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"데이터 문해력 부족이 비즈니스 성과 저해" 태블로 보고서

태블로가 포레스터 컨설팅에 의뢰해 연구 조사를 진행한 '데이터 리터러시 구축(Building Data Literacy: The Key To Better Decisions, Greater Productivity, And Data-Driven Organizations)' 보고서를 발표했다. 조직에서의 데이터 문해력(Literacy)에 대한 이해나 현실 인식 그리고 데이터 기술의 역할이 비즈니스 성과를 주도하는 데 어떤 역할을 하는지를 분석했다. 포레스터는 이번 연구를 위해 전 세계 10개국에서 500명 이상의 직원이 있는 글로벌 기업에서, 2,000명 이상의 의사 결정권자, 임원, 개인 등을 대상으로 설문 조사를 실시했다. 조사 결과 설문 참여자는 데이터가 의사 결정과 급변하는 업무 환경에서 성공적인 비즈니스를 위해서는 데이터 기술이 중요하다고 생각하는 것으로 나타났다. 또한 디지털 우선 환경으로 업무 환경이 전환되면서, 데이터 활용 능력이 점점 더 중요해지고 있는 것으로 조사됐다.      '기본적인 데이터 기술'이 '일상 업무에서 가장 중요하다'고 87%가 답변했고, '지난 3년간 부서에서 가장 중요도가 높아진 기술'이라고 응답한 경우는 51%였다(위). 데이터 기술 수준을 개선하기 위해 직면한 과제에 대해서는 '교육을 주도할 숙련된 직원 부족', '예산 부족', '데이터 기술 향상에 대한 지식 부족' 등을 꼽았다(아래). (자료 : Forrester Consulting / Tableau) 하지만 데이터 기술에 대한 수요는 증가하고 있지만 충분하지 않은 교육과 투자로 인해 비즈니스 리더는 위기를 느끼지 못하는 것으로 나타났다. 조직에서 생성되는 방대한 양의 데이터를 이해하고 활용하는 것이 필수적이라고 생각하지만, 데이터 기술에 대한 투자로 이어지지는 않는다는 것이다. 이러한 현실 인식은 데이터에 기반한 통찰력이 더욱 중요해지는 상황에서 비즈니스 성과를 저해하는 중요한 걸림돌이 될 수 있다. 설문에 결과에 따르면 의사 결정...

데이터 리터러시 태블로 포레스터 데이터 문해력

2022.03.21

태블로가 포레스터 컨설팅에 의뢰해 연구 조사를 진행한 '데이터 리터러시 구축(Building Data Literacy: The Key To Better Decisions, Greater Productivity, And Data-Driven Organizations)' 보고서를 발표했다. 조직에서의 데이터 문해력(Literacy)에 대한 이해나 현실 인식 그리고 데이터 기술의 역할이 비즈니스 성과를 주도하는 데 어떤 역할을 하는지를 분석했다. 포레스터는 이번 연구를 위해 전 세계 10개국에서 500명 이상의 직원이 있는 글로벌 기업에서, 2,000명 이상의 의사 결정권자, 임원, 개인 등을 대상으로 설문 조사를 실시했다. 조사 결과 설문 참여자는 데이터가 의사 결정과 급변하는 업무 환경에서 성공적인 비즈니스를 위해서는 데이터 기술이 중요하다고 생각하는 것으로 나타났다. 또한 디지털 우선 환경으로 업무 환경이 전환되면서, 데이터 활용 능력이 점점 더 중요해지고 있는 것으로 조사됐다.      '기본적인 데이터 기술'이 '일상 업무에서 가장 중요하다'고 87%가 답변했고, '지난 3년간 부서에서 가장 중요도가 높아진 기술'이라고 응답한 경우는 51%였다(위). 데이터 기술 수준을 개선하기 위해 직면한 과제에 대해서는 '교육을 주도할 숙련된 직원 부족', '예산 부족', '데이터 기술 향상에 대한 지식 부족' 등을 꼽았다(아래). (자료 : Forrester Consulting / Tableau) 하지만 데이터 기술에 대한 수요는 증가하고 있지만 충분하지 않은 교육과 투자로 인해 비즈니스 리더는 위기를 느끼지 못하는 것으로 나타났다. 조직에서 생성되는 방대한 양의 데이터를 이해하고 활용하는 것이 필수적이라고 생각하지만, 데이터 기술에 대한 투자로 이어지지는 않는다는 것이다. 이러한 현실 인식은 데이터에 기반한 통찰력이 더욱 중요해지는 상황에서 비즈니스 성과를 저해하는 중요한 걸림돌이 될 수 있다. 설문에 결과에 따르면 의사 결정...

