"제품으로서의 데이터"는 데이터 민주화의 핵심입니다.

데이터의 진정한 잠재력을 활용하는 것은 전 세계 기업의 최우선 과제가 되었습니다. 그러나 풍부한 데이터에도 불구하고 많은 조직이 여전히 데이터를 효과적으로 활용하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 실제로 Talend Data Health Barometer에 따르면 무려 97%의 기업이 데이터를 효과적으로 사용하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

조직이 데이터에서 실제 가치를 얻는 것을 방해하는 주요 장애물은 예산이나 기술이 아닙니다. 사람은 #1 장벽입니다.

Talend Data Health Barometer에서 밝혀진 바와 같이 응답자의 거의 절반이 데이터를 사용하여 비즈니스 영향을 미치는 것이 쉽지 않다고 답했으며 46%는 데이터가 비즈니스 요구 사항을 충족할 수 있는 속도와 유연성을 갖고 있지 않다고 생각했습니다. 이것은 올바른 사고방식과 기술이 없으면 데이터 이니셔티브의 잠재력을 최대한 발휘할 수 없다는 것을 보여줍니다.

이 문제에 대한 해결책은 조직 내에서 데이터 및 데이터 사용 방법에 대한 공통된 이해를 촉진하는 데이터 문화를 구축하는 것입니다. 이는 데이터 이니셔티브의 운영 및 경제적 약속을 실현하려는 조직의 최우선 순위가 되어야 합니다.

데이터가 제품("제품으로서의 데이터") 및 귀중한 자산으로 간주되고 조직의 모든 수준에서 효과적으로 사용되는 환경을 조성함으로써 회사는 마침내 데이터 이니셔티브를 실현하고 의미 있는 비즈니스 결과를 이끌어낼 수 있습니다.

기업이 발전함에 따라 뒤처진 회사를 데이터 이니셔티브와 동등하게 만들고 이미 데이터를 우선시하는 회사가 투자에서 더 많은 가치를 얻을 수 있도록 돕는 마지막 마일에 집중하는 것이 중요합니다.

데이터 경쟁에서 뒤처지지 않고 앞서 나가기 위해서는 데이터 문화의 우선순위를 정하는 것이 필수적입니다.

데이터 소유권 필수

"제품으로서의 데이터" 모델은 기존의 데이터 의사 결정 프로세스를 뒤집습니다. 데이터에서 시작하여 운영 사용 사례까지 작업하는 대신 접근 방식은 운영 사용 사례에서 시작하여 필요한 데이터까지 작업합니다.

이를 통해 비즈니스 사용자는 주도권을 잡고 프로세스에 대한 소유권을 부여하고 조직의 우선 순위와 직접 연결된 가장 관련성 높은 사용 사례를 정의할 수 있습니다.

Forrester가 실시한 설문 조사에서 응답자의 47%는 자신의 조직이 이미 데이터를 비즈니스 자산 또는 제품으로 취급하고 있으며 다른 27%는 향후 그렇게 할 계획이라고 말했습니다.

Accenture의 보고서에 따르면 데이터를 제품 이니셔티브로 성공적으로 구현한 기업은 그렇지 않은 기업에 비해 매출이 9% 증가하고 이윤이 7% 증가했습니다.

상향 판매 전략을 개선하려는 금융 기관의 예를 살펴보겠습니다. 이 시나리오에서 비즈니스 사용자는 이 목표를 달성하는 데 필요한 데이터(이 경우 ERP 및 통신 기본 설정과 관련된 데이터)를 결정합니다.

IT의 도움으로 비즈니스 사용자가 이 정보를 활용하고 고객의 요구를 충족하는 새로운 제품과 서비스를 제공할 수 있는 특정 데이터 세트가 생성됩니다.

이 "제품으로서의 데이터" 접근 방식은 위험 관리 또는 운영 효율성과 같은 보다 광범위한 목표를 지원하는 데에도 사용할 수 있으므로 데이터를 사용하여 성공을 추구하는 모든 조직에 유용한 도구가 됩니다.

데이터를 제품으로 취급하는 "데이터 해방" 접근 방식은 매우 효과적일 수 있지만 강력한 데이터 소유권과 적절한 데이터 거버넌스가 필요합니다.

분산된 접근 방식에서 데이터 거버넌스는 중앙 집중적이지 않고 조직 전반에 걸쳐 있으므로 모든 이해 관계자가 데이터 사용이 적절하고 적절하도록 보장할 책임이 있습니다. 이는 높은 수준의 데이터 리터러시와 문화가 필요하기 때문에 어려울 수 있습니다.

예를 들어 자동차 딜러가 고객과 함께 신차 구매를 마무리하는 경우를 생각해 보십시오. 그는 고객이 이익을 극대화하기 위해 더 많은 액세서리와 서비스를 구매하도록 설득하려고 할 수 있습니다.

