데이터 기반 의사 결정은 실제로 무엇을 의미합니까?

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비즈니스 소유자 또는 리더인 경우 경제 상황에 관계없이 비즈니스를 민첩하게 유지하려면 문제를 예상하고 실시간으로 조치를 취해야 합니다. 이를 위해 회사는 데이터를 사용하여 전략을 추진하고 사업부 전체에서 의사 결정을 내려야 합니다.

데이터 기반 의사 결정에는 사실, 메트릭 및 데이터를 사용하여 회사의 목표, 목표 및 이니셔티브에 부합하는 전략적 비즈니스 결정을 내리는 것이 포함됩니다. 직원들이 매일 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.

간단히 말해서 조직을 둘러보고 팀이 데이터를 사용하기 때문에 쉽게 결정을 내리는 것을 볼 수 있다면 데이터의 완전한 가치를 실현한 것입니다.

데이터를 사용하여 결정을 내리는 것의 이점

의사 결정에 보다 데이터 중심적인 접근 방식을 취하면 다양한 이점이 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

1. 팀 간에 공통 언어를 설정합니다.

조직의 모든 사람이 "데이터를 말할" 수 있으면 다른 부서의 사람들이 서로 통찰력을 공유할 수 있습니다.

또한 비즈니스의 여러 팀이 동일한 실시간 데이터에 액세스할 수 있는 경우(물론 업무를 수행하기 위해 알아야 할 사항에 따라 적절한 보안 수준에서) 단일 소스에서 작업하게 됩니다.

2. 사일로를 무너뜨립니다.

비즈니스 프로세스의 여러 부분에서 사일로를 제거하면 고객을 위한 맞춤형 맞춤형 엔드 투 엔드 경험을 만드는 데 도움이 됩니다.

3. 팀 간의 협업을 증가시킵니다.

보고 있는 데이터는 다른 사람이 다른 관점에서 보고 있는 것과 동일한 데이터인 경우가 많습니다. 데이터가 연결 가능하고 검색 가능하면 비즈니스의 다른 영역에 있는 사람들이 인사이트를 데이터 기반 작업으로 전환할 수 있습니다. 공유된 정보는 새로운 기회와 진정한 변화로 이어집니다.

4. 호기심과 새로운 비즈니스 솔루션을 촉진합니다.

직원은 동료가 하는 일을 활용하고 해당 데이터를 검색할 수 없었다면 불가능했을 새로운 통찰력을 얻음으로써 더 빠르게 움직일 수 있습니다.

5. 비용 절감을 주도합니다.

데이터가 자동화되지 않으면 여러 팀이 동일한 데이터 세트를 분석하고 사용하는 데 개인적인 시간을 보내기 때문에 데이터를 여러 번 수동으로 처리하고 저장하는 데 비용이 듭니다.

비즈니스의 다양한 부분에서 데이터 활용

HR 부서와 재무 부서와 같은 비즈니스의 다양한 부분은 데이터 사용과 관련하여 서로 다른 과제를 안고 있습니다. HR 및 재무 부서를 예로 들어 보겠습니다.

HR 부서

사람은 회사의 가장 큰 비용이자 가장 큰 자산입니다. HR 팀은 고용, 퇴직, 이직, 다양성 등에 대한 가시성이 필요합니다. 그리고 다른 많은 사업부와 마찬가지로 HR 담당자는 여러 프로젝트에서 촉박한 마감 시간에 작업하는 경우가 많습니다.

Tableau와 같은 신뢰할 수 있는 분석 파트너는 직원 경험, 참여 및 개발을 이해하기 위한 동급 최고의 분석을 제공할 수 있습니다. 이해하기 쉬운 대시보드를 통해 HR 팀은 다른 도구와 소스의 데이터를 한 곳으로 통합하여 데이터를 전체적으로 볼 수 있습니다.

다른 이점은 다음과 같습니다.

1. 자동화는 스프레드시트에서 더 이상 수동 계산을 의미하지 않습니다.
2. HR 리더는 데이터 세트 전반에 걸쳐 인재 동향과 이상치를 신속하게 파악할 수 있는 능력을 얻게 됩니다.
3. 직관적인 AI를 사용하면 HR 전문가가 올해 회사를 떠날 가능성이 가장 큰 사람과 같은 중요한 인사 예측을 할 수 있고 인력 감소를 완화하기 위한 사전 전략을 구현할 수 있습니다.

데이터를 사용하여 의사 결정을 유도함으로써 HR 리더는 사람들과 비즈니스 결과를 연결하는 통찰력을 얻을 수 있습니다. 리더는 다음과 같은 질문에 답할 수 있습니다. “인원 수가 얼마나 증가하고 있습니까? 우리 회사는 채용 목표를 달성하고 있습니까? 나는 내부에서 승진하고 있는가 아니면 외부에서 지도자를 고용하고 있는가? 마모는 어떻게 바뀌고 있습니까?”

또한 회사 전체에서 데이터 활용 능력을 증진하면 직원의 참여와 협업이 증가하여 이직률이 낮아질 수 있습니다. Tableau가 의뢰한 Forrester Consulting의 연구 설문에 응한 직원의 거의 80%가 필요한 데이터 기술을 충분히 훈련할 수 있는 회사에 계속 남아 있을 가능성이 더 높다고 밝혔습니다.¹

재무 부서

비즈니스 전략이 건전하기 위해서는 회사의 현재 및 예측되는 재무 건전성에 대한 통찰력이 필요합니다. 변동성과 불확실성은 기업이 신속하게 선회할 수 있어야 함을 의미하며, 이는 새로운 회계 및 예산 문제를 야기할 수 있습니다.

