데이터 민주화 - 디지털 혁신 가속기

디지털 변환은 IT 세계에서 거의 모든 것을 설명하기 위해 사용되는 일반적인 용어이지만, 실제로는 무엇을 의미할까요? 그리고 디지털 변환을 가능하게 하는 데 데이터 액세스가 얼마나 중요할까요? 매우 중요합니다. 그리고 데이터에 대한 액세스는 AI 시대에 가장 중요한 전략적 차별화 요소 중 하나일 수 있습니다.

McKinsey & Company는 디지털 혁신을 기술을 지속적으로 대규모로 배포하여 가치를 창출하는 목표로 조직을 다시 배선하는 것으로 정의합니다. 변화를 일으키기 위해 현대 기술을 효과적으로 채택하고 적용하는 것이 디지털 혁신의 중심이지만, 기술에 대한 것만은 아닙니다. 효율성과 더 나은 성과를 이끌어내기 위한 혁신적인 접근 방식을 수용하는 문화를 구축하는 것도 디지털 혁신의 큰 부분입니다. 직원들이 기존의 편안한 프로세스를 포기하기를 꺼리면 디지털 혁신 이니셔티브가 중단될 수 있습니다.

Trianz가 수행한 연구에서 디지털 단층선을 넘고 디지털 변환 전략을 성공적으로 구현하기 위한 10가지 규칙을 확인했습니다. 조직을 성공적으로 변환하려면 10가지 규칙을 모두 따르는 것이 필수적이지만, 의사 결정권자가 사일로를 통해 데이터에 액세스하고 가정을 데이터 분석으로 대체할 수 있는 접근 방식인 데이터 민주화를 통해 다음과 같은 세 가지 핵심 규칙을 따르는 데 도움이 될 수 있습니다.

• 경험 중심의 조직이 되기 위해 기능적 사일로를 깨세요.
• 가정을 데이터 분석으로 대체하세요.
• 성공적인 변화는 기술만으로는 만들어낼 수 없다. 사람이 만들어낸다.

데이터 민주화

데이터 민주화는 기술적 능력에 관계없이 더 많은 사람들이 데이터에 더 쉽게 접근할 수 있도록 하는 프로세스입니다. 이 전략에는 또한 비즈니스 또는 기능적 사일로 전반의 근로자와 의사 결정권자에게 데이터에 더 쉽게 접근할 수 있도록 하는 것도 포함됩니다. 데이터 발견 가능성은 데이터 민주화의 또 다른 중요한 측면입니다. 사용자가 데이터가 있는지 알지 못하면 접근성이 좋지 않습니다.

데이터 공유를 통한 기능적 사일로 깨기

조직이 진화함에 따라, 다양한 팀은 자신에게 맞는 도구와 프로세스를 채택하여 업무에서 가장 효과적으로 일할 수 있게 해줍니다. 영업 및 마케팅 팀을 위한 CRM 시스템이든 제조 운영을 위한 ERP 시스템이든 말입니다. 결과적으로, 이러한 다양한 사업과 시스템은 별도의 사일로로 운영됩니다.

수직적 비즈니스 기능을 최적화하는 것이 효과적이긴 했지만, 더 빠르게 움직이는 애자일 관행은 조직이 더 정렬되고 더 빠르게 움직여야 합니다. 성공적인 디지털 전환 전략은 이러한 서로 다른 사일로를 분해하고 데이터를 공유해야 합니다.

한 부서의 데이터에 기반한 결정은 그룹이나 부서 수준에서는 최적으로 보일 수 있지만, 조직의 다른 부분에서의 추세를 이해하지 못하면 이러한 결정은 최적으로 보이지 않습니다. 데이터가 비즈니스 사일로 간에 공유되면 의사 결정권자는 다른 그룹에 대한 선택과 행동의 의미를 고려할 수 있습니다. 관리자는 또한 조직 전체의 추세와 결정이 운영에서 이벤트에 어떤 영향을 미치는지 분석할 수 있습니다. 예를 들어, 사고 리더십 콘텐츠에 대한 투자는 새로운 리드와 판매를 촉진하는 동시에 더 나은 후보자가 채용 공고에 지원하도록 장려할 수 있습니다. 영업 리더가 CRM 시스템에서 리드에 대한 콘텐츠 투자만 추적한다면 HR이 경험한 추가 이점은 눈에 띄지 않을 것입니다.

