데이터 기반 의사 결정: 단계별 가이드

직장에서 임박한 결정을 내려야 한다면, 어떤 방향으로 가야 할지 알기 어려울 때가 많습니다. 직감에 따라 선택하면 더 자신감을 가질 수 있지만, 그러한 선택이 팀원에게 적합할까요? 사실을 바탕으로 결정을 내릴 때, 선택이 데이터에 기반을 두고 비즈니스에 미치는 영향을 극대화한다는 것을 알면 더 편안해질 수 있습니다.

경쟁사를 능가하든 수익성을 높이든, 데이터 기반 의사결정은 현대 비즈니스 전략에서 매우 중요한 부분입니다. 아래에서 데이터 기반 의사 결정의 이점을 살펴보고 직장에서 이러한 결정을 내리는 팁을 제공합니다.

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데이터 기반 의사 결정(DDDM)이란?

데이터 기반 의사 결정은 회사의 핵심 성과 지표 (KPI)를 기반으로 데이터를 수집하고 해당 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환하는 프로세스입니다. 이 프로세스를 간소화하려면 KPI 템플릿 을 사용하여 한 곳에서 지표를 정리하고 원시 데이터를 명확한 비즈니스 의사 결정으로 쉽게 변환할 수 있습니다.

이 과정에서 비즈니스 인텔리전스(BI) 보고 툴을 사용할 수 있으며, 이를 통해 빅데이터를 빠르고 유익하게 수집할 수 있습니다. 이러한 도구는 데이터 시각화를 단순화하여 고급 기술 노하우가 없는 사용자가 데이터 분석에 액세스할 수 있도록 합니다.  

데이터 기반이란 무엇을 의미하나요?

간단히 말해, 데이터 중심이라는 개념은 사실이나 데이터를 사용하여 패턴, 추론 및 인사이트를 찾아 의사 결정 프로세스를 알리는 것을 의미합니다. 

본질적으로 데이터 중심이란 편견이나 감정 없이 결정을 내리려고 노력한다는 것을 의미합니다. 그 결과, 회사의 목표와 로드맵이 내가 좋아하는 것이나 싫어하는 것이 아니라 증거와 그로부터 추출한 패턴에 기반하도록 할 수 있습니다. 

데이터에 기반한 의사 결정이 중요한 이유는 무엇인가요?

데이터 기반 의사 결정은 편견이 아닌 사실에 기반하여 결정을 내리는 데 도움이 되기 때문에 중요합니다. 리더십 직책에 있는 경우, 객관적인 결정을 내리는 것이 공정하고 균형 잡힌 상태를 유지하는 가장 좋은 방법입니다. 

가장 정보에 입각한 의사 결정은 비즈니스 목표를 측정하고 실시간으로 채우는 데이터에서 비롯됩니다. 보고 소프트웨어를 사용하여 패턴을 보고 예측하는 데 필요한 데이터를 집계할 수 있습니다.

데이터의 지원을 받아 내릴 수 있는 몇 가지 결정은 다음과 같습니다.

• 수익과 매출을 높이는 방법

• 좋은 관리 행동을 확립하는 방법

• 운영을 최적화하는 방법

• 팀 성과를 개선하는 방법

모든 결정이 데이터를 기반으로 하지는 않지만, 가장 중요한 결정의 대부분은 데이터를 기반으로 합니다. 

데이터 기반 의사 결정을 위한 5단계

데이터 기반의 의사 결정을 내리는 데는 연습이 필요합니다. 리더십 스킬을 향상하려면 원시 데이터를 회사의 이니셔티브에 도움이 되는 실행 가능한 단계로 전환하는 방법을 알아야 합니다. 다음 단계는 데이터를 분석할 때 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.

1. 비전을 파악하세요

정보에 입각한 결정을 내리기 전에 회사의 미래 비전을 이해해야 합니다. 이렇게 하면 데이터와 전략을 모두 사용하여 의사 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 그래프와 수치는 이를 뒷받침하는 맥락 없이는 의미가 없습니다. 

팁: 회사의 연간 목표 및 핵심 지표 결과(OKR) 또는 분기별 팀 KPI를 사용하여 데이터 기반 결정을 내리세요.

