데이터 전략은 비즈니스 전략을 충족하거나 지원하기 위해 데이터 활동을 실행하는 데 어려움을 겪을 때 기업인이 적용할 수 있도록 조직에서 만든 신뢰할 수 있는 시금석입니다. 이러한 작업을 더 잘 수행하기 위해 데이터를 생성, 업데이트, 저장 및 소비할 때 방향을 제시합니다. 

관리자는 데이터 전략을 사용하여 기업 전체의 데이터 프로세스와 운영을 계획, 평가 및 동기화합니다. 이러한 방식으로 데이터 전략은 기업이 데이터를 효율적이고 효과적으로 관리하여 올바른 의사 결정을 통해 비즈니스 목표를 달성하고 조직력을 향상할 수 있도록 도와줍니다. 데이터 활용 능력 위험을 최소화하는 방식으로.

데이터 전략은 회사가 데이터를 통해 달성하려는 목표와 그 이유에 대한 큰 그림을 모든 사람에게 제공하므로 사람, 프로세스 및 기술은 장기적으로 일상적으로 데이터 작업을 성공적으로 향상시킵니다. 전문가들은 특정 단계를 수행할 때 세부 사항에 대한 청사진인 데이터 전략 로드맵을 사용합니다.

비즈니스 전략과 마찬가지로 데이터 전략도 변경됩니다. 적응하다 새로운 고객의 기대와 시장 상황에 맞춰 따라서 데이터 전략은 결과가 아니라 비즈니스 요구에 맞게 데이터를 발전시키고, 추진하고, 조정하는 도구입니다.

데이터 전략 정의

데이터 전략은 사람들이 데이터를 사용하는 아이디어, 신념 및 행동 방식에 얼마나 일관되게 그리고 순조롭게 동의하는지에 영향을 주고 공개함으로써 성숙도나 산업에 관계없이 회사에 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 종류의 전략은 또한 다음을 향한 변화를 도구화할 수 있습니다. 데이터 중심 문화 비즈니스 프로세스와 운영을 조정하고 발전시킵니다.

조직 문화 개선을 위한 데이터 전략의 강점은 다음과 같습니다. 데이터 표준, 협업 및 재사용. 이러한 구성 요소는 전체론적, 체계적, 의도적 접근 방식, 즉 패턴을 형성하는 데이터 전략과 연결됩니다. 의사결정의 흐름.

결과적으로 조직은 데이터 전략을 사용하여 다른 사람들에게 알리고 협력합니다. 데이터 관리 다음과 같은 구성 요소 데이터 거버넌스, 데이터 관리 정책, 절차 및 역할의 공식화 데이터 아키텍처, 모든 데이터 인프라 및 그 부분. 또한 데이터 전략은 기업에 도움이 됩니다. 자원의 우선순위를 정하다, 데이터 작업 중 역할 및 기술 등. 

다른 것과 마찬가지로 비즈니스 기능, 재무 전략과 같은 데이터 전략은 모든 작업 우선 순위, 목표 및 목표, 특히 중요한 항목에 방향을 통합합니다. 따라서 모든 직원은 데이터 작업을 하면서 데이터 전략을 접하게 됩니다. 

구성 요소 데이터 전략

데이터 전략은 다음을 제공합니다. 로드맵 조직 전반에 걸쳐 데이터 프로세스와 우선순위를 조정하는 단계를 자세히 설명합니다. 이 로드맵은 PowerPoint 프레젠테이션의 일부일 수도 있고 특정 목표, 사람, 일정, 재정 및 소프트웨어를 설명하는 웹 사이트일 수도 있습니다.

데이터 전략 및 데이터 전략 로드맵을 작성, 동의 및 사용하는 과정에서 기업은 다음을 제공합니다.

데이터 활용 능력 향상

• An 의 이해 모든 레거시 데이터 시스템 및 문화적 영향과 함께 현재 존재하는 데이터 전략 데이터 활용 능력
• 직원 및 기타 이해관계자를 위한 교육 및 자료
• 다음과 같은 일반적인 어휘 비즈니스 용어집
• 조직 전체의 정보 공유 증가

데이터 관리의 가시적인 개선

• A 지 독히 공부 분석 현재의 강점, 약점, 기회, 위협을 기준으로 삼아 개선 목표를 설정하는 것 
• 원하는 데이터 전략 구현에 도달하기 위해 취해야 할 단계에 대한 조직 지침
• 원하는 데이터 전략 실행을 달성하는 데 성공 여부를 측정하는 지표 및 측정
• 데이터 관리 및 비즈니스 성과의 효율성을 높이는 전술의 우선 순위 지정
• 데이터 전략 관련 활동에 대한 투자 수익(ROI)을 제공하는 비즈니스 사용 사례

