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비즈니스 성공을 견인할 데이터 가치 창출 방법


히타치 밴타라는 앞서 소개된 데이터 전략 세 가지를 기반으로 4단계의 Data Stairway to Value(가치 창출을 위한 데이터 방법론)를 개발했다. 각 단계마다 충분한 데이터 가치를 확보해 데이터 ROI를 극대화하는 ‘비즈니스 성공을 위한 프레임워크’다.


1단계 저장

기업은 가장 저렴한 비용, 가장 적합한 방식으로 가능한 많은 데이터를 저장해야 한다. 데이터가 급증하고 있기 때문에 이는 어렵게 느껴질 수 있다. 하지만 데이터 자산의 저장, 관리, 보호의 최적화와 더불어 서비스 수준까지 최적화하는 민첩한 데이터 인프라만 있으면 기업이 혁신을 꾀하는 것은 어렵지 않다.


2단계 강화

스토리지가 최적화되면 데이터 간 맥락을 파악할 수 있는 메타데이터를 적용할 수 있고, 이를 통해 분류 및 카탈로그 작업에 지능형 데이터 관리와 거버넌스를 도입해 데이터를 강화할 수 있다. 메타데이터를 통해 데이터 간 상호연관성 이 파악되므로 통찰력 확보가 가능해지고, 결국 비즈니스 가치를 강화할 수 있다. 데이터가 강화되면 거버넌스가 용이해진다. 그렇다면 거버넌스는 왜 중요할까? 지금처럼 규제가 강화되는 환경에서는 규제 준수에 적합한 프레임워크 처리가 가능한, 신뢰할 수 있는 방안을 확보할 필요가 있다. 예를 들어 세계 곳곳에 지점을 둔 기업의 데이터 액세스 정책이 지역마다 다르다면, IT팀은 엄청난 부담을 안을 수밖에 없다. 하지만 민첩한 데이터 거버넌스가 확보되면 어떤 정보가 사용 가능하고, 정보가 어디에 위치해 있는지, 누가 액세스 할 수 있고 리스크를 피하려면 어떤 정책을 준수해야 하는지 파악할 수 있다.


3단계 활성화

데이터가 활성화되면 지금까지 생각지 못했던 엄청난 가치를 현실화할 수 있다. 이 단계에서는 생산성 향상 또는 신규매출 창출 기회를 만들어낼 수 있어 비즈니스 가치를 향상 시킬 수 있다. 예를 들어 사내 데이터가 어떤 연관성을 갖고 있는지 파악 된다면, 사전 정의된 조건이 탐지될 때 유지보수 담당자에게 경보를 보내주는 예측 가능한 알고리즘을 생성할 수 있다. 실시간 통찰력을 기반으로 담당자는 설비에 문제가 발생하기 전에 적절한 조치를 취할 수 있다. 이는 사후 조치보다 훨씬 비용 효율적인 방법이다. 또 이러한 통찰력을 기반으로 고객의 특정 행동에 대한 알람도 설정할 수 있어 고객 데이터 알고리즘 생성이 가능하다. 이러한 정보를 기반으로 관련 부서는 고객의 선호도에 따라 적절한 계획을 수립할 수 있으며, 궁극적으로 비즈니스 기회를 증가시킬 수 있다.


4단계 수익화

앞의 세 단계도 물론 경제 가치를 제공하지만, 마지막 단계에서는 데이터를 통해 전과는 완전히 다른 새로운 비즈니스 기회를 창출할 수 있다. 4단계인 데이터 수익화는 데이터의 잠재 가치를 발견해 전혀 새로운 고객 가치와 연계하는 것 이다. 예를 들어 엘리베이터 제조업체라면, 쇼핑몰에서 취합된 엘리베이터 이용자수 데이터를 분석할 수 있다. 이 데이터는 운영자에게 가치 있는 정보가 된다. 쇼핑몰 운영자는 쇼핑몰 이용객의 흐름을 정량화하여 다른 공간에 매장을 입점시키는 등 여러 요인들을 최적화할 수 있다. 가치 창출을 위한 데이터 방법론은 각 단계마다 데이터 ROI가 극대화될 수 있도록 지원한다. 가치를 확인하기 전까지는 모든 단계를 거칠 필요가 없지만 각 단계가 다음 단계의 성공을 가능하게 한다는 사실은 기억해 두기 바란다.




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