한 EIU(Economist Intelligence Unit)의 조사 결과다.

2012년 10월, EIU는 북미, 아태, 서유럽, 남미 지역의 광범위한 산업 분야에서 530명의 중역들을 대상으로 조사를 진행했다. 그 조사에서는 필수적인 훈련을 제공하고 직원 전 계급과 부서의 데이터 공유를 촉진함으로써 데이터 활용을 최대화하는 데이터-주도적 문화을 채택한 회사들이 성공적이었던 것으로 밝혀졌다.

EIU의 데이터-주도적 문화 조성하기(Fostering a Data-Driven Culture) 보고서의 작성자 짐 가일스는 “데이터-주도형 사고의 중요성은 사실 새로운 주제가 아니다”라고 말했다. 이미 많은 중역들은 이 개념과 친숙하다는 설명이다.

페이스북(Facebook)에서 월마트(Walmart)에 이르기까지, 데이터-주도형 회사의 부상은 이 접근방식이 얼마나 강력할 수 있는지를 잘 보여준다. 그렇다면 데이터-주도의 실질적인 의미는 무엇일까? 그리고 조직 내에 데이터-주도형 문화를 도입함으로써 얻는 혜택에 어떤 것들이 있을까?

데이터-주도 문화는 데이터 과학자에 국한된 주제가 아니다
가일스는 “데이터-주도형 문화의 특징이 아닌 것에서부터 시작해보자”라며 다음과 같이 말했다.

“데이터가 회사 내 다른 누군가의 일이며, 데이터 전문가나 혹은 IT 부서의 임무라는 믿음은 데이터-주도형 문화가 아니다. 아직도 횡행하는 오해가 있다. 데이터 전문가들이, 조직 내에 곧바로 낙하산을 타고 배치되어 데이터에 마법을 부리는 조언을 해줄 것이라는 인식이다. 그러나 그들은 통계학을 배운 대학 졸업생일 따름인 경우가 많다."

가일스는 이런 생각이 잘못된 사고라고 지적하며, 진보적인 조직들은 개인이나 소규모 집단의 손에 데이터를 집중시키지 않고, 데이터를 그들의 일상적인 영업에 통합시킨다고 강조했다.

그는 “이러한 기업들은 거의 모든 중요한 결정의 중심에 데이터를 배치시킨다. 그리고 반대의견일지라도 데이터와 그들 나름의 분석에 근거한 의문제기라면, 만들어지는 사업적 결정에 대한 것이라도 열린 자세로 받아들인다. 이것이 바로 데이터-주도형 문화를 받아들인 모습이다”라고 말했다.

우수한 실적을 거둔 회사들은 데이터-주도형 문화를 도입했다
그리고 데이터-주도형 문화는 많은 조직에서 그 성과를 낳고 있다. EIU는 자신들의 조직이 다른 조직들에 비해 훨씬 데이터 사용을 잘 하고 있다고 느끼는 기업이 11%에 불과하다는 점을 밝혀냈다. 그러나 그 11%의 삼분의 일 이상은 최고의 실적을 거두는 회사들의 응답자였다. 반면, 재정적 실적에서 경쟁사들에 뒤쳐지고 있다고 응답한 중역들의 17%들 중에서, 그들의 조직이 경쟁 조직들보다 데이터를 잘 활용하고 있다고 대답한 이는 단 한 명도 없었다.

전체적으로, 최고의 실적을 내는 회사 중역들의 76%는 데이터 수집이 아주 중요하거나/ 절대적이라고 말했는데, 경쟁사들보다 뒤쳐지는 회사의 중역들 중 42%만이 동일한 응답을 했다. 즉, 차이는 극명했다.

그러나 데이터-주도형 문화를 채택하는 것이 반드시 쉽지는 않다. 특히 데이터를 그리 많이 사용하지 않고도 성공을 달성한 오래된 기업일수록 그렇다.

딜로이트 컨설팅(Deloitte Consulting)의 이사 제리 오드와이어는 “내 클라이언트 중 많은 수는 데이터의 중요성을 분명히 알고있다. 그러나 그들은 최고의 가치를 얻기 위해 어디부터 집중해야 하는지에 관해 어디부터 시작해야 될지 모른다. 또, 어떻게 데이터를 행동 가능한 통찰로 해석해야 하는지도 잘 모른다”라고 말했다.

산업과 분야에 따라서는 임원들이 데이터-주도형 접근방식으로의 전환을 위협으로 받아들일 수도 있다. 예를 들어, 마케팅은 지난 수십 년 간 창의의 영역이었지만, 이제는 기술과 설계 활동으로의 수량 과학에 가까워졌다. 가일스는 현명하고, 본능적인 결단을 통해 경력을 쌓아왔던 중역들의 경우 데이터의 가치가 올라가는 것을 그들의 가치가 내려가는 것으로 인식할 수 있다고 전했다.
 




2013.03.22

데이터 주도형 기업들이 성공한다··· '그들의 공통점은?'