전사적 표준화

• 보다 강력한 작업을 수행하고 지원하는 데 필요한 자원(사람, 프로세스, 기술)을 식별하고 투자합니다. 데이터 관리 시력
• 역할과 책임을 적절하게 설계하고 이해함
• 비즈니스 목표를 달성하는 데 필요한 데이터 요구 사항 및 표준에 대한 더 나은 이해

더 나은 기술 활용

• 엔지니어와 개발자가 시스템 구성 및 데이터 운영에서 데이터 전략을 고려함에 따라 보다 관련성이 높은 컴퓨터 프로세스
• 시스템 보안을 강화하기 위한 조정
• 메타데이터에 대한 이해와 지원 Metadata Management

데이터 전략이 중요한 이유는 무엇입니까?

데이터 전략은 조직의 경쟁 능력, 의사 결정을 위한 통찰력 확보, 효율적인 비즈니스 운영 실행, 일반 데이터 보호 규정(GDPR)과 같은 데이터 규정 준수 능력에 영향을 미칩니다.GDPR). 이는 포괄적이고 일관되며 책임감 있는 업무를 실행하는 방법을 제공하는 중요한 데이터 관리 기반입니다.

보다 효율적인 데이터 액세스와 보안 강화를 위해 데이터 거버넌스에 적절한 리소스를 배정합니다. 또한 데이터 전략은 방법 데이터 아키텍처를 구축하고 데이터 관리를 위한 프레임워크를 제공합니다.

기업이 더 많은 데이터를 더 다양하고 빠르게 입력함에 따라 시간이나 비용을 낭비하지 않고 더 높은 데이터 품질을 확보하여 이 모든 정보를 유용하고 관련성 있게 만들 수 있는 방법을 찾아야 합니다. 데이터 전략은 조직 전체에서 데이터 품질을 충분히 좋게 만들고 유지하기 위해 사람, 시스템 및 프로세스를 할당합니다.

As 더 많은 기업 효율성을 향상하고 권장 사항을 얻기 위해 생성적 AI로 전환하려면 AI 모델을 교육하고 AI 모델이 전달하는 통찰력을 포괄하는 좋은 데이터가 필요합니다. 이러한 이니셔티브의 성공은 다음에 달려 있습니다. 사실 “AI는 본질적으로 데이터 기술이다.” 대부분의 AI 문제는 데이터 문제 데이터 전략의 지침이 필요합니다.

조직 전체에 전략을 공식화하는 이유는 무엇입니까?

많은 조직이 비즈니스 전략을 갖고 있지만 거의 반 공식적인 데이터 전략이 없습니다. 그럼에도 불구하고, 개별 팀이 데이터 작업에 모범 사례를 적용함에 따라 조직에는 기본적으로 데이터 전략이 존재합니다. 따라서 회사의 데이터 전략이 일관되지 않을 수 있습니다. 

데이터 관리 측면은 비즈니스 전략으로 전환되는 경향이 있습니다. 데이터 및 비즈니스 영향 또는 데이터 정책 및 프로그램 동의. 그러나 비즈니스 전략을 실행하는 동안 데이터는 나중에 고려됩니다. 

예를 들어 IT는 잠재 고객/고객을 추적하기 위한 마케팅과 헬프 데스크 티켓을 추적하고 종료하기 위한 지원을 위해 다양한 데이터 관리 시스템을 구현할 수 있습니다. 두 부서 모두 개별 데이터 활동을 운영하지만 비즈니스 전략에 따라 고객 데이터가 고립되어 모든 사업부에서 사용할 수 없게 될 수 있습니다.

이런 상황은 더 가난한 결과를 가져온다. 데이터 품질, 일부 정보는 여러 부서 데이터 시스템에서 중복되거나 정확하지 않을 수 있습니다. 세심하고 명시적인 데이터 전략은 다양한 단위를 통해 데이터를 공유 및 통합하고 비즈니스 전략에 맞춰 재사용하는 방법을 정의합니다.

일반적인 사용 사례

데이터 전략은 다음과 같이 다양한 용도로 사용됩니다.