2022.03.21

벤더 기고ㅣ‘Why’에서 ‘How’로 이동한 데이터 분석, 2022년 본격적 확산이 기대되는 이유

선언이 명제가 되기까지 걸린 시간은 불과 3년 여에 불과했다. 데이터가 석유를 넘어 가장 가치 있는 자원으로 부상했다고 설파한 2017년 이코노미스트지의 선언은 이제 거의 모든 기업, 대부분의 임원이 수용하는 현실이 됐다. 사실상 모든 조직이 데이터에 기반해 빠르고 정확하게 의사결정을 내리는 방법을 찾기 위해 분주하게 움직이는 양상이다. 심지어는 UAE, 사우디 아라비아, 이집트와 같은 중동 지역의 국가들까지 데이터 기반의 인공지능에서 성장 모델을 찾을 정도다.    당위성이 수용되고 공감대가 마련됐지만 기업들의 자신감은 그리 높지 않았다. 2020년 IDC 조사에 따르면 포춘 500대 기업의 C레벨 임원 중 데이터 기반 의사 결정의 필요성을 인정한 비율은 83%였지만, 소속 조직에서 이를 구현할 수 있을 것이라고 응답한 비율은 33%에 불과했다. 최근까지만 해도 포춘 500대 기업에 속하는 조직의 무려 2/3가 데이터 기반 비즈니스에 대한 구체적인 비전을 수립하지 못하고 있었던 셈이다.  2022년, 데이터 활용의 새 물결 온다 2020년 이후 전 세계를 강타한 팬데믹 사태는 기업들의 변화를 강제했다. 조직 운영 방식이 변화했으며, 비즈니스가 이뤄지는 방식 또한 변화했다. 그리고 이러한 변화는 기업들의 태도에도 영향을 미쳤다. 빠르고 유연하게 변화해야만 생존할 수 있다는 인식이 확산된 것이다. 이는 기업들이 데이터를 바라보는 방식 또한 달라지게 만들었다.  태블로는 국내 기업들의 현실 움직임에서 이를 포착하고 있다. 데이터 문화 구축, 데이터 기반의 조직과 같은 명제를 넘어서 실제 데이터 기반 결정 역량을 빠르게 확보하려는 동향이 선명히 출현하는 양상이다. 이제 데이터 기반 조직으로의 변화 필요성을 강조할 필요가 없을 정도다. ‘Why’와 ‘What’이 규명된 가운데, 기업들은 이제 실제 조직원들이 데이터를 활용할 수 있도록 하는 ‘Data enablement’에 구체적으로 투자하고 있다. 이를 반영하...

태블로 데이터 애널리틱스 데이터 분석 인공지능 디지털 네이티브 기업 데이터 리터러시 데이터 활용

2021.12.30

선언이 명제가 되기까지 걸린 시간은 불과 3년 여에 불과했다. 데이터가 석유를 넘어 가장 가치 있는 자원으로 부상했다고 설파한 2017년 이코노미스트지의 선언은 이제 거의 모든 기업, 대부분의 임원이 수용하는 현실이 됐다. 사실상 모든 조직이 데이터에 기반해 빠르고 정확하게 의사결정을 내리는 방법을 찾기 위해 분주하게 움직이는 양상이다. 심지어는 UAE, 사우디 아라비아, 이집트와 같은 중동 지역의 국가들까지 데이터 기반의 인공지능에서 성장 모델을 찾을 정도다.    당위성이 수용되고 공감대가 마련됐지만 기업들의 자신감은 그리 높지 않았다. 2020년 IDC 조사에 따르면 포춘 500대 기업의 C레벨 임원 중 데이터 기반 의사 결정의 필요성을 인정한 비율은 83%였지만, 소속 조직에서 이를 구현할 수 있을 것이라고 응답한 비율은 33%에 불과했다. 최근까지만 해도 포춘 500대 기업에 속하는 조직의 무려 2/3가 데이터 기반 비즈니스에 대한 구체적인 비전을 수립하지 못하고 있었던 셈이다.  2022년, 데이터 활용의 새 물결 온다 2020년 이후 전 세계를 강타한 팬데믹 사태는 기업들의 변화를 강제했다. 조직 운영 방식이 변화했으며, 비즈니스가 이뤄지는 방식 또한 변화했다. 그리고 이러한 변화는 기업들의 태도에도 영향을 미쳤다. 빠르고 유연하게 변화해야만 생존할 수 있다는 인식이 확산된 것이다. 이는 기업들이 데이터를 바라보는 방식 또한 달라지게 만들었다.  태블로는 국내 기업들의 현실 움직임에서 이를 포착하고 있다. 데이터 문화 구축, 데이터 기반의 조직과 같은 명제를 넘어서 실제 데이터 기반 결정 역량을 빠르게 확보하려는 동향이 선명히 출현하는 양상이다. 이제 데이터 기반 조직으로의 변화 필요성을 강조할 필요가 없을 정도다. ‘Why’와 ‘What’이 규명된 가운데, 기업들은 이제 실제 조직원들이 데이터를 활용할 수 있도록 하는 ‘Data enablement’에 구체적으로 투자하고 있다. 이를 반영하...