재무 분석가와 비즈니스 사용자는 Tableau와 같은 분석 파트너를 사용하여 데이터를 분석할 때 시간을 절약하고 효율성을 높일 수 있습니다. 데이터가 흩어져 있어도 통찰력을 발견할 수 있습니다. Tableau를 사용하여 다양한 원본의 데이터를 결합하고 실제 T&E 비용을 이러한 비용에 할당된 예산 금액과 비교하고 주요 지출 동인을 이해할 수 있습니다. 또한 데이터를 사용하여 여행 중단과 같은 전사적 결정을 내릴 수 있습니다.

자동화는 바쁜 분석가가 시간을 절약할 수 있음을 의미합니다. 더 빠른 의사 결정을 위해 반복 분석을 확장 및 자동화할 수 있으며 스프레드시트에서 수동 계산을 제거할 수 있습니다. 또한 재정적 신뢰와 감사 가능성을 보장하는 셀프 서비스 분석을 통해 더 빨리 답을 찾을 수 있습니다.

또한 민감한 데이터를 안전하게 보호하고 액세스가 필요한 사람들만 사용할 수 있으며, 이전에 격리된 팀과 지역은 공유 데이터에 액세스하여 협업할 수 있습니다.

앞선 과제

위의 모든 내용에서 기업이 데이터를 더 잘 사용하도록 지원하는 기술은 쉽게 획득하고 구현할 수 있습니다. 더 어려운 현실은 데이터 기반 의사 결정 프레임워크로 전환하려면 기술 이상의 것이 필요하다는 것입니다.

다음은 다른 비즈니스 리더로부터 자주 듣는 몇 가지 문제와 이러한 장애물을 극복하기 위해 할 수 있는 일입니다.

1. 사람, 프로세스, 자금 조달 및 우선 순위 지정이 모두 문제를 야기합니다.

많은 데이터 팀이 운영 중인 것으로 간주됩니다. 그들은 본질적으로 비즈니스 전략 측면 아래에 묻혀 있습니다. 비즈니스를 따라잡기 위한 데이터 운영 및 새로운 전략적 통찰력을 지원하기 위해 적절한 자금이 제공되지 않습니다. 이로 인해 실시간, 행동 지향적인 통찰력을 얻기가 어렵습니다.

때로는 다른 내부 이니셔티브가 우선시됩니다. 팀, 부서 또는 엔터프라이즈 수준에서 데이터 분석 및 리소스는 종종 더 중요하다고 간주되는 다른 단기적인 노력을 위해 목록에서 아래로 이동합니다.

2. 기술에 너무 집중하고 실제 데이터 자체에는 충분하지 않습니다.

디지털 마이그레이션과 데이터 변환은 비즈니스 성장, 고객과의 새로운 참여 유도, 운영 효율성 증대 등 데이터 여정에서 더 나아가야 하는 중요한 활동입니다.

세계 최고의 기술을 구현할 수 있지만 데이터의 품질이 낮거나 연결하거나 검색할 수 없거나 비즈니스 전략과 관련된 질문에 답하기 위해 올바른 데이터를 수집하지 않는 경우 기술 투자의 최대 가치를 얻으십시오. 

3. 데이터 윤리에 대해 직원 교육을 소홀히 합니다.

데이터 분석은 여전히 ​​소수의 작업으로 간주되며, 선택된 팀만 데이터를 소유하고 나머지 비즈니스를 추진하는 데 사용합니다. 그러나 데이터를 다루는 모든 사람은 데이터 윤리를 이해해야 합니다. 적절한 교육이 없으면 정보가 중복되거나 올바른 출처가 없거나 품질 문제가 발생하는 상황이 발생할 수 있습니다. 또는 데이터를 처리하는 방법에 대한 인식 부족으로 인해 데이터가 윤리적으로 처리되지 않을 수 있습니다.

이러한 문제를 극복하기 위해 리더와 관리자는 가설로 문제를 구성하고 전술이 전략과 연결되는 방식을 보여주고 데이터와 기술 숙련도가 수익과 경력에 미치는 영향에 중요하다는 관점을 강화하여 보고 싶은 행동을 모델링해야 합니다. 리더는 또한 데이터를 적절하게 처리할 수 있도록 데이터 기술, 정책, 윤리 및 데이터 관리에 투자해야 합니다. 그들은 널리 퍼진 데이터 문화의 개발을 장려하고 촉진해야 합니다. 데이터 활용 능력 직원들이 데이터를 효과적으로 읽고, 작업하고, 분석하고, 소통할 수 있도록 합니다. 마지막으로, 비즈니스 전략에 최대한의 가치를 제공하려면 데이터도 검색 가능하고 연결 가능해야 합니다.

구현할 가치가 있는 접근 방식

"데이터 기반 의사 결정"은 유행어가 아닙니다. 끊임없이 변화하는 시장에서 민첩성을 유지하려면 구현할 가치가 있는 접근 방식입니다.

직원이 데이터로 의사 결정을 내릴 수 있도록 권한을 부여하면 직원 경험을 혁신하고 지능적인 비즈니스 운영을 추진하며 원활한 고객 경험을 만들 수 있습니다. 또한 팀 가치와 성공을 시연하고 전달할 수 있습니다. 명확하고 공통된 목표를 중심으로 집결합니다. 팀과 사업부 간의 시너지를 촉진합니다. 다른 비즈니스 리더들과 더 잘 협력하고 조율할 수 있습니다.