비교적 간단하고 명백한 예일 수 있지만, 조직 간에는 수많은 시너지와 상관관계가 있으며, 이를 파악하면 더 나은 조직적 성과를 낼 수 있습니다. 요령은 다양한 시스템의 데이터를 탐색하고 숨겨진 가치를 발견할 수 있는 것입니다. 강력한 AI 도구가 기업과 시장이 어떻게 운영되는지에 대한 이해를 밝혀주는 데이터를 찾는 데 도움이 되면서 이 진실이 점점 더 분명해지고 있습니다. 예를 들어, 고객 서비스 데이터와 과거 판매 실적을 기반으로 예측 모델은 고객의 구매 성향을 예측할 수 있습니다. 오래된 미수금과 둔화된 영업 리드는 시장이 약세를 나타낼 수 있습니다. 사용 가능한 데이터가 많을수록 이러한 모델의 정확도가 높아집니다.

비정형 데이터 공유

비정형 데이터를 마이닝할 수 있는 기회가 증가함에 따라 의사 결정 성과를 개선할 수 있는 방법도 늘어납니다. LLM(Large Language Models)과 얼굴 인식을 통해 비정형 데이터를 마이닝할 수 있는 기능이 증가함에 따라 분석이 훨씬 쉬워졌습니다. 예를 들어, AI는 이메일을 스캔하여 특정 톤이나 제품의 특정 문제에 대한 참조가 있는 것으로 태그를 지정할 수 있습니다. AI는 고객 이메일에서 감정을 파악하고 일련의 이벤트로 인해 제품이 제대로 작동하지 않는 경우 커뮤니케이션에서 언급된 제품에 태그를 지정할 수 있습니다. 이 메타데이터는 제조 부서에 저장하여 공유할 수 있으며, 제조 부서는 이 데이터를 다른 데이터 소스와 비교하여 문제의 원인을 파악할 수 있습니다. 다른 고객으로부터 추가 불만이 있다고 가정해 보겠습니다. 이 경우 분석가는 배송 데이터를 보고 결함이 있는 제품이 배송되고 사용된 환경에서 유사점을 파악할 수 있습니다. 제조 실행, 원자재 배송 또는 도구 변경과 관련이 있습니까? 복잡한 문제를 신속하게 식별하고 근본 원인을 찾고 적절한 변경을 신속하게 수행하면 데이터와 AI의 미래 시대에 승자와 패자를 구분할 수 있습니다. 이러한 기능은 데이터가 조직 전체에서 효과적으로 공유되는 경우에만 가능합니다.

360도 경험을 만들기 위해 데이터를 공유하세요

데이터를 민주화하면 고객에게 보다 전체적인 경험을 제공할 수 있습니다. 데이터가 지역이나 사업 라인 간에 공유되지 않으면 고객은 각 엔터티와의 관계가 단편화된 것처럼 느낄 수 있습니다. 콜센터를 통해 본사와 소통하든 휴가 중에 지사와 직접 소통하든 브랜드는 일관된 경험을 제공할 수 있어야 합니다. 채널과 지역에서 데이터를 사용할 수 없으면 영업 및 서비스 담당자는 고객을 알지 못하고 결국 단절된 경험을 제공하여 관계를 저하시킵니다.

데이터 문화 주도 - 가정을 데이터로 대체

데이터 민주화 전략은 더 큰 데이터 공유를 촉진하고 보다 데이터 중심적인 문화를 가능하게 합니다. 오늘날 끊임없이 변화하고 디지털화된 경쟁 환경에서 살아남는 데 중요한 요소는 데이터로 의사 결정을 내리는 능력입니다. 데이터 공유에 전념하는 것은 중요하지만, 데이터 공유를 통해 데이터 중심적인 의사 결정을 내리는 방법을 이해하는 것은 디지털 변환 전략을 추진하고 관련성을 유지하는 데 필수적입니다.

의사 결정권자들이 더 많은 데이터에 접근할 수 있게 되면, 의사 결정을 지원하기 위해 데이터를 사용할 가능성이 더 큽니다. 적절한 교육은 데이터 문화를 주도하고 디지털 전환이 궤도에 오르는 데 중요하지만, 이러한 새로운 기술을 연습하기 위해 데이터에 접근할 수 없는 교육은 역효과가 있습니다.