2021.12.30

구글 데이터 전문가가 말하는 '기업 데이터 전략'

"회사 직원들은 100% 모두가 '데이터 활용 능력(data literate)'을 갖추어야 한다. 그중에 1/3은 데이터 활용에 능숙(data fluent)해서, 데이터를 기반으로 한 결과를 분석하고 이를 제시할 수 있어야 한다. 그리고 직원의 10%는 데이터에서 가치를 창출하기 위해 급여를 받는 '데이터 전문가(data professionals)'로 구성해야 한다." 구글 클라우드의 데이터 및 분석 책임자인 브루노 아지자가 오늘날 기업 환경에서 무엇보다 중요한 것이 '데이터'로부터 파생되는 '기회'와 '활용'이라고 강조했다. 그는 오늘날 데이터 경영진이 안고 있는 큰 과제 중 하나가 조직, 고객, 파트너, 전체 생태계 등에서 생성되는 엄청난 양의 정보를 경쟁 우위로 전환하는 것이라고 강조했다. 구글 클라우드에서 데이터 분석, 인텔리전스, 데이터 과학 및 AI와 관련된 데이터를 전문가로 활동하며, 비즈니스 환경에서의 데이터의 중요성을 누구보다 잘 알고 있는 그는 '데이터 변환을 통한 기회 활용(Unlocking opportunities with data transformation)'이 대부분의 기업이 당면한 현실이라고 지적한다. 공식 블로그를 통해 그가 힘주어 말하는 기업 환경에서의 데이터 전략과 적용 방법을 요약해서 소개했다. 구글 클라우드의 데이터 및 분석 책임자인 브루노 아지자는 비즈니스 조직을 구성하는 직원 100% 전부가 데이터를 읽고 쓸 수 있는 데이터 문맹이 아니어야 한다고 강조했다. 그리고 그중에 1/3은 데이터를 능숙하게 다룰 수 있고, 10%는 데이터 전문가로 조직을 구성해야 한다는 설명이다(위). 앞으로 기업의 데이터 환경은 멀티 클라우드, 리얼 타임 아키텍처, 기계 학습 3가지 영역에 초점이 맞춰질 것이다(아래). (자료 : Google) 그가 맡고 팀에서 하는 일은 크게 세 가지다. 첫 번째는 업무 시간의 약 70%를 고객과 커뮤니티에 참여하며, 고객의 목소리에 귀를 기울이는 것이다. 두 번째는 새로운 클라우드 제품에 대한 전...