Thor Olavsrud | CIO

업무를 처리하고 결정을 내리는 데 있어 데이터에 기반하는 기업들이 실적에서도 우수했다. 스스로를 데이터 사용에 있어서 앞서있다고 평가한 데이터-주도적(data-driven) 문화의 기업들은 재정적 성과에 있어서 타사보다 앞서 있다고 응답한 비율이 3배나 높았다. 타블로 소프트웨어(Tableau Software)가 후원한 EIU(Economist Intelligence Unit)의 조사 결과다.

2012년 10월, EIU는 북미, 아태, 서유럽, 남미 지역의 광범위한 산업 분야에서 530명의 중역들을 대상으로 조사를 진행했다. 그 조사에서는 필수적인 훈련을 제공하고 직원 전 계급과 부서의 데이터 공유를 촉진함으로써 데이터 활용을 최대화하는 데이터-주도적 문화을 채택한 회사들이 성공적이었던 것으로 밝혀졌다.

EIU의 데이터-주도적 문화 조성하기(Fostering a Data-Driven Culture) 보고서의 작성자 짐 가일스는 “데이터-주도형 사고의 중요성은 사실 새로운 주제가 아니다”라고 말했다. 이미 많은 중역들은 이 개념과 친숙하다는 설명이다.

페이스북(Facebook)에서 월마트(Walmart)에 이르기까지, 데이터-주도형 회사의 부상은 이 접근방식이 얼마나 강력할 수 있는지를 잘 보여준다. 그렇다면 데이터-주도의 실질적인 의미는 무엇일까? 그리고 조직 내에 데이터-주도형 문화를 도입함으로써 얻는 혜택에 어떤 것들이 있을까?

데이터-주도 문화는 데이터 과학자에 국한된 주제가 아니다
가일스는 “데이터-주도형 문화의 특징이 아닌 것에서부터 시작해보자”라며 다음과 같이 말했다.

“데이터가 회사 내 다른 누군가의 일이며, 데이터 전문가나 혹은 IT 부서의 임무라는 믿음은 데이터-주도형 문화가 아니다. 아직도 횡행하는 오해가 있다. 데이터 전문가들이, 조직 내에 곧바로 낙하산을 타고 배치되어 데이터에 마법을 부리는 조언을 해줄 것이라는 인식이다. 그러나 그들은 통계학을 배운 대학 졸업생일 따름인 경우가 많다."

가일스는 이런 생각이 잘못된 사고라고 지적하며, 진보적인 조직들은 개인이나 소규모 집단의 손에 데이터를 집중시키지 않고, 데이터를 그들의 일상적인 영업에 통합시킨다고 강조했다.

그는 “이러한 기업들은 거의 모든 중요한 결정의 중심에 데이터를 배치시킨다. 그리고 반대의견일지라도 데이터와 그들 나름의 분석에 근거한 의문제기라면, 만들어지는 사업적 결정에 대한 것이라도 열린 자세로 받아들인다. 이것이 바로 데이터-주도형 문화를 받아들인 모습이다”라고 말했다.

우수한 실적을 거둔 회사들은 데이터-주도형 문화를 도입했다
그리고 데이터-주도형 문화는 많은 조직에서 그 성과를 낳고 있다. EIU는 자신들의 조직이 다른 조직들에 비해 훨씬 데이터 사용을 잘 하고 있다고 느끼는 기업이 11%에 불과하다는 점을 밝혀냈다. 그러나 그 11%의 삼분의 일 이상은 최고의 실적을 거두는 회사들의 응답자였다. 반면, 재정적 실적에서 경쟁사들에 뒤쳐지고 있다고 응답한 중역들의 17%들 중에서, 그들의 조직이 경쟁 조직들보다 데이터를 잘 활용하고 있다고 대답한 이는 단 한 명도 없었다.

전체적으로, 최고의 실적을 내는 회사 중역들의 76%는 데이터 수집이 아주 중요하거나/ 절대적이라고 말했는데, 경쟁사들보다 뒤쳐지는 회사의 중역들 중 42%만이 동일한 응답을 했다. 즉, 차이는 극명했다.

그러나 데이터-주도형 문화를 채택하는 것이 반드시 쉽지는 않다. 특히 데이터를 그리 많이 사용하지 않고도 성공을 달성한 오래된 기업일수록 그렇다.

딜로이트 컨설팅(Deloitte Consulting)의 이사 제리 오드와이어는 “내 클라이언트 중 많은 수는 데이터의 중요성을 분명히 알고있다. 그러나 그들은 최고의 가치를 얻기 위해 어디부터 집중해야 하는지에 관해 어디부터 시작해야 될지 모른다. 또, 어떻게 데이터를 행동 가능한 통찰로 해석해야 하는지도 잘 모른다”라고 말했다.

산업과 분야에 따라서는 임원들이 데이터-주도형 접근방식으로의 전환을 위협으로 받아들일 수도 있다. 예를 들어, 마케팅은 지난 수십 년 간 창의의 영역이었지만, 이제는 기술과 설계 활동으로의 수량 과학에 가까워졌다. 가일스는 현명하고, 본능적인 결단을 통해 경력을 쌓아왔던 중역들의 경우 데이터의 가치가 올라가는 것을 그들의 가치가 내려가는 것으로 인식할 수 있다고 전했다.
 


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