2. 데이터 소스 찾기

목표를 파악한 후에는 데이터 수집을 시작할 수 있습니다. 

어떤 툴과 데이터 소스를 사용할지는 수집하는 데이터의 유형에 따라 달라집니다. 회사 내부 프로세스와 관련된 데이터 세트를 분석하는 것이 목표라면 범용 보고서 도구를 사용하세요. 보고 도구는 조직 전체의 업무 진행 상황을 추적할 수 있는 단일 참조 지점을 제공합니다. Microsoft의 Power BI 와 같은 일부 보고 툴을 사용하면 다양한 외부 소스에서 데이터를 수집할 수 있습니다. 마케팅 트렌드나 경쟁사 지표를 분석하려는 경우 이러한 도구 중 하나를 사용할 수 있습니다.

측정할 수 있는 일반적인 성공 지표는 다음과 같습니다.

• 총이익률: 총이익률은 판매된 상품의 비용을 회사의 순이익에서 차감하여 측정합니다.

• ROI(투자 수익률): 수입과 투자의 비율입니다. ROI는 이니셔티브에 시간이나 돈을 투자할 가치가 있는지 결정하기 위해 사용됩니다. 비즈니스 지표로 사용될 때, 이 지표는 투자가 얼마나 성과가 있는지를 추적합니다. 

• 생산성: 이 지표는 회사가 상품이나 서비스를 얼마나 효율적으로 생산하는지를 측정합니다. 총 산출을 투입으로 나누어서 계산할 수 있습니다. 

• 총 고객 수: 간단하고 효과적인 추적 지표입니다. 비용을 지불하는 고객이 더 많을수록 비즈니스는 더 많은 금액을 번 것입니다.

• 반복 수입: SaaS 회사에서 일반적으로 사용하는 지수로, 특정 기간 모든 현재 활성 구독자에 의해 발생한 수입의 양입니다. 일반적으로 월간 또는 연간으로 측정됩니다.

직무 역할과 목표로 하는 비전을 기반으로 다양한 다른 데이터 세트를 측정할 수 있습니다. 머신 러닝을 통해 실시간 데이터를 집계하는 것이 그 어느 때보다 간단해졌습니다.

팁: 이러한 지표를 통해 연결된 스토리를 생성하세요. 매출이 감소했다면 생산성을 살펴보고 연관성을 파악할 수 있는지 확인하세요. 해결하려는 문제에 대한 '이유'를 찾을 때까지 이러한 지표를 계속 파헤쳐 보세요.  

3. 데이터를 정리합니다

데이터 시각화를 개선하기 위해 데이터를 구성하는 것은 효과적인 비즈니스 의사 결정을 내리는 데 매우 중요합니다. 관련된 모든 데이터를 한 곳에서 확인하고 연결 방식을 이해할 수 없다면 가장 정보에 입각한 결정을 내리는 것이 어렵습니다.

팁: 데이터를 정리하는 한 가지 방법은 경영진 대시보드 를 사용하는 것입니다. 임원 대시보드는 일반적으로 전체 보고서 도구의 기능으로 제공되는 사용자 지정 가능한 인터페이스입니다. 이 대시보드는 목표가 전략적이든, 전술적이든, 분석적이든, 운영적이든 목표를 달성하는 데 가장 중요한 데이터를 표시합니다.

4. 데이터 분석 수행

데이터를 정리한 후에는 데이터 기반 분석을 시작할 수 있습니다. 이때 데이터에서 실행 가능한 인사이트를 추출하여 의사 결정 과정에 활용할 수 있습니다. 

목표에 따라 케이스 스터디, 설문 조사 또는 후기와 같은 사용자 리서치와 함께 경영진 대시보드의 데이터를 분석하여 고객 경험을 포함하도록 할 수 있습니다. 

팀이 시장의 다른 옵션과 더 경쟁할 수 있도록 SEO 도구를 개선하고자 하나요? 필요한 개선 사항을 결정하는 데 사용할 수 있는 데이터 세트는 다음과 같습니다. 