데이터 전략 데이터 리터러시 브루노 아지자 구글

2021.12.06

"회사 직원들은 100% 모두가 '데이터 활용 능력(data literate)'을 갖추어야 한다. 그중에 1/3은 데이터 활용에 능숙(data fluent)해서, 데이터를 기반으로 한 결과를 분석하고 이를 제시할 수 있어야 한다. 그리고 직원의 10%는 데이터에서 가치를 창출하기 위해 급여를 받는 '데이터 전문가(data professionals)'로 구성해야 한다." 구글 클라우드의 데이터 및 분석 책임자인 브루노 아지자가 오늘날 기업 환경에서 무엇보다 중요한 것이 '데이터'로부터 파생되는 '기회'와 '활용'이라고 강조했다. 그는 오늘날 데이터 경영진이 안고 있는 큰 과제 중 하나가 조직, 고객, 파트너, 전체 생태계 등에서 생성되는 엄청난 양의 정보를 경쟁 우위로 전환하는 것이라고 강조했다. 구글 클라우드에서 데이터 분석, 인텔리전스, 데이터 과학 및 AI와 관련된 데이터를 전문가로 활동하며, 비즈니스 환경에서의 데이터의 중요성을 누구보다 잘 알고 있는 그는 '데이터 변환을 통한 기회 활용(Unlocking opportunities with data transformation)'이 대부분의 기업이 당면한 현실이라고 지적한다. 공식 블로그를 통해 그가 힘주어 말하는 기업 환경에서의 데이터 전략과 적용 방법을 요약해서 소개했다. 구글 클라우드의 데이터 및 분석 책임자인 브루노 아지자는 비즈니스 조직을 구성하는 직원 100% 전부가 데이터를 읽고 쓸 수 있는 데이터 문맹이 아니어야 한다고 강조했다. 그리고 그중에 1/3은 데이터를 능숙하게 다룰 수 있고, 10%는 데이터 전문가로 조직을 구성해야 한다는 설명이다(위). 앞으로 기업의 데이터 환경은 멀티 클라우드, 리얼 타임 아키텍처, 기계 학습 3가지 영역에 초점이 맞춰질 것이다(아래). (자료 : Google) 그가 맡고 팀에서 하는 일은 크게 세 가지다. 첫 번째는 업무 시간의 약 70%를 고객과 커뮤니티에 참여하며, 고객의 목소리에 귀를 기울이는 것이다. 두 번째는 새로운 클라우드 제품에 대한 전...

2021.12.06

기고 | 데이터 가치화 생태계 조성하기 ‘3단계 조치’

많은 조직이 데이터 애널리틱스 프로젝트에서 AI & ML 툴을 핵심 구현 수단으로 사용하고 있고 전 세계적으로 AI 지출이 계속 증가하고 있다. 하지만 대부분의 데이터 과학 프로젝트는 실패할 운명이라는 것이 냉혹한 진실이다. AI/ML 이니셔티브의 본질적인 복잡성, 숙련된 인재의 지속적인 부족, 데이터 보안, 거버넌스 및 데이터 통합에 존재하는 도전과제 등, 이들 실패에는 여러 원인이 있다. 2,000명 이상의 IT 및 LOB(line-of-business) 의사 결정권자를 대상으로 실시한 IDC 글로벌 조사에 따르면, 이러한 문제는 ‘데이터 준비’(data readiness)와 관련돼 있는 것으로 언급된다. 한편, 조사 대상자들은 모두 일정 수준의 AI 사용 또는 개발에 관여하고 있는 사람들이었다. 특히 대부분 기업들은 대량의 데이터를 일상적으로 유지 관리하기는 하지만, 기능적 사일로에 갇혀서 쉽게 액세스되지 못하거나 사용되지 못하는 경우가 많다. 클라우드 컴퓨팅, 데이터 엔지니어링 툴 및 머신러닝 알고리즘에서의 발전도 도전 과제가 되기도 한다. 이러한 현실을 극복하고 고객과 주주에게 새로운 가치를 창출하기 위해 IT 리더는 기업 전반에 걸쳐 데이터 과학과 애널리틱스의 성장을 가속화하고 지속할 수 있는 커뮤니티와 문화를 조성해야 한다. 역량(competency) 확보 데이터 과학이 컴퓨터 프로그래밍, 데이터 공학, 수학, 그리고 통계학의 기술을 필요로 한다는 것은 명백하다. 그러나 좋은 데이터 과학자와 위대한 데이터 과학자의 중대한 차별점이 있다면, 기업 전반에 걸쳐 기능 영역의 비즈니스 요구사항을 번역하는 능력이다. 이러한 역량은 희소하기 때문에, 이를 가장 높은 ROI/가장 빠른 시간가치 비율을 가진 프로젝트에 집중하는 동시에 기업 내 전체 애널리틱스 커뮤니티를 성장시킬 수 있어야 한다. 기업이 이들 목표를 달성하기 위해 데이터 과학 역량 센터(CoC)가 설립되는 경우가 상당히 많다. 데이터 인프라에 대한 의존성으로 인해 전통적으로 이들 ...

