애널리틱스 7가지 성공 원칙. 전문가들의 조언...

출처: 캔바

 

AI 인공지능과 데이터

 

온갖 종류의 데이터가 기업에 전례 없는 속도로 유입되면서 의사결정자들이 즉각적인 인사이트(통찰)에 접근할 필요성이 대두됐다. 이에 현대 사회에서 애널리틱스의 정보는 필수로 사용된다.

 

실시간 분석을 통해 조직은 미가공 데이터에 논리와 수학을 적용하고 숫자를 실행 가능한 지식으로 전환하며 신속하고 정확한 의사결정을 가능하게 하여 이 문제를 해결할 수 있다.

 

다른 강력한 IT 도구와 마찬가지로 실시간 분석은 높은 수준의 이해도와 능숙도가 있어야 워크플로우 개선, 마케팅 및 홍보 프로그램 강화, 다양한 유형의 고객 행동 이해 등 중요한 실제 비즈니스 요구를 충족시킬 수 있다.

 

출처: 캔바

 

실시간 분석을 시작하는 조직이 보편적인 실수를 피하고 기술의 잠재력을 최대한 활용할 수 있는 7가지 방법을 알아본다.

 

애널리틱스 성공 원칙

 

1. 실시간 분석을 관련된 사용 사례로 제한하라

 

모든 데이터 인사이트가 실시간으로 제공되어야 한다고 주장하는 경우가 있다. 그러나 이는 돈 낭비나 역효과를 낳을 수 있다. 애널리틱스는 이런 낭비들을 제거해 준다.

 

IT 및 비즈니스 서비스 제공 기업 ‘NTT 데이터 서비스’의 데이터 정보 및 자동화 책임자 테레사 쿠슈너는 “예를 들어, 재무 매출 보고서를 실시간 분석 환경에 두는 것이 적절하지 않을 수 있다.

 

주문이 빈번하게 취소되거나 이동하거나 조정되는 경우에는 더욱 그렇다. 영업 관리자가 1분만에 목표를 달성했다가 실시간으로 88%로 떨어질 때 어떻게 대응할 수 있을까?”라고 말했다.

 

구글 애널리틱스

 

실시간 지원이 어떤 분석에 도움이 될 수 있는지 이해함으로써 IT는 실시간 분석 이니셔티브를 통해 기업이 중요한 가치를 얻도록 할 수 있다.

 

쿠슈너는 “다른 분석 노력과 마찬가지로 분석이 무엇을 생성하고 분석을 통해 어떤 결정이 내려지는지에 대한 전략이 필요하다”라고 말했다.

 

2. 강력하고 신뢰할 수 있는 인프라를 구축하라

 

정확한 실시간 인사이트를 기대한 기업이 인프라가 계획된 성능 수준을 따라가지 못해 이런 목표를 달성할 수 없다면 실망할 수 있다. 애널리틱스의 진가는 여기서부터 발휘 되기 시작한다.

 

실시간 분석을 통해 장기적인 성공을 확보하려면 기반이 되는 아키텍처가 실시간 데이터 조작, 소화, 처리를 지원해야 한다고 비즈니스 컨설팅 기업 캡제미니 북아메리카의 AI 및 분석 부사장 댄 시미온이 말했다.

 

네이버 애널리틱스

 

그는 “실시간 데이터 처리를 지원하기 위한 모델을 구축해야 하고 데이터 소스가 근 실시간 또는 일일 생성 배치가 아닌 진정한 실시간이어야 한다”라고 덧붙였다.

 

3. 적용 가능한 대시보드를 배치하라

 

실시간 분석 이니셔티브를 진행하기 전에 프로젝트 리더는 최종 사용자가 필요로 하는 애널리틱스에서 대시보드 유형을 확인해야 한다.

 

DHLC(Deborah Heart and Lung Center)의 부사장 겸 CIO 리치 템플은 “정보를 갖춘 IT 리더는 자신의 팀이 소스 데이터에서 데이터 수집 요건을 검토하도록 하고 실시간 분석 솔루션이 최종 사용자가 필요로 하는 형식으로 정보를 제공하도록 할 수 있다”라고 말했다.

 

템플은 이 접근방식을 통해 IT가 최종 사용자를 분석 논의의 중심에 둘 수 있다고 설명했다. 그는 “사용자의 워크플로를 방해할 수 있는 분석 솔루션을 제공하는 대신에 분석 시스템을 구매하여 배치하기 전에 요구를 확인하고 무엇이 가능한지에 대한 인사이트를 제공하기 위해 발품을 팔면 개별 사용자 요구에 적합한 분석을 얻게 된다”라고 말했다.

