비즈니스는 전체적으로 매우 위험한 볼 게임입니다. 또한 여러 이해 관계자가 수십억 달러에 달하는 돈을 쏟아 붓고 값을 매길 수 없는 신뢰를 갖게 되면 판단과 운영에서 실수를 저지를 여유가 거의 없다는 것을 알게 됩니다. 따라서 사업을 운영하려면 예리한 분별력, 눈앞에 닥치는 장애물을 마주할 수 있는 어떤 장애물도 볼 수 있는 강인함, 도전을 견디고 틀에 박히도록 자신을 적응시킬 수 있는 유연성이 필요합니다.
현대 비즈니스, 특히 공급망 예측할 수 없는 영역이 직면하고 있습니다. COVID-19는 도메인 구조에 존재하는 모든 허점을 찾아냈고 해당 업계가 최악의 타격에 대비하지 않을 경우 세계 경제의 백본이 벽돌 배트를 받을 수 있는 방법을 보여주었습니다. 우리 모두는 세상이 어떻게 정지되었는지 보았습니다. 우리 모두는 전 세계의 금융 및 사회적 추세가 어떻게 큰 변화를 겪었는지 목격했습니다. 우리 모두는 우리가 사물을 다루는 방식의 관점에서 세상이 어떻게 다른 곳이 되었는지 경험했습니다. 팬데믹은 소비자를 전체 운영의 중심에 두었고 취하는 모든 단계는 고객의 행복한 기반을 만드는 방향으로 바뀌었습니다. 전 세계를 손끝에 쥐고 있는 권한 있는 소비자가 있고, 재산 가치가 있는 상품이 있으며, 매우 실용적인 방식으로 상호 의존의 중요성을 깨달은 이해 관계자가 있습니다. 그리고 결론은 '당신은 잘못될 수 없다'입니다.
따라서 오랫동안 간과되어 온 기술적, 과학적 노하우를 활용해야 할 때입니다. 오류가 없는 데이터와 그에 따른 분석 경향을 활용하는 것은 더 이상 먼 과거의 문제가 아닙니다. 이것은 계속 존재하며 앞으로 수십 년 동안 변화의 중심축이 될 것입니다. 데이터를 설명하고, 무엇이 올지 예측하고, 시정 조치를 처방하는 것은 비즈니스를 성공적으로 운영하기 위한 필수 요소가 되었습니다. 그리고 물류 산업과 같이 위험한 바다 꼭대기에 위치한 영역에 관해서는 데이터 분석이 상황을 측정하고 더 민첩하게 대처할 수 있는 유일한 방법인 것 같습니다.
데이터 분석은 사실과 추세를 기반으로 주요 결정을 내리는 데 가장 큰 도움이 됩니다. 정확도를 산출하는 것으로 입증된 지표를 통해 사회 경제적 패러다임과 그 변화를 면밀히 모니터링하는 데 도움이 됩니다. 기업은 단기 및 장기 목표로 작동하고 데이터 분석을 활용하여 이러한 목표에 부합하는 몇 가지 견고한 핵심 성과 지표(KPI)를 보유해야 합니다. 공급망 영역의 맥락에서 그들은 주로 혼란의 영향을 파악하고 부정적인 영향에서 벗어나 보다 탄력적인 가치 사슬을 만들고 있습니다.
데이터 분석의 기본은 데이터에 있습니다. 데이터는 새로운 금입니다. 데이터는 어디에나 있습니다. 조직 또는 개인의 역량은 데이터를 최대한 효율적으로 조달, 추적 및 문서화하는 능력에 달려 있습니다. 이 현대 데이터 중심의 세계에서는 어떤 지평에서나 올 수 있습니다. 민간/공공 기관의 설문 조사 및 관찰을 통해 또는 초현대적 장치의 도움으로 시간이 지남에 따라 수집되는 실시간 동향을 통해. 이 거대한 데이터 소용돌이 속에서 우유에서 크림을 제거하고 교차점을 가로질러 온 모든 것 사이에서 균형을 유지하여 더 나은 결과에 대한 전망을 강화하는 것이 회사의 임무입니다.
얻을 수 있는 이점
이 기사에 대한 전체 논의는 특히 데이터 분석 및 예측 분석이 공급망 산업에 막대한 수익을 가져다줄 수 있다는 사실을 지적합니다. 아래에 나열된 몇 가지 요점을 통해 이를 요약해 보겠습니다.
- 언급했듯이 고객 만족은 모든 비즈니스의 최종 목표입니다. 따라서 데이터 분석은 기업이 변화하는 고객 요구 패턴을 수용하는 데 도움이 됩니다.
- 특히 후자가 위아래로 휘날릴 정도로 변동성이 커질 수 있는 시나리오에서 착륙 비용을 관리하는 데 도움이 됩니다.
- 트레이드 오프 간의 균형을 맞추는 데 도움이 됩니다.
- 재고를 수익으로 전환하는 프로세스를 더 빠르게 만듭니다.
- 계획에서 실행에 이르기까지 공급 휠의 모든 톱니를 최적화합니다.
- 품절, 지연 및 과도한 재고와 같은 혼란스러운 상황을 피하는 데 도움이 됩니다.
- 기업은 용량 부족으로 인해 발생하는 영향을 파악하고 이를 완화하기 위해 노력합니다.
- 전체 가치 사슬을 최적화하는 과정에서 데이터 분석은 모든 이해 관계자를 더 가깝게 만듭니다.
성공적인 데이터 분석을 회사 시스템에 구현하는 단계
- 데이터 수집: 예측 및 규범적 측정의 첫 번째 단계는 데이터 수집 및 달성 가능한 KPI 설정입니다. 회사는 정기적인 시간 간격으로 이러한 지점을 검토하고 평가할 수 있도록 보정해야 하는 측정 지점에 대해 작업해야 합니다. 이 과정에서 기업은 모든 출처에서 실행 가능한 데이터를 수집하고 모두를 위해 오류 없는 결정을 내릴 수 있도록 이해 관계자와도 조율해야 합니다.
- 실험, 우선 순위 지정, 대안 설정: 성공적인 데이터 분석가는 다양한 재무 모델을 보유하고 있습니다. 그들은 데이터를 실험하고 동일한 문제를 보기 위해 다양한 솔루션과 관점을 제시함으로써 그것들을 실험합니다. 대안이 설정되고 파트너가 자신감을 갖게 되며 문제를 줄일 수 있는 최선의 방법이 모색됩니다.
- Finetune: 마지막이자 아마도 가장 중요한 단계는 결정적인 아이디어에 도달하기 전에 관찰, 분석, 조정하는 것입니다. 데이터로 전환되는 통찰력은 테이블에 결정적으로 제공되기 전에 검토, 수정, 정제 및 개조되어야 합니다. 그리고 이 검토 작업은 전체적으로 팀으로 수행되어야 합니다.
이 간단한 논의는 데이터 분석이 공급망 수직 분야에 남긴 귀중하고 지울 수 없는 영향을 강조합니다. 공급망이 번성하고 혼란에 대한 회복력을 유지하려면 추세를 정확하게 예측하고 수정 조치를 제공할 수 있는 강력한 도구가 필요합니다. 데이터 분석은 그 발판에 도달한 것으로 보이며 앞으로도 계속 그럴 것입니다. 변화하는 요구에 대처하고 운영 개선, 고객 달성을 위해 이 혁신을 수용하는 것은 기업과 산업 모두가 되고 있습니다. 만족하고 현금 주기를 민첩하게 만듭니다.