데이터투밸류 데이터 가치화 데이터 과학 역량 센터 CoC 데이터 프로젝트 데이터 리터러시

2021.11.29

많은 조직이 데이터 애널리틱스 프로젝트에서 AI & ML 툴을 핵심 구현 수단으로 사용하고 있고 전 세계적으로 AI 지출이 계속 증가하고 있다. 하지만 대부분의 데이터 과학 프로젝트는 실패할 운명이라는 것이 냉혹한 진실이다. AI/ML 이니셔티브의 본질적인 복잡성, 숙련된 인재의 지속적인 부족, 데이터 보안, 거버넌스 및 데이터 통합에 존재하는 도전과제 등, 이들 실패에는 여러 원인이 있다. 2,000명 이상의 IT 및 LOB(line-of-business) 의사 결정권자를 대상으로 실시한 IDC 글로벌 조사에 따르면, 이러한 문제는 ‘데이터 준비’(data readiness)와 관련돼 있는 것으로 언급된다. 한편, 조사 대상자들은 모두 일정 수준의 AI 사용 또는 개발에 관여하고 있는 사람들이었다. 특히 대부분 기업들은 대량의 데이터를 일상적으로 유지 관리하기는 하지만, 기능적 사일로에 갇혀서 쉽게 액세스되지 못하거나 사용되지 못하는 경우가 많다. 클라우드 컴퓨팅, 데이터 엔지니어링 툴 및 머신러닝 알고리즘에서의 발전도 도전 과제가 되기도 한다. 이러한 현실을 극복하고 고객과 주주에게 새로운 가치를 창출하기 위해 IT 리더는 기업 전반에 걸쳐 데이터 과학과 애널리틱스의 성장을 가속화하고 지속할 수 있는 커뮤니티와 문화를 조성해야 한다. 역량(competency) 확보 데이터 과학이 컴퓨터 프로그래밍, 데이터 공학, 수학, 그리고 통계학의 기술을 필요로 한다는 것은 명백하다. 그러나 좋은 데이터 과학자와 위대한 데이터 과학자의 중대한 차별점이 있다면, 기업 전반에 걸쳐 기능 영역의 비즈니스 요구사항을 번역하는 능력이다. 이러한 역량은 희소하기 때문에, 이를 가장 높은 ROI/가장 빠른 시간가치 비율을 가진 프로젝트에 집중하는 동시에 기업 내 전체 애널리틱스 커뮤니티를 성장시킬 수 있어야 한다. 기업이 이들 목표를 달성하기 위해 데이터 과학 역량 센터(CoC)가 설립되는 경우가 상당히 많다. 데이터 인프라에 대한 의존성으로 인해 전통적으로 이들 ...

2021.11.29

인터뷰|'데이터 코딩' 아니다, 해법은 '데이터 넛지'

최근 데이터 리터러시(Data Literacy)가 화두로 떠오르고 있다. 데이터를 맥락에 맞게 읽고 쓰고 구성원과 소통하는 역량이 빅데이터 시대의 핵심 경쟁력으로 부상하고 있기 때문이다. 가트너는 데이터 리터러시를 기업이 성장하기 위해 갖춰야 할 제2의 외국어라고 정의하기도 했다. 특히 데이터 리터러시는 기업들이 추진 중인 디지털 트랜스포메이션(이하 DT)과 맞물려 더욱 강조되고 있다. 학생부터 직장인들까지 전공, 직급, 직무를 막론하고 데이터 관련 과목이나 스킬을 배우려는 이유다.  그런데 한국의 데이터 교육 수요는 유독 R이나 파이썬 학습에 쏠려 있는 모양새다. 코드를 몇 줄이라도 작성할 줄 알면 언젠가 데이터 분석에 써먹을 수 있을 거라는 막연한 생각이 빚어낸 현상이다. 덕분에 컴퓨터 학원과 인터넷 강의업체는 문전성시를 이루고 있다. 띵킹파트너닷프로 강양석 대표는 이를 “심각한 오해와 목적 의식의 부재로 인한 현상”이라고 진단했다. 데이터 리터러시의 개념이 제대로 무르익지 않은 탓에 데이터 학습이 잘못된 방향으로 가고 있다는 것. 그는 데이터를 맥락에 맞춰 읽고, 해석하고, 표현하고, 소통하고, 설득하는 데이터 리터러시 역량을 기반으로 문제해결 연습을 하는 게 훨씬 중요하다고 힘줘 말했다. 띵킹파트너닷프로는 개인간 컨설팅 플랫폼이다. DT 시대의 필수 역량으로 자리잡고 있는 데이터 리터러시. 왜 필요하며 어떻게 학습해야 경쟁력이 될 수 있을까? 국내 주요 대기업 임직원들의 데이터 리터러시 교육을 맡고 있는 강양석 대표를 만나 데이터 리터러시 학습의 올바른 방향성에 대해 들어봤다.  데이터, 목적의식부터 명확히 하라 “사람들이 데이터 사이언티스트와 데이터 프라블럼 솔버(Data Problem Solver)를 구분했으면 하는 바람이 있습니다. 데이터의 양이 늘어나고 데이터의 중요성이 증가한다고 해서 모든 사람들이 데이터 사이언티스트를 지향해야 하는 것은 아니며 그럴 수도 없습니다. 실제로 데이터 사이언티스트들도 전체 업무 시간의 6~...