데이터 문화는 다양한 그룹이 협업하고 새로운 기술과 통찰력을 배우면서 확산됩니다. 따라서 데이터를 더 많이 사용할 수 있도록 하면서도 커뮤니케이션이 일관되게 유지되도록 표준을 만드는 것이 필수적입니다. 도메인마다 다른 용어, 계산 및 메트릭은 오해와 오류로 이어질 수 있습니다. 데이터 세트와 비즈니스 용어를 정의하는 데이터 카탈로그와 비즈니스 용어집은 더 나은 협업을 지원하는 데 도움이 될 수 있습니다.

디지털 혁신을 추진할 수 있는 역량 강화

사람들에게 데이터에 대한 접근 권한과 이를 활용할 수 있는 기술을 제공하면 혁신이 더욱 촉진되고 완전히 디지털화된 기업으로의 전환이 가속화됩니다.

광범위한 교육과 데이터 접근으로 데이터 문화의 성장이 복합적으로 이루어지기 시작합니다. 데이터와 교육에 대한 접근성이 높아지면 호기심, 실험, 혁신이 촉진됩니다. 전문가들은 데이터를 찾고 이를 사용하여 질문에 답하고 추세를 파헤치는 법을 배웁니다. 또한 데이터를 사용하여 스토리를 전달하고 사업 기회를 활용하기 위한 사례를 만드는 법도 배웁니다. 조직에서 호기심을 따르고 관찰한 추세나 기회를 뒷받침하기 위해 데이터를 파헤치는 사람이 많을수록 조직은 더 민첩해지고 신제품을 더 빨리 출시할 수 있습니다.

데이터 민주화를 가능하게 하는 기술이 등장하고 있지만, 여전히 극복해야 할 정치적 과제가 있습니다. 데이터는 힘이고, 이를 제어하는 것은 정치적 의미를 갖습니다. 예를 들어, 양질의 데이터를 기반으로 더 나은 결정을 내릴 수 있는 기업 그룹은 동일한 액세스 권한이 없는 다른 부서보다 더 많은 리소스를 얻을 수 있습니다. 연방 거버넌스 프레임워크와 결합된 데이터 민주화 전략은 더 큰 협업을 지원하기 위해 사람과 그들의 불안감 사이의 격차를 메우는 데 매우 도움이 될 수 있습니다.

데이터 민주화와 연합 프레임워크는 또한 사람들이 보다 효율적으로 협력할 수 있도록 합니다. 두 그룹이 협력하거나 더 잘 일치하려고 할 때, 그들은 동일한 데이터 세트로 작업해야 합니다. 데이터 공유가 이미 조직 문화에 내장되어 있다면, 이는 두 번째 본성이 됩니다. 데이터 공유가 기본으로 설정되면 다른 그룹의 데이터를 이해하기가 더 쉬워집니다. 용어, 지표 및 계산이 다를 수 있으며, 이는 혼란, 불일치 및 비효율성으로 이어질 수 있습니다. 데이터 스토리텔링과 균일한 데이터 세트에 기반한 가설을 정당화하면 합의가 훨씬 쉬워집니다. 더 큰 혁신과 협업을 통해 조직은 디지털 변환 프로젝트를 간소화할 수 있습니다.

데이터 민주화를 통해 비즈니스 간 장벽을 허물고, 데이터 문화를 촉진하고, 직원에게 권한을 부여하세요.

데이터 민주화 구현

데이터 민주화는 디지털 전환 목표를 달성하는 데 도움이 되는 중요한 전략이 될 수 있습니다. 하지만 사람들이 데이터를 더 자유롭게 공유하고 사용할 수 있게 됨에 따라 특정 가드레일도 전략에 통합해야 합니다. 거버넌스와 데이터 품질은 모든 성공적인 데이터 민주화 전략의 핵심입니다.

통치

액세스와 제어를 분산할 때 거버넌스와 자율성의 적절한 균형을 유지하는 것은 어려운 일입니다. "섀도우 IT"의 폭발적 증가는 중앙 IT가 기술 근로자가 사용할 수 있는 도구를 지시하는 경우 생산성이 규정 준수를 능가하는 IT의 범위 밖에서 솔루션을 찾을 것이라는 것을 보여주었습니다.