• 경쟁사의 성과 데이터 

• 현재 SEO 소프트웨어 성과 데이터

• 현재 고객 만족도 데이터

• 다양한 SEO/마케팅 툴에 대한 사용자 리서치

이 정보 중 일부는 조직에서 제공하지만, 일부는 외부 소스에서 가져와야 할 수 있습니다. 이러한 데이터 세트를 전체적으로 분석하면 각 데이터 세트를 개별적으로 분석할 때와 다른 결론을 도출할 수 있기 때문에 유용할 수 있습니다.

팁: 분석 도구를 팀이나 조직 전체와 공유하세요. 다른 협업 작업량과 마찬가지로 데이터 분석은 다양한 관점에서 볼 때 가장 효과적입니다. 데이터에서 한 가지 패턴을 발견할 수도 있지만, 팀원이 완전히 다른 것을 볼 수도 있습니다. 

5. 결론 도출하기

데이터 분석을 수행하면서 보게 되는 것에 대해 결론을 내리기 시작할 것입니다. 그러나 데이터에서 확인한 내용을 구체화하여 결과를 다른 사람과 공유할 수 있도록 결론 섹션을 따로 마련하는 것이 좋습니다. 

결론을 도출할 때 스스로에게 물어볼 주요 질문은 다음과 같습니다.

• 이 데이터에 대해 이미 알고 있는 것은 무엇인가?

• 이 데이터에서 어떤 새로운 정보를 얻었나요?

• 비즈니스 목표를 달성하기 위해 얻은 정보를 어떻게 사용할 수 있나요? 

이러한 질문에 답할 수 있다면 데이터 분석을 성공적으로 수행한 것이며, 비즈니스를 위해 데이터 기반 결정을 내릴 준비가 되어 있어야 합니다.

팁: 데이터 분석 후 자연스럽게 이어지는 다음 단계는 SMART 목표 를 작성하는 것입니다. 이제 사실을 파헤쳤으니, 배운 내용을 바탕으로 달성 가능한 목표를 설정할 수 있습니다. 

데이터에 기반한 의사 결정을 위한 도구 및 기술

현대 비즈니스 환경에서 효과적인 데이터 기반 의사 결정(DDDM)을 위해서는 적절한 툴과 기술을 활용해야 합니다. 조직은 이러한 도구를 사용하여 대량의 데이터를 수집, 분석 및 해석할 수 있습니다. 이를 통해 원시 정보를 비즈니스 전략을 주도하는 실행 가능한 인사이트로 전환할 수 있습니다.

비즈니스 인텔리전스 소프트웨어

비즈니스 인텔리전스(BI) 소프트웨어는 데이터 기반 의사 결정 과정에서 중추적인 역할을 합니다. 이러한 강력한 플랫폼은 다양한 데이터 소스의 데이터를 집계하여 의사 결정자에게 포괄적인 대시보드와 보고서를 제공합니다. Tableau, Power BI, Looker와 같은 인기 있는 BI 도구는 강력한 데이터 시각화 기능을 제공하여 사용자가 복잡한 데이터 세트를 더 이해하기 쉽게 만드는 대화형 차트, 그래프, 지도를 만들 수 있습니다.

BI 소프트웨어를 사용하면 조직은 다음을 할 수 있습니다.

• 실시간으로 KPI(핵심 성과 지표) 모니터링

• 비즈니스 데이터의 동향 및 패턴 파악

• 이해관계자를 위한 자동 보고서 생성

• 인사이트를 공유하여 팀 간 협업 강화

데이터 분석 도구

BI 소프트웨어는 보고 및 시각화에 중점을 두는 반면, 데이터 분석 도구는 숨겨진 패턴과 상관 관계를 발견하기 위해 데이터를 더 깊이 파헤칩니다. 이러한 도구는 정형 데이터와 비정형 데이터를 모두 분석하기 위해 정교한 통계 방법과 알고리즘을 사용합니다.

다음은 인기 있는 데이터 분석 도구입니다.

• 통계 분석 및 모델링을 위한 R 및 Python

• 고급 분석 및 머신 러닝용 SAS

• 대규모 데이터 처리를 위한 Apache Spark

• 기본 데이터 분석 및 조작을 위한 Excel

이러한 도구를 사용하면 데이터 애널리스트와 데이터 과학자가 다음과 같은 다양한 유형의 분석을 수행할 수 있습니다.

