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AI 기반 데이터 문화를 구축하는 방법과 데이터 기반 기업
데이터 문화 구축이 필수인 이유는 무엇일까요? 데이터 기반 기업은 대부분의 지표에서 더 나은 성과를 내고, AI를 더 효율적으로 활용합니다. 조직 내 모든 사람에게 데이터를 활용하여 더 나은 결정을 내리는 노하우를 제공할 때가 되었습니다. 여러분의 비즈니스는 이에 달려 있습니다.
데이터 뒤에 숨겨진 것
대부분의 비즈니스 리더들은 데이터가 의사결정에 중요하다고 말하지만, 10,000명의 리더들을 대상으로 한 새로운 글로벌 설문 조사는 다른 이야기를 보여줍니다.
- 67%의 리더는 가격 책정과 같은 중요한 결정에 데이터를 사용하지 않고 있습니다.
- 기업 중 1/3 미만만이 새로운 시장 진출 전략을 결정하는 데 데이터를 활용하고 있습니다.
- 79%는 다양성과 포용을 위한 정책을 결정할 때 데이터를 사용하지 않고 있습니다.
- 기후 목표를 안내하는 데 데이터를 활용하는 기업은 17%에 불과합니다.
변화해야 하는 근거
데이터 안에는 핵심적인 인사이트가 담겨 있습니다. 인공 지능은 중요한 트렌드, 기회 및 도전을 신속하게 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 그러나 이것은 오로지 방정식의 절반에 불과합니다. 신뢰할 수 있는 AI와 함께 데이터 문화를 구축하는 것이 이러한 숨겨진 인사이트를 발굴하는 데 중요합니다.
- 데이터를 기반으로 결정을 내리는 기업의 58%는 그렇지 않은 기업보다 수익 목표를 달성할 가능성이 더 높습니다.
- 데이터 툴킷에 인공 지능을 추가하는 회사는 평균적으로 매출을 30% 증가시킵니다.
- 이러한 접근 방식을 수용하는 회사는 인재와 자본을 4배 빠르게 재분배하며 신속하게 독특하고 개인화된 고객 경험을 창출할 수 있습니다.
지금 할 수 있는 일
세계적인 수준의 데이터 문화를 구축하기 위한 몇 가지 제안이 있습니다. 아래에서 각각에 대해 더 자세히 살펴보겠습니다.
- 적합한 팀 멤버 선택
- 팀에 적절한 교육과 기술 제공
- 작은 규모에서 가정을 테스트하고 반복
- 데이터 문화의 인간적 요소에 우선순위 부여
- 데이터로부터 더 많은 가치를 얻을 수 있는 지점에서의 AI 활용
데이터 기반과 데이터 정보 기반의 차이점은 무엇인가요?
데이터 기반 조직에서는 대부분 또는 모든 직원이 데이터를 찾아 분석하며, 그 의미를 추론하고 대시보드를 구축하며, 데이터를 사용하여 다음 단계를 결정할 수 있습니다. 직원들은 이를 위해 데이터 분석가에게 의존하지 않아도 됩니다.
반면에 데이터 정보 기반은 데이터, 내부 연구, 개인 경험 및 인사이트의 혼합을 기반으로 의사 결정하는 것을 의미합니다. 데이터 정보 기반 조직은 데이터 기반 조직의 데이터 기술을 가지고 있을 수도 있고 그렇지 않을 수도 있습니다.
데이터 문화를 구축하는 것이 필수인 이유
데이터 분석은 실질적인 트렌드를 식별합니다.
인공 지능과 머신러닝은 성공률을 30% 향상시킵니다.
전략적인 업무는 직원 참여를 유지합니다.
적합한 팀의 역량 강화를 통한 재정적 이익 달성
데이터 챔피언 커뮤니티를 구축하는 가장 좋은 방법은 바로 데이터 기반 의사 결정으로 수익을 늘리는 방법과 운영을 간소화하는 방법을 보여주는 것입니다. 단지 흥미로운 결과를 얻을 수 있을 것 같다는 이유만으로 분석 사용 사례를 선택하지 마세요. 그보다 재정적인 이익을 얻을 수 있고 최대 영향을 발휘할 수 있는 프로젝트를 선택하세요.
시작하는 방법은 다음과 같습니다:
단계 1: 적절한 팀원 선택
단계 2: 팀에 적절한 교육과 기술 제공
단계 3: 소규모로 시작하기
가설을 작은 규모로 정립하고 테스트하는 것을 반복하세요. 구성원들은 자신들의 순익을 기준으로 프로젝트의 가치를 측정할 수 있게 되면 성공했다는 것을 알게 될 것입니다.
한 금융 서비스 회사에서 이러한 소규모 테스트가 어떻게 작용했는지 예를 들어보겠습니다. 간단한 클러스터링 분석을 통해 영업 지역 전체에서 소규모 데이터 클래스를 평가한 후 커버리지를 맞춤화하여 그 다음 해에 100만 달러의 추가 수익을 발생시켰습니다. 이러한 결과는 회사 전체에서 데이터 기반 의사 결정에 대한 열정을 형성하는 데 충분했습니다.
단계 4: 데이터 문화의 인적 요소에 우선순위 부여
팀 구성원이 편견과 오류를 피하기 위해 분석의 설정, 테스트, 조정 및 적용에 참여하도록 하세요. 이러한 것들이 이익뿐만 아니라 이익 이상의 부정적인 영향을 미칠 수 있기 때문입니다.
데이터를 액면 그대로 받아들이지 않음으로써 편견을 피하세요. 예를 들어, 우편번호는 표면적으로는 위치 지표에 불과합니다. 그러나 우편번호가 종종 지역의 인종적 구성을 대표하는 경우가 많으며 대출 기관이나 보험사들이 대출 신청서에 작성한 우편번호를 심사에 영향을 미치도록 고려하는 경우, 이 데이터 포인트에 근거한 결정이 공정하고 편견이 없도록 하기 위해 심사자들이 개입해야 합니다.
단계 5: AI가 비즈니스에 도움이 되는 부분 식별
데이터 문화를 구축하기 위한 다음 단계
데이터 문화를 구축한다는 것은 어려운 작업입니다. 이런 일들은 하루아침에 일어나는 것이 아닙니다. 이러한 형태의 변화는 많은 비즈니스 리더들에게 새로운 것일 수 있으며, 새로운 접근법에 착수하는 것은 시간, 시행착오 및 문화 변화가 필요하다는 점을 기억하세요.
하지만 선도적인 기업들은 실험과 도전을 장려합니다. 왜냐하면 데이터 기반이 아니고 AI를 받아들이지 않는 것이 더 큰 위험이라고 믿기 때문입니다. 그리고 아무것도 하지 않는 것이야 말로 가장 큰 리스크입니다.
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