데이터 리터러시 디지털 트랜스포메이션 코딩 파이썬 R 강양석 넛지

2020.08.28

최근 데이터 리터러시(Data Literacy)가 화두로 떠오르고 있다. 데이터를 맥락에 맞게 읽고 쓰고 구성원과 소통하는 역량이 빅데이터 시대의 핵심 경쟁력으로 부상하고 있기 때문이다. 가트너는 데이터 리터러시를 기업이 성장하기 위해 갖춰야 할 제2의 외국어라고 정의하기도 했다. 특히 데이터 리터러시는 기업들이 추진 중인 디지털 트랜스포메이션(이하 DT)과 맞물려 더욱 강조되고 있다. 학생부터 직장인들까지 전공, 직급, 직무를 막론하고 데이터 관련 과목이나 스킬을 배우려는 이유다.  그런데 한국의 데이터 교육 수요는 유독 R이나 파이썬 학습에 쏠려 있는 모양새다. 코드를 몇 줄이라도 작성할 줄 알면 언젠가 데이터 분석에 써먹을 수 있을 거라는 막연한 생각이 빚어낸 현상이다. 덕분에 컴퓨터 학원과 인터넷 강의업체는 문전성시를 이루고 있다. 띵킹파트너닷프로 강양석 대표는 이를 “심각한 오해와 목적 의식의 부재로 인한 현상”이라고 진단했다. 데이터 리터러시의 개념이 제대로 무르익지 않은 탓에 데이터 학습이 잘못된 방향으로 가고 있다는 것. 그는 데이터를 맥락에 맞춰 읽고, 해석하고, 표현하고, 소통하고, 설득하는 데이터 리터러시 역량을 기반으로 문제해결 연습을 하는 게 훨씬 중요하다고 힘줘 말했다. 띵킹파트너닷프로는 개인간 컨설팅 플랫폼이다. DT 시대의 필수 역량으로 자리잡고 있는 데이터 리터러시. 왜 필요하며 어떻게 학습해야 경쟁력이 될 수 있을까? 국내 주요 대기업 임직원들의 데이터 리터러시 교육을 맡고 있는 강양석 대표를 만나 데이터 리터러시 학습의 올바른 방향성에 대해 들어봤다.  데이터, 목적의식부터 명확히 하라 “사람들이 데이터 사이언티스트와 데이터 프라블럼 솔버(Data Problem Solver)를 구분했으면 하는 바람이 있습니다. 데이터의 양이 늘어나고 데이터의 중요성이 증가한다고 해서 모든 사람들이 데이터 사이언티스트를 지향해야 하는 것은 아니며 그럴 수도 없습니다. 실제로 데이터 사이언티스트들도 전체 업무 시간의 6~...