 

4. 실시간 데이터와 역사 데이터를 조합하라

 

애널리틱스 실시간 데이터의 가치는 역사 데이터와 병합되었을 때 기하급수적으로 커지며, 최종 사용자는 ‘순간적으로’ 인사이트를 조합하여 비교할 수 있다고 데이터 분석 소프트웨어 개발기업 겸 제공기업 KX의 수석 엔지니어링 부사장 제임스 콜코란이 말했다.

 

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기계에 내장된 센서가 전송하는 온도를 생각해 보자. 콜코란은 “이런 데이터를 실시간으로 이해하면 기계가 효율적으로 작동하는지 또는 온도 한계치에 도달하지 않았는지 확인하는 데 유용하다”라고 설명했다.

 

애널리틱스의 누적데이터가 며칠 또는 몇 주에 걸쳐 맵핑 되어 있는 경우 의사결정자는 특정 기계의 성능이 어떤지 더욱 잘 이해할 수 있다. 그는 “또한 다른 기계 성능 프로필을 기반으로 예측 모델을 구축할 수 있다”라고 덧붙였다.

 

콜코란은 이 방법론을 가능하면 짧은 시간 안에 실시간, 누적 또는 이 두 유형이 조합된 데이터 분석을 통해 얻은 인사이트를 통해 더 스마트한 결정을 내리는 능력인 ‘지속적 지능화’라고 설명했다.

 

5. 내부 및 맥락 데이터를 통합하라

 

IT 리더는 분석 활동에서 내부 데이터뿐만이 아니라 경쟁, 시장, 고객 세그먼트와 관련된 맥락 데이터, 인구 조사 데이터 포인트를 소화하여 포괄적인 일련의 사실과 트렌드를 제공할 수 있어야 한다고 앳홈(At Home)의 주거 인테리어 슈퍼스토어 체인 CIO 수미트 아난드가 말했다.

 

그는 “조직의 비즈니스 기술 로드맵과 장기 재무 계획에 대한 직접적인 투입값도 있어야 한다”라고 덧붙였다.

 

출처: 캔바

 

장기적으로 유의미한 인사이트가 풍부한 실시간 내부 및 맥락 데이터에 액세스하면 조직의 의사결정 과정이 바뀔 수 있다. “이 접근방식은 비즈니스 환경을 데이터 지향적이고 사실에 기초하여 거시적으로 인식하게 되면서 조직의 문화 변화에 집중할 수 있기 때문에 효과적이다”라고 아난드는 말했다.

 

6. 애널리틱스의 중요한 정보 제공에 집중하라

 

법률 및 회계의 개념인 ‘중요 정보’는 수신자가 특정 사안에 대한 생각을 바꾸거나 판단 또는 행동 방침을 변경하도록 하는 정보이다. “중요 정보를 받으면 이에 대처하게 된다”라고 조사 및 자문 기업 ITRG(Info-Tech Research Group)의 연구원 케네스 맥기가 말했다.

 

예를 들어, 차량의 연료 게이지는 여정 중 한 번만 점검할 수 있다. 이것이 정적 정보이다. “하지만 알람이 울리거나 표시되는 경우 운전자는 즉시 다음 출구에서 해결책을 찾으려고 한다”라고 맥기가 설명했다.

 

임원과 관리자에게는 정보가 넘쳐나며 완전히 흡수할 방법이 없다. “성공을 위해서는 소량의 중요 정보만 실시간으로 분석해야 한다”라고 맥기가 강조했다.

 

7. 주요 비즈니스 요구를 이해하는 분석팀을 구성하라

 

분석팀은 단순히 시키는 대로만 하는 것이 아니라 진정한 파트너가 되어야 한다.

 

기술 연구 및 자문 기업 ISG(Information Services Group)의 파트너 겸 CDAO(Chief Data Analytics Officer) 케이시 루디는 “분석팀이 비용센터가 아니라 비즈니스 조력자로 비쳐지면 기업은 분석 기능을 지원하기 위해 인적 자원과 기술에 더 많이 투자하려 한다”라고 말했다.

 

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장기적인 성공을 확보하는 가장 좋은 방법은 애널리틱스 분석팀에 비즈니스 지식을 제공하여 관련된 정보를 제공할 수 있도록 하는 것이다. 루디는 “비즈니스에 관해 더욱 잘 알게 되면 중요한 분석을 더욱 잘 제공하게 될 것이다”라고 말했다.

 

시간이 지남에 따라 잘 지원된 분석팀은 의사결정자가 정보에 기초한 신속한 조치를 취할 수 있도록 점차 관련성이 높은 데이터를 제공할 수 있는 능력을 얻게 될 것이다. 루디는 “여기에는 내부적으로 생성되는 분석을 뒷받침하기 위해 API 연결과 데이터 스크래핑을 통한 시장 데이터 가져오기가 포함된다.

 

실시간 분석을 통해 파트너가 되고 임원진이 모르고 있거나 물어볼 생각조차 하지 못한 것을 알려주면 록스타가 될 것이다”라고 말했다.