기술적 배경에 관계없이 모든 직원과 이해 관계자가 정보에 액세스할 수 있도록 하는 프로세스인 데이터 민주화는 조직 전체에서 데이터 기반 의사 결정을 내리는 데 중요합니다. 그러나 데이터 민주화는 복잡할 수 있습니다. 대부분의 조직은 사일로로 인해 비즈니스 직원, 리더 및 데이터 생성자 사이에 큰 격차가 있습니다. 데이터 활용 능력, 분리된 데이터 공유 접근 방식.
조직 내 모든 부서와 직원에게 이 지식에 대한 액세스 권한을 부여하면 판매를 개선하고, 고객 여정을 매핑하고, 마케팅 캠페인을 형성하고, 부서 기능 및 운영을 개선하고, 채용 및 온보딩 노력을 알릴 수 있습니다.
다음 전략은 데이터 생성자와 이해 관계자 간의 격차를 해소하고 조직이 비즈니스 성장을 촉진하고 촉진하기 위해 데이터를 민주화하는 데 중요합니다.
데이터 사일로 조명 및 해결
A 데이터 사일로 한 부서 또는 비즈니스 단위에서 제어하고 조직의 나머지 부분과 격리된 정보 모음입니다. 이러한 사일로는 비즈니스가 성장함에 따라 팀이 확장되고 새로운 소프트웨어 도구가 등장하여 여러 팀과 부서 간의 데이터 공유 전략이 파편화되기 때문에 발생합니다.
사일로는 비즈니스 프로세스를 관리하고 정보에 입각한 결정을 내리는 조직의 능력을 방해합니다. 사일로의 영향은 불완전한 데이터 세트, 서로 다른 부서에서 보고된 일관성 없는 정보, 중복 플랫폼 및 프로세스, 심지어 부서 내에서 사일로화된 사고방식 개발로 나타날 수 있습니다.
사일로를 식별하는 가장 좋은 방법은 조직의 현재 데이터 환경을 포괄적으로 조사하는 것입니다. 조직의 모든 부서가 데이터를 생성, 분석, 처리 및 저장하는 방법을 매핑하여 사일로를 찾을 수 있습니다.
사일로를 식별하는 또 다른 방법은 일상적인 프로세스에서 핵심 지표를 찾는 것입니다. 예를 들어 서로 다른 부서에서 일관되지 않은 데이터를 제공하거나 직원이 오래된 데이터 세트가 있다고 표시하는 경우 사일로가 작용할 가능성이 있습니다.
이러한 사일로를 해결하려면 설문 조사 결과를 검토하고 지식과 전문 지식을 공유할 방법을 개발해야 합니다. 조직은 부서 간 정보를 관리하기 위해 중앙 집중식 시스템으로 이동해야 합니다.
조직의 데이터 리터러시 평가 및 장려
데이터 활용 능력은 데이터를 정보로 읽고, 이해하고, 만들고, 전달하는 개인의 능력입니다. 조직의 데이터 리터러시를 이해하는 것은 지식 공유의 핵심입니다. 이는 특정 구성원을 위해 정보를 공유해야 하는 방법에 대한 로드맵을 제공하기 때문입니다. 데이터 해독 능력에 대한 맥박이 없으면 비즈니스 인텔리전스(BI) 도구이든 협업 데이터 노트북이든 어떤 솔루션을 추구할지 결정하는 것이 불가능할 수 있습니다.
설문 조사, 기술 테스트 또는 데이터 작성자와 다른 조직 구성원 간의 토론을 통해 이 문해력을 평가할 수 있습니다. 이 문해력을 평가할 때 기억해야 할 몇 가지 질문은 얼마나 많은 직원이 데이터 액세스 및 쿼리, 대시보드 및 보고서 구현, 메트릭 사용, 데이터로 시스템 및 프로세스의 결과 설명 등을 할 수 있는지입니다.
조직의 집단 문해력을 더 잘 이해하면 올바른 솔루션을 제공하고 직원들이 확신을 가지고 데이터를 사용하고 의사 결정을 내릴 수 있도록 권한을 부여할 수 있습니다.
포괄적인 데이터 솔루션 구현
불행하게도 많은 기업이 조직의 요구 사항을 충족하지 않는 접근 방식으로 운영됩니다. 포레스터 리서치에 따르면, 만 22 % 의 기업이 데이터 과학 지출에서 상당한 수익을 거두고 있습니다. 또한 데이터 전문가는 데이터를 검색, 준비 및 분석하는 데 44%의 시간을 낭비합니다. 기업은 실행 가능한 인사이트를 위한 심오한 지식을 얻고 데이터를 사용하여 신속하게 결정을 내리기 위해 지식 공유와 협업을 우선시해야 합니다.
데이터 활성화 플랫폼을 선택할 때 데이터 생성자와 다른 조직 구성원의 요구 사항 사이에 균형을 맞춰야 합니다. 조직의 규모, 산업, 비즈니스의 특정 요구 사항과 같은 다른 요소도 어떤 솔루션이 가장 적합한지에 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어 외부 이해 관계자는 종종 시각화된 정보를 원합니다. 이 경우 데이터를 필요한 차트 및 자산으로 변환하는 도구 또는 플랫폼을 구현하는 것이 좋습니다.
데이터 활성화 플랫폼을 구현할 때 "셀프 서비스" 모델을 고려해야 합니다. 조직의 구성원과 이해 관계자가 중앙 집중식 저장소에서 필요한 정보를 가져올 수 있으면 병목 현상을 피하거나 필요한 정보에 액세스하기 위해 인증을 요구할 수 있습니다. 또한 셀프 서비스 모델을 통해 부서 간 마찰을 줄이고 실시간으로 데이터 활용도를 높일 수 있습니다.
조직 내에서 데이터를 민주화하면 상당한 성장과 성공으로 이어질 수 있습니다. 새해에 조직의 목표를 달성하거나 능가하기 위해 사일로 식별, 문해력 조사 및 포괄적인 솔루션 구현에 전념하십시오.
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