데이터 기반 의사 결정이 필요한 이유

데이터 기반 의사 결정이란 무엇인가요?

데이터 기반 의사 결정은 데이터 포인트, 지표 및 사실을 사용하여 전략적인 비즈니스 결정을 내리는 과정입니다. 이는 직감적인 결정(gut decisions)을 제거하고, 방에서 가장 목소리가 큰 사람의 의견을 따르는 것을 멈추며, 회사 목표 및 목적에 부합하는 사실에 기반하여 선택을 시작한다는 것을 의미합니다.

Business Intelligence 도구는 데이터를 최전선에 두고 조직의 모든 사람이 접근할 수 있도록 유지함으로써 데이터 기반 의사 결정을 가능하게 합니다.

데이터 기반 의사 결정이 중요한 이유

데이터와 분석은 경쟁의 기반을 변화시키고 있습니다. 선도적인 기업들은 이러한 역량을 활용하여 핵심 운영을 개선하고 완전히 새로운 비즈니스 모델을 출시하고 있습니다. 데이터와 분석의 역할은 점점 더 독립적인 학문이 아니라 디지털 전략 또는 혁신을 위한 촉매제 역할을 하고 있습니다.

“2023년까지 데이터 리터러시는 비즈니스 가치의 명시적이고 필수적인 동인이 될 것이며, 이는 데이터 및 분석 전략과 변화 관리 프로그램의 80% 이상에 공식적으로 포함됨으로써 입증될 것입니다.”

— 10 Ways CDOs Can Succeed in Forging a Data-Driven Organization, Gartner

분석가들은 오랫동안 데이터 분석이 비즈니스 성공에 점점 더 중요해질 것이라고 예측해 왔습니다. 그리고 데이터 및 분석 역량은 새로운 셀프 서비스 도구, 데이터 소스의 단순화된 통합, 실시간 보고, 대화형 데이터 시각화 등 훨씬 더 많은 기능을 통해 최근 몇 년 동안 엄청난 도약을 이루었습니다.

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데이터 기반 의사 결정의 이점

기업들이 데이터 기반 문화를 구축할 때 얻는 몇 가지 이점은 다음과 같습니다.

• 더 자신감 있는 결정 내리기: 자신의 결정이 미치는 영향을 더 잘 이해할 수 있게 되면, 결정에 대해 더 자신감을 갖게 됩니다.
• 더 능동적으로 행동하기: 데이터 기반 통찰력은 비즈니스 기회를 식별하고, 고객 여정의 누수를 감지하며, 제품의 약점을 심각한 문제가 되기 전에 사전에 파악하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
• 더 큰 성공과 지속 가능성 달성: 시장 변화나 트렌드에 대한 정기적인 통찰력을 통해 조직은 더욱 민첩해지고 성공을 위해 자원을 조정하고 극대화할 수 있습니다.
• 인식 및 투명성 확보: 조직의 모든 사람이 회사 목표, 고객 만족도 등에 대해 알고 인식하도록 유지합니다.
• ‘왜’에 답하기: 고객 여정에 대한 더 깊은 통찰력을 얻고, 획득을 촉진하기 위해 깔때기 누수 지점과 성공 지점을 식별합니다.
• 새로운 성장 수익원 식별: 회사 통찰력을 시장 트렌드와 연결하면 새로운 수익원을 발견하는 데 도움이 될 수 있습니다.

하지만 이러한 이점들은 단순히 비즈니스 인텔리전스 도구를 구매한다고 해서 저절로 발생하는 것은 아닙니다. 이러한 이점을 진정으로 활용하려면 데이터 기반 문화를 확립해야 합니다.

데이터 기반 문화를 어떻게 구축할 수 있나요?

데이터 기반 문화를 확립할 때 따를 수 있는 7가지 핵심 구성 요소가 있습니다.

리더십

만약 데이터 기반 사고방식이 회사의 리더십에 의해 받아들여지지 않는다면, 나머지 조직으로 전파될 가능성은 낮습니다. 이는 데이터 관점을 채택하는 것이 비즈니스의 각 부분이 운영하는 방식에 상당한 변화를 수반하기 때문입니다. 이는 임원들이 더 이상 관리자들의 계획을 데이터가 뒷받침하지 않는다고 해서 받아들이지 않을 수도 있음을 의미할 수 있습니다. 또한 임원들이 자신과 직원들을 위해 새로운 데이터 기술을 배우는 시간을 할애해야 할 수도 있습니다. 중요한 것은 최고위층으로부터 이것이 높은 우선순위라는 강력한 메시지가 나오는 것입니다.

신뢰

“2020년까지 기업 전략의 90%는 정보가 중요한 기업 자산이며 분석이 필수 역량임을 명시적으로 언급할 것입니다.” – Gartner

신뢰는 데이터 기반 기업에서 또 다른 중요한 원칙입니다. 회사 전체의 모든 부분, 즉 직원부터 관리자, 그리고 임원까지, 데이터가 정확하고 신뢰할 수 있다는 것을 신뢰해야 합니다.

이는 궁극적으로 데이터 스튜어드(data stewards), 즉 데이터 분석에 능숙한 회사 전 직원에 의해 영감을 받고, 정보가 정확하다는 신뢰를 다른 사람들에게 심어줍니다. 또한 모든 동료들이 “누가 뭐라고 했다”는 함정을 피하고 데이터를 찾는 데 쓰는 시간을 줄일 수 있도록 모두가 신뢰하는 단일 진실 공급원(single source of truth)에 의해 촉진됩니다.