이를 위해 딜러는 이러한 추가 제품의 제조 방식부터 고객을 위한 이점에 이르기까지 이러한 추가 제품에 대한 강력한 지식을 가지고 있어야 합니다. 이는 "데이터 해방" 접근 방식의 잠재력을 최대한 실현하는 데 있어 데이터 리터러시와 문화의 중요성을 강조합니다.

데이터를 제품으로 취급하려면 비즈니스 사용자가 사용 중인 데이터를 포괄적으로 이해해야 합니다. 여기에는 저장 위치, 출처, 신뢰성 및 옵트인 여부에 대한 정보가 포함됩니다.

이러한 수준의 이해는 조직의 목표와 전략을 지원하는 데이터의 비즈니스 사용을 극대화하는 데 매우 중요합니다.

비즈니스 사용자 역량 강화

패션의 세계에서 유행은 왔다 갔다 하며 끊임없이 새로워집니다. 그러나 데이터 관리 영역에서 조직은 비즈니스 운영을 강화해야 하는 지속적인 문제에 직면해 있습니다. 수년 동안 IT와 비즈니스 사이의 장벽을 허물고 비즈니스에 권한을 부여하는 더 나은 방법을 찾는 것이 과제였습니다.

단순히 데이터를 데이터 레이크 또는 웨어하우스에 전달하는 것만으로는 데이터 사용을 활성화하기에 충분하지 않습니다. 데이터는 비즈니스 사용자를 위한 셀프 서비스를 통해서든 애플리케이션으로의 통합을 통해서든 쉽게 액세스할 수 있고 워크플로에 원활하게 통합되어야 합니다. 필요할 때 신뢰할 수 있는 데이터를 사용할 수 있어야 합니다.

전통적으로 조직은 비즈니스 사용자가 데이터 사용 요청을 통해 중앙 IT로 이동하고 승인을 기다려야 하는 "거버넌스 없는 거버넌스" 접근 방식을 구현했습니다. 이로 인해 데이터 소유권 측면에서 비즈니스와 IT 사이에 격차가 생기고 데이터가 확산됨에 따라 격차가 더욱 커집니다.

데이터 제품화를 성공적으로 수행하려면 조직은 데이터 이니셔티브가 비즈니스 중심적이고 결과 중심적이며 데이터가 조직 전체에서 민주화되고 액세스 가능하도록 해야 합니다.

이 접근 방식에는 데이터를 통한 증분 ​​가치의 민첩한 제공, 비즈니스와 IT 간의 공통 언어 설정, 데이터 제품 재사용을 통한 효율성 달성, 데이터에 대한 조직의 신뢰 향상, 데이터 메시와 같은 현대적인 접근 방식을 통한 미래 보장형 데이터 아키텍처가 포함됩니다. 데이터 패브릭 또는 데이터 허브 아키텍처.

데이터 제품 전략을 성공적으로 구현하기 위해 최신 데이터 팀은 초기에 지속적으로 이해 관계자 조정을 확보하고, 제품 관리 사고 방식을 채택하고, 데이터 품질 및 안정성을 우선시하고, 셀프 서비스 도구에 투자하고, 데이터 조직에 적합한 팀 구조를 식별해야 합니다.

이러한 단계를 따르면 데이터 팀은 조직의 목표를 달성하고 데이터 제품 전략을 성공적으로 구현할 수 있습니다.

그러나 데이터 전문가는 효율성 격차에 직면해 있습니다. 필요한 데이터에 액세스하고 이를 적절한 비즈니스 컨텍스트에 적용하는 데 너무 많은 시간을 소비합니다. 필요한 시점에 비즈니스 전문가에게 신뢰할 수 있는 데이터를 제공하는 프레임워크는 데이터 가치를 해방하는 데 중요합니다.

데이터 준비 도구와 같은 셀프 서비스 애플리케이션을 사용하면 비즈니스 사용자가 데이터 세트에 액세스한 다음 데이터를 정리, 표준화, 변환 또는 보강할 수 있습니다. 준비 및 데이터 세트를 쉽게 공유하거나 데이터 준비를 배치, 대량 및 라이브 데이터 통합 ​​시나리오에 포함할 수 있습니다.

데이터를 실제로 민주화하려면 조직은 데이터 품질을 민주화하고 비즈니스 사용자에게 데이터 품질 기능에 대한 액세스 권한을 부여해야 합니다.

데이터가 비즈니스 대시보드를 채우기 전에 비즈니스 사용자가 최종적으로 데이터에 따라 조치를 취할 수 있도록 소프트웨어 제공업체는 UX 및 보다 사용자 친화적인 애플리케이션에 많은 투자를 합니다.

비데이터 전문가를 위한 로우코드 또는 노코드 솔루션은 비즈니스 사용자가 데이터 품질을 포함하여 데이터 관리에 대한 선제적 접근 방식을 갖도록 도와주므로 조직의 비즈니스 목표에 부합하는 더 광범위한 데이터 문화를 지원할 수 있습니다.