• 정보에 입각한 결정 내리기: 예를 들어, USTRANSCOM은 임무와 관련된 더 나은 의사 결정을 위해 데이터 전략을 사용하여 복잡한 데이터를 관리하고 보호했습니다.
• 고객 이해: SaaS 기반 핀테크 스타트업이 매출 목표를 달성하지 못했습니다. Ehsan Shahabi가 회사를 도왔습니다. 개발하다 광범위한 고객 기반 전환의 비효율성을 식별한 데이터 전략 및 단계.
• 프로세스 개선: A 글로벌 기술 회사는 급속한 성장을 겪었고 데이터 전략과 로드맵을 개발해야 했습니다. Baker Tilly는 회사의 자원을 더 잘 할당하고, 기반을 구축하고, 효율성을 높임으로써 이를 실현했습니다.
• 지능형 제품 및 서비스 만들기: 전국 소매업체인 GGV는 다양한 공급업체의 서로 다른 보고 시스템으로 인해 어려움을 겪고 있습니다. DataSmiles는 간소화를 위해 데이터 전략을 만들었습니다. 보고 기능 중앙 집중식 허브에서.
• 새롭고 더욱 혁신적인 제품 및 솔루션 식별: Mastercard는 AI와 ML을 사용하여 비즈니스를 위한 새로운 제품과 솔루션을 개발하기를 원했기 때문에 지휘 센터 운영을 통합했습니다. 일관성을 보장하기 위해 Mastercard는 다음과 같은 팀을 보유하고 있습니다. 데이터 전략 리더 그리고 회사 전체의 비즈니스 팀과 협력하여 조정을 보장하는 주제 전문가(SME)입니다.
• 데이터가 공정하고 투명하며 경쟁력이 있는지 확인: 미국 소비자 금융 보호국(CFPB)이 원함 공정하고 투명하며, 조직의 요구 사항을 이해하기 위해 20개 프로그램 사무실과 협의한 후 경쟁 데이터를 수집하고 XNUMX가지 전략적 우선순위를 설정했습니다. 결과적으로 소비자의 삶은 향상되었습니다.

전문가는 데이터 전략을 어떻게 활용합니까?

누구나 기업 데이터 전략에 따라 피드백을 제공하고 업무를 실행합니다. 여러 전문가가 협력하여 다양한 기술 및 비즈니스 전문 지식을 바탕으로 적절한 전략을 수립합니다. 조직의 문화에 따라 특정 역할에는 다음이 포함될 수 있습니다.

• A 최고 데이터 책임자 (CDO): ​​CDO는 비즈니스를 추진하고 회사를 새로운 방향으로 이끄는 데 도움이 되는 전략적 자산으로서 모든 전략적 데이터 활동과 데이터를 주도합니다.
• 데이터 거버넌스 리드: 데이터 거버넌스 리더는 데이터 정책, 절차 및 역할을 공식화하는 데이터 거버넌스 프로그램을 생성, 구현 및 지원합니다. 이를 위해 데이터 거버넌스 책임자는 자산을 할당하고 데이터 전략에 따라 활동의 우선순위를 지정합니다. 반대로, 데이터 거버넌스 책임자는 데이터 거버넌스 맥락에서 데이터 전략을 평가하고 필요에 따라 업데이트 또는 변경을 제안합니다.
• 데이터 아키텍트: 데이터 설계자는 전체 및 구성 요소에서 기업의 데이터 인프라 구현을 설계하고 감독합니다. 데이터 설계자는 데이터 전략에 맞춰 데이터 아키텍처 리소스와 활동을 지휘할 책임이 있습니다. 데이터 설계자는 리소스를 다르게 할당해야 하는 경우 데이터 전략을 충족하는 진행 상황을 경영진과 데이터 거버넌스 리더에게 알립니다.
• 데이터 전략가: 데이터 전략가는 데이터 전략을 비즈니스 전략에 맞게 개발하고 조정하는 일을 담당합니다. 그들은 이해관계자 및 데이터 거버넌스 분야의 사람들과 협력합니다.
• 데이터 엔지니어: 데이터 엔지니어는 데이터 전략에 맞는 데이터 아키텍처 요구 사항에 따라 데이터 인프라를 구축합니다. 또한 중요한 업무인 이 데이터 인프라의 구현 및 사용을 관리합니다. 데이터 엔지니어는 데이터 전략 활동에 대한 피드백을 제공합니다.
• 데이터 분석가: 데이터 분석가는 자신이 사용하는 데이터에 대한 비즈니스 통찰력과 인텔리전스를 얻습니다. 그들은 데이터 전략과 그 구현에 대한 피드백을 제공하는 데 필수적인 역할을 합니다.
• 데이터 과학자: 데이터 과학자는 통계, 수학, 데이터 마이닝 및 컴퓨터 과학을 사용하여 관찰 가능한 추세 및 패턴에 대한 데이터 세트를 분석합니다. 데이터 과학자는 자신의 활동을 데이터 전략에 맞춰 조정하고 피드백을 제공합니다.

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• 출처: https://www.dataversity.net/what-is-data-strategy/