데이터 전략이란 무엇인가요?

데이터 전략은 일반적으로 조직의 데이터를 둘러싼 다양한 기능 영역을 연결하고 조정합니다. 이러한 분야에는 데이터 수집, 데이터 관리, 데이터 거버넌스, 분석, 데이터 품질 및 데이터 보안과 같은 분야가 포함됩니다.

많은 조직에서 최고 데이터 책임자(CDO)는 데이터 전략을 만들고 안내하는 책임을 맡습니다. 어떤 조직에서는 고위 경영진, 데이터 과학자 및 데이터 엔지니어가 데이터 전략을 구축하기 위해 협력합니다.

성공적인 데이터 전략은 기업이 시장 기회를 파악하고, 제품과 서비스를 개선하며, 고객 만족도를 높이고, 경쟁 우위를 확보하는 데 도움이 될 수 있습니다.

엔터프라이즈 데이터 전략을 수립하고 구현하기 위한 다양한 방법론이 있습니다. 대부분 다음과 같은 6가지 기본 구성 요소 중 일부 버전이 포함되어 있습니다.

• 비즈니스 목표 이해
• 장애물 및 과제 평가
• 데이터 전략 로드맵 만들기
• 제어 설정
• 작은 성공에 집중
• 전략 확장

데이터 전략을 구축하기 위한 첫 번째 단계는 조직 전체의 비즈니스 목표를 명확하게 이해하는 것입니다. 일반적으로 최고 경영진과 사업부 이해관계자는 함께 목표를 파악하고 데이터를 사용하여 이러한 목표를 달성하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 모색합니다.

이러한 목표에 대한 논의를 바탕으로 조직은 데이터 전략이 중점을 두는 구체적인 사용 사례를 선택합니다. 예를 들어, 조직은 데이터 프로세스를 사용하여 공급망 비용을 절감하고, 위험 및 규정 준수 문제를 자동화하거나, 진화하는 고객의 요구를 더 잘 이해하는 데 집중하고 싶을 수 있습니다.

그런 다음 IT 전문가는 조직이 이러한 성과를 달성하는 데 필요한 툴과 기술을 검토할 수 있습니다.

그런 다음 조직은 데이터 전략의 성공적인 실행을 방해할 수 있는 장벽을 파악합니다. 이러한 장벽에는 데이터 접근을 방해하는 데이터 사일로, 데이터 거버넌스 정책의 부재, 최신 데이터 운영을 지원하지 않는 오래된 데이터 아키텍처와 같은 기술적 장애물이 포함될 수 있습니다.

사람들 사이에서의 어려움도 있을 수 있습니다. 비즈니스 사용자에게는 데이터 기반 문화의 핵심에 대한 교육이 필요할 수 있고, IT 팀원에게는 특정 기술 습득을 위한 교육이 필요할 수 있습니다.

데이터 전략 로드맵은 데이터 전략이 어떻게 구현되는지를 정의합니다. 이 로드맵에는 비즈니스 목표, 현재 및 제안된 기술, 프로세스 및 관련 인력에 대한 세부 정보가 포함되어 있습니다. 또한 완료 일정과 전략의 성공을 측정하는 메트릭을 설정합니다.

데이터 전략을 순조롭게 유지하기 위해 조직은 데이터 활동을 모니터링하고 데이터 프로세스에서 적절한 성능을 유지하기 위한 조직 기능을 구현하는 경우가 많습니다. 예를 들어, 데이터 거버넌스 정책은 데이터 품질, 개인 정보 보호, 보안 및 규제 의무 준수를 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다.

또한 여러 비즈니스 라인에 걸쳐 표준, 사용 사례 및 진행 상황을 정기적으로 검토하는 데이터 옹호자와 같은 인적 관리도 있을 수 있습니다. 통제해야 할 또 다른 중요한 사항은 표준화된 용어를 사용하여 회사의 데이터 전략을 논의할 때 모든 사람이 같은 언어를 사용하도록 하는 것입니다.

새로운 데이터 전략을 시작할 때 조직은 짧은 시간 내에 작은 성과를 거두는 것을 목표로 하는 경우가 많습니다. 초기에 가치를 보여주는 데이터 프로세스의 우선 순위를 정하면 비즈니스 전반에 걸쳐 전략을 채택하도록 장려하는 데 도움이 될 수 있습니다.

데이터 소비를 단순화하고 데이터 소비자의 역량을 강화하는 것은 데이터 전략에 대한 동의를 얻기 위한 또 다른 전략입니다. 예를 들어, 조직에서는 셀프 서비스 모델을 통해 새로운 데이터 인사이트에 쉽게 액세스하고 이를 공유할 수 있는 중앙 카탈로그를 만들기도 합니다.

동의를 얻기 위해 조직은 일반적으로 팀에 전략이 수익 창출과 같은 이정표를 충족하는 방법에 대한 업데이트와 보고서를 자주 제공합니다.

조직은 또한 비즈니스 전반의 이해 관계자가 데이터 전략을 채택하도록 장려하기 위해 지속적인 교육과 지원을 제공할 수 있습니다.