사용자의 필요와 요구 사항, 그리고 데이터가 책임감 있게 처리되도록 하는 IT 요구 사항을 통합하는 유연한 거버넌스 프레임워크는 조직이 이러한 난관을 극복하는 데 도움이 됩니다.

거버넌스는 보안 이상의 것입니다. 데이터가 정확하고, 접근 가능하며, 비공개이며, 사용 가능한지 확인합니다. 품질 관리가 데이터가 정확하고 신뢰할 수 있는지 확인하는 데 가장 중요합니다. 신뢰할 수 있는 데이터가 없으면 의사 결정권자가 데이터에 대한 신뢰를 잃고 직감과 경험에만 근거하여 의사 결정을 내리면서 전략이 무너질 것입니다.

잘 정의된 데이터 거버넌스 정책과 전략은 데이터 민주화 구현의 장기적 성공에 가장 중요합니다. 잘못하면 디지털 전환 여정이 후퇴할 수 있습니다. 올바르게 수행하면 데이터를 존중하고 적절한 거버넌스를 보장하는 책임을 맡는 사람들로 구성된 전체 조직이 생깁니다.

거버넌스의 AI

AI의 폭발적 성장과 주류 애플리케이션으로의 빠른 이동은 주목할 만합니다. 이 기술은 또한 데이터 거버넌스에 영향을 미치고 데이터 민주화 전략을 지원합니다.

접근성

AI는 분석가가 필요한 데이터에 더 빨리 액세스할 수 있도록 하여 데이터 액세스를 돕습니다. Co-pilot 기능을 사용하면 분석가가 챗봇에 필요한 데이터를 요청하기만 하면 AI 봇이 데이터를 빠르게 찾아 검색할 수 있습니다.

데이터 품질

AI는 데이터 품질을 보장하는 데 도움이 됩니다. 검증 모델은 데이터가 캡처될 때 데이터를 확인하여 유효하고 오류가 없는지 확인합니다. AI는 또한 오류이거나 문제를 나타낼 수 있는 데이터 이상치를 발견합니다.

보안 및 개인 정보 보호

AI는 권한이 있는 사람만 민감한 데이터에 액세스할 수 있도록 보장함으로써 보안 및 개인 정보 보호에 도움을 줍니다. 민감한 데이터를 빠르게 식별하고 액세스를 제한할 수 있는 AI 모델을 구축할 수 있습니다. 민감한 데이터에 액세스할 권한이 있어야 하는 사용자와 권한이 없어야 하는 사용자를 식별할 수 있는 모델도 만들 수 있습니다.

AI는 데이터 거버넌스의 측면을 자동화하는 데 도움이 되어 조직 전체에서 데이터 민주화를 훨씬 더 쉽게 확장할 수 있습니다. IT 부서는 특히 대규모에서 데이터 제어를 포기하는 데 항상 열의적이지는 않지만 AI 구현으로 지원되는 거버넌스를 통해 규정 준수를 보장하기 위한 더 많은 견제와 균형이 마련됩니다.

성장을 위한 엔진으로서의 데이터 민주화

IDC는 디지털 전환 지출이 2027년까지 3조 9,000억 달러에 달할 것으로 예측합니다. 앞으로 몇 년 동안 하이퍼 자동화 및 AI 의사 결정이 이러한 투자의 초점이 될 것입니다. 데이터 과학자가 더 많은 데이터에 액세스할 수 있게 되면 더 나은 모델을 구축하여 더 나은 AI 기반 의사 결정을 추진할 수 있습니다. 더 많은 데이터에 대한 액세스로 뒷받침되는 더 큰 데이터 리터러시는 더 강력한 데이터 문화를 만들어내며, 전체 조직이 각 데이터 세트가 최고 품질인지 확인하는 데 투자함에 따라 더 높은 데이터 품질로 이어집니다.

기업 성장의 다음 단계에서는 AI가 많은 간단한 선택을 수행하고 숙련된 전문가가 다양한 데이터 세트를 조사하여 복잡한 딜레마를 해결함에 따라 의사 결정이 기하급수적으로 가속화될 것입니다. 적절한 사람들에게 올바른 데이터를 제공하는 조직은 그렇지 않은 경쟁자보다 한 발 앞서 나갈 것입니다.