2020.08.28

데이터 기술력 격차, 직원당 연 43시간 손실 발생

기업이 데이터를 지향하는 열망과 직원들이 데이터를 사용하여 비즈니스 가치를 창출할 수 있는 능력 사이에 격차가 발견됐다. 새로운 보고서에 따르면, 기업은 비즈니스 성공에서 데이터가 얼마나 중요한지 알고 있지만 데이터 지향 목표와 직원이 데이터로 실제 비즈니스 가치를 창출할 수 있는 능력 간에는 차이가 있는 것으로 조사됐다.   액센츄어와 클릭이 작성한 ‘데이터 리터러시의 휴먼 임팩트(The human impact of data literacy)’ 보고서에서 노동 인구의 20%만이 자신의 데이터 리터러시 능력에 자신 있다고 밝혔으며, 39%는 데이터를 기반으로 더 많은 의사 결정을 내린다고 답했다. 절반에 가까운 응답자(47%)는 의사 결정을 할 때 자주 ‘직감’을 따른다고 말했으며, 72%는 데이터 작업 시 갈피를 잡지 못하거나 불행하다고 느낀다고 답했다.  또한 응답자의 약 1/3(31%)은 정보, 데이터, 기술 문제 스트레스로 1년에 최소 하루를 병가로 써 본 적이 있었다. 기업은 이러한 문제로 직원당 1년에 평균 근무일 기준 5일(43시간)에 해당하는 손실을 경험한 것으로 파악됐다.  이러한 데이터 기술 부족은 생산성 저하로 이어지고 있다. 실제로 조사 대상 임직원의 29%는 데이터를 사용하지 않고 작업을 완료할 수 있는 대체 방법을 찾을 것이라고 답했다.  액센츄어 데이터 비즈니스 그룹 기술 책임자 및 글로벌 리더 사지브 보흐라는 “데이터의 가치에 의문을 가진 사람은 아무도 없다. 그러나 많은 기업이 데이터 거버넌스, 분석, 의사 결정에 대한 접근 방식을 다시 발명해야 한다. 이는 직원들에게 데이터가 제시하는 새로운 기회를 제공하는 데 필요한 도구와 교육을 제공한다는 것을 의미한다”라고 말했다. 이어서 보흐라는 "지속적인 학습에 중점을 둔 데이터 중심 기업은 생산성을 높이고 경쟁우위를 확보할 수 있다"라고 강조했다.  데이터를 다룰 줄 아는 직원은 더 나은 결정을 내릴 권한이 있다고 생각하며, ...

빅데이터 액센츄어 컨설팅 CMO 데이터 분석 클릭 Qlick 데이터 리터러시

2020.03.11

기업이 데이터를 지향하는 열망과 직원들이 데이터를 사용하여 비즈니스 가치를 창출할 수 있는 능력 사이에 격차가 발견됐다. 새로운 보고서에 따르면, 기업은 비즈니스 성공에서 데이터가 얼마나 중요한지 알고 있지만 데이터 지향 목표와 직원이 데이터로 실제 비즈니스 가치를 창출할 수 있는 능력 간에는 차이가 있는 것으로 조사됐다.   액센츄어와 클릭이 작성한 ‘데이터 리터러시의 휴먼 임팩트(The human impact of data literacy)’ 보고서에서 노동 인구의 20%만이 자신의 데이터 리터러시 능력에 자신 있다고 밝혔으며, 39%는 데이터를 기반으로 더 많은 의사 결정을 내린다고 답했다. 절반에 가까운 응답자(47%)는 의사 결정을 할 때 자주 ‘직감’을 따른다고 말했으며, 72%는 데이터 작업 시 갈피를 잡지 못하거나 불행하다고 느낀다고 답했다.  또한 응답자의 약 1/3(31%)은 정보, 데이터, 기술 문제 스트레스로 1년에 최소 하루를 병가로 써 본 적이 있었다. 기업은 이러한 문제로 직원당 1년에 평균 근무일 기준 5일(43시간)에 해당하는 손실을 경험한 것으로 파악됐다.  이러한 데이터 기술 부족은 생산성 저하로 이어지고 있다. 실제로 조사 대상 임직원의 29%는 데이터를 사용하지 않고 작업을 완료할 수 있는 대체 방법을 찾을 것이라고 답했다.  액센츄어 데이터 비즈니스 그룹 기술 책임자 및 글로벌 리더 사지브 보흐라는 “데이터의 가치에 의문을 가진 사람은 아무도 없다. 그러나 많은 기업이 데이터 거버넌스, 분석, 의사 결정에 대한 접근 방식을 다시 발명해야 한다. 이는 직원들에게 데이터가 제시하는 새로운 기회를 제공하는 데 필요한 도구와 교육을 제공한다는 것을 의미한다”라고 말했다. 이어서 보흐라는 "지속적인 학습에 중점을 둔 데이터 중심 기업은 생산성을 높이고 경쟁우위를 확보할 수 있다"라고 강조했다.  데이터를 다룰 줄 아는 직원은 더 나은 결정을 내릴 권한이 있다고 생각하며, ...

2020.03.11

IDG 설문조사

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