• 무슨 일이 일어났는지 이해하기 위한 기술적 분석

• 진단 분석 을 통해 발생 원인을 파악

• 미래 트렌드 예측을 위한 예측 분석

• 작업을 권장하는 규범적 분석

DDDM의 머신 러닝 및 AI

데이터 기반 의사 결정은 기계 학습과 인공 지능(AI)의 연동을 통해 분석 역량에 상당한 도약을 이루었습니다. 이러한 기술은 엄청난 속도로 방대한 양의 데이터를 처리하여 인간이 식별하기 불가능한 패턴과 인사이트를 식별합니다.

DDDM에서 기계 학습과 AI의 주요 애플리케이션은 다음과 같습니다.

• 미래 결과 예측을 위한 예측 모델링

• 고객 의견을 이해하기 위한 감정 분석

• 개인화된 마케팅을 위한 추천 엔진

• 사기 또는 오류를 식별하기 위한 이상 징후 감지

• 텍스트 데이터 분석을 위한 자연어 처리

Amazon과 같은 기업은 ML 알고리즘을 사용하여 공급망을 최적화하고, 고객 행동을 예측하고, 제품 추천을 개인화하여 비즈니스 의사 결정을 내리는 데 이러한 기술의 힘을 입증합니다.

데이터 기반 의사 결정의 영향 측정

데이터 기반 의사결정의 이점을 진정으로 이해하려면 조직은 비즈니스 성과에 미치는 영향을 측정하기 위한 강력한 방법을 수립해야 합니다.

DDDM의 주요 성과 지표(KPI)

KPI는 조직이 데이터 기반 접근 방식의 효과를 추적하는 데 도움이 되는 필수 지표입니다. DDDM을 위한 KPI를 선택하려면 비즈니스 목표에 부합하고 의사 결정 프로세스에 대한 귀중한 인사이트를 제공하는 지표를 신중하게 고려해야 합니다.

DDDM의 영향을 측정하기 위한 몇 가지 중요한 KPI는 다음과 같습니다.

• 매출 성장: 이 KPI는 데이터 기반 의사 결정이 회사의 수익에 미치는 영향을 측정합니다. 데이터 기반 마케팅 캠페인 및 데이터 기반 가격 책정 전략과 같은 DDDM 이니셔티브의 재무적 이익을 정량화합니다.

• 운영 효율성: 이 KPI는 데이터 기반 인사이트로 인한 프로세스 개선을 평가합니다. 여기에는 예측 유지 관리를 통한 생산 중단 시간 단축 추적과 같이 사이클 시간 단축 또는 직원당 생산량 증가와 같은 지표가 포함될 수 있습니다.

• 고객 만족도: 이 KPI는 데이터 기반 전략이 고객 경험과 충성도에 미치는 영향을 측정합니다. 지표에는 NPS, 유지율 또는 고객 생애 가치가 포함될 수 있습니다. 제품 개발 및 개인화된 경험을 위해 고객 데이터를 사용하는 것의 영향을 추적합니다.

• 의사 결정 품질 및 속도: 이 KPI는 의사 결정 프로세스 개선에 중점을 둡니다. 데이터 분석을 사용하여 선택한 결과와 직관적인 선택을 비교하고 실시간 데이터로 가능해진 의사 결정 시간 단축을 평가하여 의사 결정 속도와 품질의 개선 정도를 측정합니다.

이러한 KPI를 지속적으로 추적함으로써 조직은 데이터 기반 의사 결정 프로세스를 통해 얻은 귀중한 인사이트를 정량화하고 수익에 미치는 실질적인 영향을 입증할 수 있습니다.

데이터 기반 의사 결정의 예

데이터 분석 자체는 비하인드 스토리에서 이루어지지만, 데이터 기반 의사 결정이 소비자에게 미치는 영향은 매우 분명합니다. 다양한 산업 분야에서 데이터 기반 의사 결정의 몇 가지 예는 다음과 같습니다. 

전자 상거래 

온라인 쇼핑을 하면서 왜 특정 추천을 받는지 궁금해한 적이 있나요? 과거에 비슷한 제품을 구매했거나 특정 제품을 클릭했기 때문일 것입니다. 

