데이터 자동화 전략 개발을 위한 5단계

특히 데이터 분석과 관련된 새롭고 흥미로운 기술의 발전으로 인해 모든 규모의 비즈니스에서 데이터 관리라는 문제가 점점 더 커지고 있습니다. 전통적으로 시간이 많이 걸리고 힘든 과정이었던 데이터 관리가 데이터 자동화 덕분에 완전히 새롭게 재창조되고 있습니다.

데이터 관리 기법을 사용하면 조직은 기술 툴과 소프트웨어를 통해 데이터를 저장, 처리 및 분석할 수 있습니다. 이는 데이터의 양에 관계없이 조직이 보다 효율적이고 효과적인 데이터 분석 및 비즈니스 프로세스를 찾을 수 있도록 지원합니다. 만능 솔루션은 아니지만, 데이터 자동화 전략을 개발할 때 고려해야 할 몇 가지 일반적인 단계가 있습니다. 

1. 자동화할 프로세스 및 작업 결정
2. 올바른 자동화 툴을 사용하고 있는지 확인
3. 점진적인 단계 수행
4. 신뢰할 수 있는 조언자 또는 컨설턴트 찾기
5. 전략 모니터링 및 개선

데이터 자동화는 구현하기 전에 전략적 평가를 통해 이점을 얻을 수 있는 복잡한 프로세스입니다. 책임자는 어떤 데이터 프로세스가 가장 많은 시간을 차지하는지 평가해야 합니다. 여기에는 데이터 입력, 통합 또는 분석과 같이 중복된 수동 단계가 있는 프로세스나 데이터 팀의 과도한 시간과 에너지가 필요한 프로세스가 포함될 수 있습니다. 

데이터 자동화의 대상이 될 프로세스가 식별되면, 다음 단계는 각 프로세스 또는 파이프라인의 수동 단계를 살펴보면서 해당 프로세스를 평가하는 것입니다. 이러한 작업을 살펴봄으로써 조직은 자동화의 복잡성에 따라 다른 방향을 선택하거나 한 파이프라인에 더 많은 관심을 집중할 수 있습니다. 

해야 할 일: 데이터 팀의 시간을 가장 많이 절약하고 투자 수익을 극대화할 수 있는 프로세스를 찾습니다. 프로세스를 전략적으로 평가하고 순위를 매김으로써 리더는 적절한 데이터 자동화 전략을 수립할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 팀과 엔지니어는 기존 데이터 관리보다 더 생산적인 워크플로와 인사이트를 도출하는 데 집중할 수 있습니다.

자동화가 필요한 작업을 파악하고 가장 복잡한 작업부터 가장 간단한 작업까지 순위를 매겨보세요. 시간이 많이 걸리긴 하지만 이는 조직의 장기적인 데이터 자동화 및 데이터 관리 노력과 관련이 있으므로 가치 있는 작업입니다. 이와 별도로, 당면한 작업을 자동화하기 위한 기술 요구 사항을 이해하고 이러한 요구 사항이 기능 및 비즈니스 목표에 부합하는지 확인하세요.

조직은 자동화 대상으로 삼을 프로세스와 프로세스 내 어떤 특정 작업에 주의가 필요한지 잘 알고 있어야 합니다. 이제 조직의 특정 요구 사항에 맞는 올바른 데이터 처리 자동화 툴을 선택할 차례입니다. 또한 확장성, 보안, 관측 가능성 및 통합을 비롯한 다른 필수 및 관련 능력도 고려해야 합니다.

해야 할 일: 프로세스 및 작업과 관련하여 수집한 모든 정보를 바탕으로 조직에 적합한 자동화 툴을 파악하세요. 툴의 능력을 평가하고 조직의 비즈니스 목표를 충족하는 데 적합한 툴을 찾습니다.

조직은 데이터 자동화 솔루션을 비즈니스에 도입하기로 선택할 수 있지만, 처음부터 모든 것을 포괄하는 방식으로 전환할 필요는 없습니다. 이 접근 방식은 데이터 관리 기능과 능력이 향상되는 동안 데이터 팀과 다른 직원들이 인내심을 가지고 기다려야 하는 점진적인 방식일 수 있습니다. 데이터 자동화는 일종의 학습 곡선을 의미하므로, 조직에서 가장 비즈니스에 중요한 데이터 프로세스는 시간이 지나서야 자동화될 수 있습니다.