예를 들어, 조직은 이해관계자가 데이터 세트에 액세스하고 분석하여 자체적인 결과를 생성할 수 있도록 데이터 해독 능력에 투자할 수 있습니다. 또는 조직은 데이터 인프라의 능력을 지원하고 확장하기 위해 기술 인재의 채용 및 업스킬링에 우선순위를 둘 수 있습니다.

이러한 조치의 이면에 있는 동기는 데이터 전략의 도달 범위와 사용을 확장하는 비즈니스 전반에 걸쳐 강력한 파트너십을 구축하는 것입니다. 

데이터 전략은 일반적으로 다음과 같은 다양한 데이터 분야의 사람, 프로세스 및 툴을 하나로 엮습니다.

• 데이터 관리
• 데이터 거버넌스
• 데이터 통합
• 데이터 아키텍처
• 데이터 분석
• 데이터 보안
• 데이터 품질

데이터 관리는 데이터 수집, 처리, 저장, 공유 및 사용부터 보관 및 삭제에 이르기까지 라이프사이클의 모든 단계에서 데이터를 관리하는 분야입니다.

데이터 거버넌스는 조직 데이터의 품질, 보안 및 가용성에 중점을 둡니다. 데이터 거버넌스의 목표는 데이터 디스커버리 및 비즈니스 인텔리전스 이니셔티브를 위해 쉽게 액세스할 수 있는 안전한 고품질 데이터를 유지하는 것입니다.

데이터 통합은 여러 소스의 데이터를 결합하고 조화시켜 다양한 분석, 운영 및 의사 결정 목적으로 사용할 수 있는 통합되고 일관된 형식으로 만드는 프로세스입니다.

데이터 아키텍처는 수집에서 변환, 배포 및 소비에 이르기까지 데이터를 관리하는 방법을 설명합니다. 이는 데이터의 청사진과 데이터가 데이터 스토리지 시스템을 통해 흐르는 방식을 설정합니다.

데이터 분석은 데이터 과학을 사용하여 조직의 데이터에서 실행 가능한 인사이트를 추출합니다. 이러한 인사이트는 비즈니스 사용자가 패턴, 트렌드 및 이상 징후를 이해하는 데 도움이 되는 데이터 시각화를 만드는 데 사용할 수 있습니다. 

데이터 보안은 전체 라이프사이클에서 디지털 정보를 무단 액세스, 손상 또는 도난으로부터 보호하는 관행입니다. 여기에는 암호화, 방화벽, 인증, 바이러스 백신 및 맬웨어 방지 툴과 같은 데이터를 보호하기 위한 조치가 포함됩니다. 

데이터 품질은 데이터 세트가 정확성, 완전성, 일관성 및 목적 적합성에 대한 기준을 얼마나 잘 충족하는지 측정합니다. 중복, 누락된 값 또는 이상값과 같은 데이터 문제를 적절하게 해결하지 않으면 부정적인 비즈니스 결과가 발생할 위험이 증가합니다.

여러 데이터 소스에서 방대한 양의 정보를 수집, 준비, 저장, 분석 및 공유하는 기업의 경우 데이터 전략은 필수 리소스입니다. 이러한 모든 데이터 자산에서 비즈니스 가치를 창출하기 위한 정책 및 프로세스에 대한 단계별 청사진을 제공합니다.

데이터 전략은 조직이 다음과 같은 역량을 발휘하여 비즈니스 목표를 달성하는 데 도움이 됩니다.

• 정보에 기반한 의사 결정
• 인공 지능(AI) 이니셔티브 시작
• 생산성 증가
• 비용 절감
• 혁신
• 경쟁사보다 뛰어난 성과

기업이 데이터 전략을 구현할 때 직면할 수 있는 몇 가지 과제가 있습니다. 다음과 같은 문제점들이 있을 수 있습니다.

• 불충분한 데이터 성숙도
• 저품질 데이터
• 데이터 사일로
• 데이터 거버넌스 부족
• 기업 문화

데이터를 전략적 자산으로 활용하지 못하는 비즈니스는 처음부터 다시 시작해야 합니다. 새로운 정책, 프로세스, 기술 및 교육을 만들고 구현해야 하기 때문에 비용과 시간이 많이 소요될 수 있습니다.

고품질 데이터는 효과적인 데이터 전략에 매우 중요합니다. 일관되지 않거나 불완전하거나 부정확한 데이터는 신뢰할 수 없는 결과와 부정적인 사업 성과를 초래합니다.

데이터 전략에서 긍정적인 결과를 생성하려면 여러 데이터 소스에 액세스할 수 있어야 합니다. 단절된 사일로에 분산되어 있는 데이터는 처리하기 어렵고 비용과 시간이 많이 소요될 수 있습니다. 

데이터 전략에는 일반적으로 데이터 소유권, 액세스, 보안 및 규정 준수에 대한 명확한 정책이 필요합니다. 이러한 정책이 마련되어 있지 않으면 데이터 전략이 진행되지 못할 수 있습니다.

데이터 전략이 성공하려면 데이터 기반의 기업 문화가 필요합니다. 경영진, 비즈니스 사용자 및 IT 전문가가 데이터 프로세스와 목표를 제대로 이해하지 못하면 데이터 전략이 중단될 수 있습니다.