Amazon과 같은 온라인 마켓플레이스는 고객 여정을 추적하고 클릭률 및 이탈률과 같은 지표를 사용하여 가장 많이 참여하는 항목을 식별합니다. 이 데이터를 사용하여 소매업체는 고객이 검색할 필요 없이 원하는 것을 보여줄 수 있습니다. 

의료

의료 분야에서 데이터 기반 의사 결정은 환자 관리 및 치료 전략에 혁명을 일으키고 있습니다. 병원과 클리닉은 전자 건강 기록(EHR)을 활용하여 환자 데이터의 패턴을 분석하여 의사가 더 많은 정보를 바탕으로 진단 및 치료 계획을 세울 수 있도록 지원합니다. 예를 들어, 증상, 치료 및 결과에 대한 과거 데이터를 검토함으로써 의료 제공자는 어떤 환자가 특정 질환에 대해 더 높은 위험에 처해 있는지 예측할 수 있습니다.

또한 제약 회사는 빅 데이터를 활용하여 약물 발견 프로세스를 간소화합니다. 방대한 유전자 및 임상 시험 데이터를 분석함으로써 연구자들은 유망한 약물 후보를 보다 빠르고 효율적으로 식별할 수 있습니다.

재무

금융 기관은 위험 평가부터 고객 세분화에 이르기까지 다양한 방식으로 데이터를 사용합니다. 금융 부문에서는 리스크가 특히 만연하므로 기업이 중요한 결정을 내리기 전에 리스크 요인을 결정할 수 있는 것이 중요합니다. 과거 데이터는 잠재적인 위험, 위협 및 발생 가능성을 이해하는 가장 좋은 방법입니다. 

금융 기관은 또한 고객 데이터를 사용하여 목표 시장을 결정합니다. 금융 회사는 사회경제적 지위, 소비 습관 등을 기준으로 소비자를 그룹화하여 평생 가치(lifetime value)가 가장 큰 소비자를 추론하고 타겟팅할 수 있습니다. 

운송

데이터 사이언스는 안전한 운송 수단을 결정하는 데에도 큰 역할을 합니다. 미국 교통부의 안전 데이터 이니셔티브는 교통 안전 개선에 있어 데이터가 하는 역할을 강조합니다. 

이 보고서는 모든 유형의 자동차 충돌 데이터를 가져와 날씨 및 도로 상태와 같은 요소를 평가하여 문제의 원인을 발견합니다. 확실한 사실을 바탕으로 해당 부서는 더 많은 안전 조치를 시행하기 위해 노력할 수 있습니다.

애자일 비즈니스를 위한 의사 결정 도구

이 전자책에서 직원들이 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원하여 비즈니스가 경쟁사보다 더 효과적으로 전환하고 적응하며 도전 과제를 해결할 수 있도록 하는 방법을 알아보세요.

인사이트 얻기

데이터 기반 의사 결정의 이점

분석 기반 의사 결정은 단순히 유용한 기술 그 이상입니다. 솔선수범하고 데이터 기반 문화를 육성하려면 필수적인 기술입니다. 

데이터를 사용하여 결정을 내리면 비즈니스가 공정하고 목표 지향적이며 개선에 집중할 수 있습니다.

자신감 있는 의사 결정

경쟁사를 능가하는 비즈니스는 성공할 수 있는 능력에 자신감을 가지고 있기 때문에 그렇게 합니다. 비즈니스 내 의사 결정자가 선택에 흔들림이 있는 경우, 실수, 높은 팀원 이직률, 부실한 리스크 관리로 이어질 수 있습니다. 

데이터를 사용하여 가장 중요한 비즈니스 결정을 내리면 해당 결정에 자신감을 느낄 수 있으며, 이는 본인과 팀을 앞으로 나아가게 할 것입니다. 자신감은 팀의 사기를 높이고 성과를 향상시킬 수 있습니다.

편향에 주의하기

데이터를 사용하여 결정을 내리면 비즈니스 리더의 편향을 방지할 수 있습니다. 자신의 편향을 인식하지 못할 수도 있지만, 내부적으로 편애나 가치를 두는 것은 의사결정 방식에 영향을 미칠 수 있습니다. 