전념 (Commitment)

데이터 기반 문화를 구축하는 것은 한 번 설정하고 잊어버리는 과정이 아닙니다. 이는 조직의 모든 사람으로부터 장기적인 전념에 달려 있습니다. 이러한 전념을 보장하기 위해 장기적인 기업은 다음을 수행해야 합니다.

• 분석이 중요한 비즈니스 노력과 연결되도록 보장
• 직원 코칭의 최전선에 데이터를 유지
• 팀 성과를 측정하기 위해 팀 목표가 항상 존재하도록 보장
• 데이터를 항상 존재하게 유지할 AI 기술에 투자

지표 (KPI) (중요한)

데이터와 지표의 중요성에 초점을 맞추었지만, 중요한 것은 모든 지표가 아니라는 점을 명심해야 합니다. 어떤 데이터에 집중하고 직원들이 그것을 어떻게 사용하도록 기대하는지에 대해 신중해야 합니다.

Jerry Z. Muller가 그의 책 The Tyranny of Metrics에서 언급했듯이: “사람들이 자신의 업무를 미리 정해진 수치적 목표에 맞추도록 강요하는 것은 혁신과 창의성을 위축시키는 경향이 있으며—대부분의 환경에서 가치 있는 자질입니다. 그리고 이는 거의 필연적으로 장기적인 목적보다 단기적인 목표를 평가하게 만듭니다.”

다음 핵심 아이디어를 따름으로써 이를 피할 수 있습니다.

• 성공을 측정하기 위한 올바른 KPI 선택 – 잘못된 KPI를 측정하면 필요한 답을 얻을 수 없습니다.
• 현실적인 목표 설정을 위해 과거 데이터를 조사하고 검토
• 조직이 데이터를 액세스하고 분석하는 데 필요한 새로운 기술 식별
• 정확한 데이터를 보장하고 조직에 적절한 액세스를 제공할 책임이 있는 데이터 관리자 지정

데이터 리터러시

데이터를 다루는 방식으로 조정한다는 것은 일상적인 활동 방식을 변화시킨다는 것을 의미합니다. 이는 사람들이 처음부터 데이터 기반이 되는 데 필요한 기술을 가지고 있지 않을 수 있음을 의미합니다.

조직 전반에 걸쳐 데이터 리터러시 계획을 개발한다는 것은 직원들이 데이터가 무엇을 의미하는지, 그리고 비즈니스 차트와 그래픽을 어떻게 읽어야 하는지 이해하도록 보장하는 것을 의미합니다.

교육

“모든 초보자는 자신이 선택한 분야의 전문가가 될 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다.”―Lailah Gifty Akita, Think Great: Be Great!

데이터는 의사 결정 과정에 통합될 때만 영향을 미칠 수 있습니다. 직원들에게 데이터에 ‘어떻게’ 도달하는지에 대해 교육하는 것은 단지 시작일 뿐입니다. 진정한 목표는 그 데이터를 ‘실행 가능한 통찰력’으로 전환하는 방법입니다.

• 현재 보유하고 있거나 확보해야 할 도구는 무엇인가요?
• 데이터가 쉽게 이용 가능한가요? REST API, Odata, 직접 연결?
• 우리 팀은 데이터 시각화(data visualizations)를 이해하고 있나요?
• 데이터 과학자를 고용할까요, 아니면 내부에서 구축할까요?
• 효과적인 데이터 스토리텔링을 할 수 있나요?

가시성과 데이터 마인드를 가진 핵심 비즈니스 이해관계자를 찾아 데이터 리터러시 교육을 제공하고, 그들이 조직 내에서 데이터 기반 문화를 촉진하도록 역량을 강화하십시오.

데이터 기반 의사 결정 예시

우리가 제품과 서비스에 대해 매일 내리는 결정은 끝이 없습니다! 이러한 결정이 실행되기 전에 그것들이 데이터 기반인지 어떻게 확인할 수 있을까요? 세 가지 예시를 소개합니다.

1. 새로운 지역으로 마케팅 자금을 전환하려고 하나요? 그 선택이 대상 키워드의 검색량, 해당 지역에서 발생하는 제품 또는 서비스의 과거 리드, 리드에서 신규 좌석으로의 전환율 등에 기반하는지 확인하십시오. 직감이나 한 번의 대화에 의존하여 예산을 전환하지 마십시오.
2. 제품 경험을 개선하려고 하나요? 애플리케이션의 데이터를 살펴보고 사람들이 가장 많이 막히는 지점이나 특정 기능을 사용하지 않는지 확인해 보세요.
3. 웹사이트를 변경하고 싶나요? 단순히 좋은 아이디어라고 생각해서 변경하지 마세요. A/B 테스트를 실행하여 사용자에게 다양한 경험을 제공하고, 어떤 버전이 가장 좋은 성과를 내는지 확인한 후, 그에 기반하여 결정을 내리세요!

웨비나 녹화본 시청

Infragistics의 개발자 도구 수석 부사장인 Jason Beres와 Reveal 제품 관리자인 Casey McGuigan과 함께 데이터 기반 문화 구축 웨비나를 시청하여 비즈니스를 성장시킬 수 있는 방법에 대해 더 깊이 이해하십시오.

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