해야 할 일: 인내심을 가지고 시작하세요. 자동화에 대한 점진적인 접근 방식을 취하세요. 프로세스나 파이프라인의 가장 중요한 측면에 툴을 적용하기 전에 팀이 자동화 툴과 새로운 전략을 경험할 수 있도록 도와주세요. 시간을 들여 데이터 자동화의 이점을 확인한 다음 필요에 따라 확장하세요. 

이러한 점진적인 단계 중 일부는 데이터 자동화 전략 목표를 더 잘 이해하기 위해 팀별로 직원을 교육하는 것일 수 있습니다. 먼저 비즈니스의 한 부분을 구현할 대상으로 지정합니다. 이 작업이 성공적일 경우 조직은 비즈니스의 다른 부분으로 확장하는 것을 고려할 수 있습니다. 시간을 들여 전략의 작동 방식에 대한 기준선을 설정하세요.

다양한 데이터 자동화 툴을 사용할 수 있습니다. 데이터 관리 및 분석 기술을 갖춘 신뢰할 수 있는 조언자를 확보하는 것은 조직의 자동화 성공을 위한 핵심 요소입니다. 일부 비즈니스 리더는 모든 업무를 내부에서 처리해야 한다고 생각할 수 있지만, 이는 최선의 결정이 아닐 수도 있습니다. 외부 전문가를 영입함으로써 조직은 데이터 엔지니어링 및 비즈니스 인텔리전스에 대한 최신 인사이트를 얻을 수 있습니다.

조직은 신뢰할 수 있는 조언자나 노련한 컨설턴트가 없으면 낡은 사고방식에 갇혀 변화에 대한 저항에 부딪힐 수 있습니다. 이로 인해 구현에 결함이 발생하고 프로세스와 관련된 장기적인 문제가 발생할 수 있습니다. 데이터 자동화 전략이 올바르게 구현되지 않으면 일부 프로세스가 복구되지 않거나 복원하는 데 많은 시간이 소요될 수 있습니다. 이로 인해 비즈니스는 시간과 비용이라는 두 가지 중요한 리소스를 잃게 됩니다.

해야 할 일: 타사 고문이나 컨설턴트를 영입하는 것이 조직의 이익에 가장 좋을 수 있습니다. 조직이 달성하고자 하는 비즈니스 목표에 대한 경험이 있는 전문가를 찾으세요. 이 전문가는 자동화하려는 프로세스와 작업에 대한 경험이 있어야 합니다.

자동화는 점진적인 개선을 통해 구축되는 반복적인 프로세스입니다. 이러한 유형의 프로세스는 개발 단계 이후에도 지속적인 업데이트와 조정이 필요합니다. 데이터와 자동화의 세계는 빠른 속도로 진화하기 때문에 관련성이 높고 효과적인 전략은 거의 항상 필요합니다. 일부 프로세스는 실행하고 구현한 후 그대로 둘 수 있지만, 자동화는 지속적인 피드백과 논의가 필요합니다.

해야 할 일: 자동화 프로세스를 모니터링하는 팀이 있어야 합니다. 이와 상호 작용하는 다른 직원들도 자동화 방법에 대한 피드백을 제공할 수 있는 몇 가지 메커니즘을 가지고 있어야 합니다. 모니터링을 담당하는 팀은 업데이트가 필요한 프로세스와 비즈니스에 더 이상 유용하지 않을 수 있는 프로세스에 대해 비즈니스 리더와 공개적으로 대화를 나누어야 합니다.

진화하는 기술을 따라잡기 위해 노력하는 모든 조직은 경쟁에서 앞서 나갈 수 있는 새로운 전략을 모색하고 있습니다. 데이터 자동화 전략은 조직이 실시간 데이터 인사이트를 기반으로 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원하는 중요한 솔루션입니다. 이를 위해서는 조직이 구현 프로세스에 시간과 노력을 투자하고 비즈니스에 긍정적인 결과를 가져오는 데 도움이 되는 단계를 따라야 합니다.