사실과 숫자에 직접 기반하여 결정을 내리면 객관적이고 공정한 결정을 내릴 수 있습니다. 이는 또한 팀원이나 이해관계자가 왜 그렇게 하기로 했는지 묻는 경우 결정을 뒷받침할 근거가 있음을 의미합니다.

해결되지 않은 질문 찾기

데이터를 사용하지 않으면 많은 질문에 대한 답을 찾을 수 없습니다. 또한 데이터 세트를 통해 알게 될 때까지 몰랐던 질문이 있을 수도 있습니다. 통계, 그래프, 차트 없이는 볼 수 없는 영역을 더 잘 시각화하여 모든 양의 데이터가 팀에 도움이 될 수 있습니다. 

이러한 질문을 표면화하면 모든 관련 정보를 고려하여 결정을 내렸다는 확신을 가질 수 있습니다.

측정 가능한 목표 설정

데이터를 사용하는 것은 팀을 위해 측정 가능한 목표를 설정하고 이러한 목표를 성공적으로 달성하는 가장 간단한 방법 중 하나입니다. 과거 성과에 대한 내부 데이터를 살펴보면 개선해야 할 사항을 파악하고 목표를 최대한 세분화할 수 있습니다. 예를 들어, 팀은 데이터를 사용하여 다음과 같은 목표를 파악할 수 있습니다.

• 전년 대비 고객 수 20% 증가

• 매 분기 전체 예산 지출 2만 달러 절감

• 프로젝트 예산 지출 500달러 절감

• 매 분기마다 팀원 10명씩 채용

• 채용 비용 500달러 절감 

데이터가 없으면 회사가 어디에 돈을 쓰고 있는지, 어디에서 비용을 절감하고 싶은지 파악하기가 어려울 것입니다. 측정 가능한 목표를 설정하면 궁극적으로 데이터 기반 의사 결정으로 이어집니다. 일단 목표를 설정하면 전체 예산을 줄이거나 고객 수를 늘리는 방법을 결정할 수 있기 때문입니다.

회사 프로세스 개선

데이터를 사용하지 않고도 회사 프로세스를 개선할 수 있는 방법이 있지만, 숫자를 사용하여 팀원 성과의 추세를 관찰하거나 그래프로 회사 지출 패턴을 분석하면 관찰 그 이상을 기반으로 프로세스를 개선할 수 있습니다. 

데이터로 개선할 수 있는 프로세스에는 다음이 포함될 수 있습니다.

• 재무 데이터에 기반한 리스크 관리

• 시장 가격 책정 데이터를 기반으로 한 비용 추정

• 신규 입사자 성과 데이터를 기반으로 한 팀원 온보딩

• 고객 피드백 데이터를 기반으로 한 고객 서비스

결과가 확실하지 않다면 회사 프로세스를 변경하기 어려울 수 있지만, 사실에 입각하여 결정을 내릴 수 있습니다.

데이터 기반 의사 결정을 구현하는 데 어려움이 있음

DDDM의 이점은 분명하지만, 조직은 이 접근 방식을 구현할 때 여러 가지 문제에 직면하는 경우가 많습니다. 이러한 문제를 이해하고 해결하는 것은 데이터 기반 문화를 성공적으로 채택하는 데 매우 중요합니다.

데이터 품질 및 정확성

효과적인 데이터 기반 의사 결정의 토대는 사용되는 데이터의 품질과 정확성에 있습니다. 데이터 품질이 좋지 않으면 분석이 잘못되어 잘못된 의사 결정으로 이어질 수 있습니다.

반면에 우수한 데이터 관리는 정량적 분석을 위한 정확하고 완료된 정보를 보장합니다. 여기에는 표준화된 수집, 정기 감사, 데이터 격차 해결이 포함됩니다. 신뢰할 수 있는 데이터를 통해 조직은 정보에 입각한 결정을 내리고 비용이 많이 드는 실수를 방지할 수 있습니다.

데이터 보안 및 개인 정보 보호 보장하기

조직이 점점 더 많은 양의 데이터를 수집하고 분석함에 따라 데이터 보안과 개인 정보 보호는 가장 중요한 문제입니다. GDPR, CCPA, HIPAA와 같은 규정을 준수하는 것이 중요합니다.

