데이터 기반 조직을 위한 제품 라이프사이클 관리

이제 모든 기업이 기술 기업이 된 세상에서 모든 기업은 경쟁력을 유지하기 위해 디지털 제품 관리에 능숙해져야 합니다. 즉, 강력한 디지털 제품 라이프사이클 관리(PLM) 전략이 필요합니다. PLM은 아이디어 구상부터 제품 개발, 출시, 개선 및 유지보수에 이르기까지 제품 관련 프로세스를 표준화하여 가치를 제공합니다. 이를 통해 현대적인 고객 경험을 보장할 수 있습니다. 강력한 PLM 전략의 핵심은 건강하고 체계적인 제품 데이터이지만, 데이터 관리는 기업이 가장 어려움을 겪는 부분입니다. 제품 혁신을 위해 AI와 같은 신기술을 활용하려면 기업이 데이터 자산을 잘 구성하고 관리하는 것이 중요합니다.

Gartner는 80%의 조직이 오래된 거버넌스 프로세스로 인해 디지털 비즈니스 확장에 실패하고 있다고 추정했습니다. 데이터는 자산이지만 가치를 제공하려면 데이터를 체계화하고 표준화하며 관리해야 합니다. 방대한 양의 정리되지 않고 서로 다른 데이터 자산을 복구하는 것은 어렵고 시간과 계산 비용이 많이 들기 때문에 기업은 데이터 거버넌스에 미리 투자해야 합니다. 거버넌스 프로그램은 데이터 보안을 제공하는 것 외에도 데이터 구성, 비준수 식별, 데이터 유출 또는 손실 방지에 중점을 두어야 합니다.

1. 인수 및 합병

다음을 상상해 보세요. 삼륜차를 판매하는 한 회사가 모든 데이터에 쉽게 접근할 수 있고 비즈니스 전반에서 그 형식을 이해할 수 있는 강력한 데이터 모델을 만들었습니다. 이 회사는 매우 성공적이어서 삼륜차를 제조하는 다른 회사를 인수했습니다. 새 회사의 데이터 모델은 원래 회사와 완전히 다릅니다. 기업들은 보통 이 문제를 무시하고 두 모델이 별도로 운영되도록 허용합니다. 이로 인해 결국 기업은 복잡하게 얽힌 서로 일치하지 않는 데이터를 보유하게 되며, 이러한 데이터는 수동으로 수정해야 합니다.

2. 사일로화된 사업부

지금 주문 관리 팀이 주문 데이터를 소유하고 영업 팀이 판매 데이터를 소유하는 회사를 상상해 보세요. 또한 제품 거래 데이터를 소유하는 다운스트림 팀도 있습니다. 각 사업부 또는 제품 팀이 자체 데이터를 관리할 경우, 제품 데이터가 다른 사업부의 데이터와 중복되어 중복, 수동 수정, 일관성 없는 가격 책정, 불필요한 데이터 스토리지, 데이터 인사이트 사용 불가 등 여러 가지 문제가 발생할 수 있습니다. 적시에 정보를 얻는 것이 점점 더 어려워지고 부정확한 정보가 발생할 수밖에 없습니다. 사일로화된 사업부는 경영진이 데이터 기반의 의사 결정을 내리는 능력을 방해합니다. 잘 운영되는 기업에서는 각 팀이 시스템 간에 데이터를 연결하여 통합된 제품 관리와 데이터에 기반한 비즈니스 전략이 가능합니다.

오늘날의 데이터 기반 환경에서 성공하려면 조직은 PLM 프로세스를 선제적으로 구현하고 통합된 데이터 접근 방식을 수용하며 데이터 거버넌스 구조를 강화해야 합니다. 이러한 전략적 이니셔티브는 리스크를 완화할 뿐만 아니라 AI 기술의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있는 촉매제 역할을 합니다. 이러한 솔루션에 우선순위를 둠으로써 조직은 데이터를 혁신과 경쟁 우위를 위한 연료로 활용할 수 있는 역량을 갖출 수 있습니다. 본질적으로 PLM 프로세스, 통합 데이터 접근 방식, 강력한 데이터 거버넌스는 미래 지향적인 전략의 초석으로 부상하여 조직이 자신감을 갖고 AI 기반 세상의 복잡성을 성공적으로 헤쳐나갈 수 있도록 지원합니다.