GDPR 규정 준수 체크리스트 템플릿을 사용하여 규정 준수 프로세스를 구성하여 암호화, 액세스 제어 및 시스템 업데이트를 추적할 수 있습니다.

변화에 대한 저항 극복

데이터 기반 의사 결정을 구현할 때 변화에 대한 저항이 종종 나타납니다. 이러한 문화적 변화에는 효과적인 변경 관리 전략이 필요합니다. 이점에 대한 명확한 커뮤니케이션, 주요 이해관계자의 참여, 우려 사항에 대한 공개적인 해결은 저항을 극복하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 ���육 및 멘토링 프로그램을 통해 직원에게 필요한 기술을 제공하는 것은 데이터 기반 문화를 육성하는 데 필수적입니다.

데이터 관리 확장

대규모 데이터 세트를 관리하는 것은 기회와 도전 모두를 제시합니다. 빅 데이터에는 클라우드 기반 시스템, 데이터 레이크 또는 하이브리드 모델과 같은 스토리지 솔루션이 필요합니다. 이러한 대규모 데이터 세트를 효율적으로 처리하는 것이 적시에 의사 결정을 내리는 데 핵심입니다. 병렬 처리, 인메모리 컴퓨팅, 스트림 처리와 같은 기술은 조직이 방대한 양의 데이터를 효과적으로 처리하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이러한 과제를 해결함으로써 조직은 데이터 기반 의사 결정을 위한 기반을 마련하여 데이터의 모든 기능을 활용하고 비즈니스 성공을 이끌 수 있습니다.

데이터 기반이 되기 위한 팁

데이터 중심 조직은 숫자와 차트를 분석하고 그 의미를 찾을 수 있습니다. 더 많은 데이터 기반 문화를 만드는 것은 단순히 데이터를 더 자주 사용하는 것에서 시작됩니다. 하지만 이는 말처럼 쉽지 않습니다. 시작할 준비가 되었다면 다음 팁을 활용하여 더 데이터 중심적인 사람이 되어보세요.

스토리 찾기

데이터, 숫자, 차트를 분석하는 핵심은 스토리를 찾는 것입니다. '왜'가 없으면 데이터 자체는 큰 도움이 되지 않으며 의사 결정 프로세스는 훨씬 더 어렵습니다. 의사 결정에서 데이터 중심성을 높이려는 경우 데이터가 말하는 스토리를 찾아보세요. 이는 올바른 결정을 내리는 데 필수적입니다.  

데이터를 참고하세요

조직의 결정을 내리기 전에 다음을 자문해 보세요. 데이터가 이를 뒷받침하나요? 데이터는 어디에나 있으며 모든 주요 결정에 적용할 수 있습니다. 그렇다면 어려운 선택을 할 때 참고해 보는 것은 어떨까요? 데이터는 편견이 없기 때문에 매우 유용하므로 결정을 내리기 전에 사실을 참조해야 합니다. 

데이터 시각화 학습

데이터를 명확하게 시각화할 수 있을 때 데이터 뒤에 숨겨진 이야기를 찾는 것이 더 쉬워집니다. 데이터를 시각화하는 방법을 배우는 것은 데이터 기반 문화를 확립하는 데 있어 가장 어려운 측면이지만, 데이터의 패턴과 불일치를 인식하는 가장 좋은 방법입니다. 

데이터 시각화를 위한 다양한 도구와 기술을 숙지하세요. 다양한 방법으로 데이터를 제시하여 창의성을 발휘하세요. 데이터 시각화에 익숙하다면 데이터 스토리텔링 기술이 급격히 향상될 것입니다. 

보고 소프트웨어로 데이터 기반의 의사 결정을 쉽게 내립니다

팀을 위해 의미 있는 결정을 내리기 위해서는 적절한 데이터가 필요합니다. 전체 보고서 소프트웨어는 회사의 데이터를 집계하여 경영진 대시보드에 표시하므로 조직적이고 그래픽적인 방식으로 볼 수 있습니다.

애자일 비즈니스를 위한 의사 결정 도구

이 전자책에서 직원들이 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원하여 비즈니스가 경쟁사보다 더 효과적으로 전환하고 적응하며 도전 과제를 해결할 수 있도록 하는 방법을 알아보세요.

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