2024년에 조직은 데이터 관련 노력에서 기업인을 위해 조직이 만든 신뢰할 수 있는 시금석인 좋은 데이터 전략을 수용하고 그 발전을 지원해야 합니다. 경영진은 역동적인 시장에 신속하게 적응하고 데이터 계획의 실질적인 영향을 입증해야 한다는 큰 압력에 직면해 있습니다. 특히 비즈니스 이해관계자는 인공지능(AI) 이니셔티브의 가치를 확인하고 싶어합니다.

한편 리더들은 데이터 성숙도와 관련해 근본적인 단절에 직면해 있습니다. 94% 자신의 회사가 업계 표준과 동등하거나 동급 최고라고 생각합니다. 그러나 경험적 증거는 다른 이야기를 말해줍니다. 

각 데이터 사고에 대한 해결 방법이 향상되었습니다. 15시간까지 더욱이 기술 경영진의 2022%는 신뢰할 수 있는 데이터가 그 어느 때보다 필요하다고 강조하며 더 나은 데이터에 대한 긴급한 요구를 강조합니다. 데이터 품질.

적절한 데이터 품질을 달성하려면 데이터 전략에 대한 새로운 사고가 필요합니다. JPMorgan Chase는 토지에 대한 이러한 접근 방식을 적극적으로 수용했습니다. $ 1.5 억 AI 및 기계 학습(ML) 프로그램의 비즈니스 가치. 또한, 다른 기업들도 좋은 데이터 전략에 힘입어 성공적인 성과를 거두며 도약하고 있습니다.

기업은 경쟁력을 유지하기 위해 데이터 관리를 대폭 변경해야 하며 지침을 위한 업데이트된 전략이 필요합니다. 다행스럽게도 2024년 데이터 전략 트렌드는 신중하게 전략화된 데이터 수집을 약속합니다. M에타데이터 관리, 데이터 역할 및 책임에 대한 지침, 전술적 조정, 적응형 사고방식은 기업에 AI 및 분석의 이점을 제공할 것입니다.

데이터 수집 전략

단일 회사 운영으로 많은 비즈니스 데이터를 저장하고 관리하면 추가 클라우드 사용, 보안 취약성, 계속해서 확장되는 규정 준수를 포함하여 비용과 위험이 증가합니다. 데이터 과 AI 규정. 따라서 고위 관리자는 관리할 데이터의 양, 아웃소싱할 데이터 및 이유를 전략적으로 결정합니다. 

리더는 어느 정도 우선순위를 정할지 선택합니다. 비즈니스 최적화 비즈니스 혁신에 비해 효율성을 높이고 수익을 늘리기 위해 데이터를 판매 가능한 제품으로 개발합니다. 비즈니스 최적화에 대한 우선순위가 높다는 것은 AI 프로젝트를 지원하기 위해 광범위한 데이터 수집을 구축하는 데 따른 값비싼 오버헤드 없이 빅 데이터의 이점에 액세스하기 위해 DaaS(Data as a Service)를 탐색하는 것을 의미합니다. 

이미, 거의 40% IT 전문가는 서비스형 플랫폼을 사용하여 데이터를 저장하고 백업합니다. 이러한 클라우드 컴퓨팅 추세는 데이터 전략 구현과 함께 계속될 것으로 예상됩니다. 수직형 클라우드 플랫폼 산업별 솔루션을 제공합니다. 이러한 비즈니스 기능은 DaaS를 포함하도록 확장되어 잠재적으로 기존 데이터 세트를 향상하고 강화할 것입니다.

수집하고 관리할 데이터를 명확히 하는 것은 고위 리더가 데이터 수량 대신 데이터 품질에 리소스를 더 잘 할당하는 데 매우 중요하다는 것이 입증될 것입니다. 이 접근 방식은 조직이 설문 조사나 기타 소스를 통해 데이터를 수집할 때 비즈니스 프로세스를 최적화하거나 비즈니스 혁신을 통해 판매할 수 있는 더 나은 데이터 제품을 확보하도록 보장합니다.

메타데이터 관리에 주의 

기업인들이 2024년 데이터 전략을 고려할 때 메타데이터 관리 방법, 데이터 세트 주변의 맥락을 제공하는 태깅 및 추가 정보를 고려해야 합니다. 데이터 전략을 실행할 때 더 이상 메타데이터를 간과할 수 없습니다.

2022년 현재 거의 50% 의 소매업체와 도매업체가 위치 데이터를 사용했습니다. 이는 고객 및 실제 매장과의 근접성에 대한 귀중한 컨텍스트를 제공합니다. LLCBuddy는 적어도 83% 의 마케팅 담당자는 근접성을 알면 보다 효과적인 캠페인을 수행할 수 있으며 위치 기반 마케팅이 14%까지 확장될 것으로 예상한다고 주장합니다.

Gartner는 연구를 통해 다음과 같은 사실을 발견했습니다. 65% 실행된 결정의 비율은 2년 전보다 더 복잡했습니다. 그래서 정확하고 지속적으로 문맥 메타데이터를 통한 메타데이터는 조직이 비즈니스에 필수적인 것을 재구성하는 데 2024년에 필수적입니다. 

AI 패턴을 파악하고 더 빠른 권장 사항을 제공하여 이러한 요구 사항을 달성하는 데 도움이 됩니다. 그러나 AI에도 추천을 제공하려면 정확하고 관련성이 높은 메타데이터가 포함된 데이터 품질이 필요합니다. 따라서 데이터 전략에 메타데이터 관리에 대한 지침이 통합될 것으로 기대합니다.

데이터 역할 및 책임 안내

고위 지도자들은 다음 사항을 명확히 해야 합니다. 역할과 책임 데이터 수집 및 메타데이터 관리 지침을 포함하여 2024년 데이터 전략을 지원하는 데 필요합니다. 조직이 직면한 대로 자원 제약, 리더는 자동화된 데이터 프로세스의 우선순위를 정하고 데이터 기능을 아웃소싱하여 운영 효율성에 현명한 투자를 해야 합니다. 예상하다 토론 전략 대화와 얽혀 있는 비즈니스 물류에 대해 설명하고 목표를 향한 측정된 진행 상황을 강조합니다.

2024년에도 기업은 다음과 같은 목표를 달성하기 위해 노력할 것입니다. 사업 가치 데이터 투자에서 비롯됩니다. 이러한 방향의 한 단계로, 조직의 48.1%가 기업 데이터 전략을 CDO(최고 데이터 책임자) 또는 CDAO(최고 데이터 분석 책임자)의 주요 임무로 삼았습니다. 이 책임은 긍정적인 시작이지만, 조직 전반에 걸쳐 이러한 귀중한 데이터 전략을 효과적으로 구현하려면 경영진에게 강력한 의사소통 및 사회적 기술이 필요합니다.

경영진은 데이터 전략 지침을 다시 검토해야 합니다. 데이터 거버넌스 조직 전체에서 효과적인 대응을 얻고 운영 문제를 처리하는 데 있어 신뢰성을 유지하기 위한 프로그래밍 및 활동입니다. 이러한 지원은 유연하고 확장 가능하며 시장 변동성에 신속하게 대응해야 합니다.

또한 데이터 거버넌스에 대한 데이터 전략과 지침은 다음과 일치해야 합니다. 재무 부서 그리고 그들의 활동. 데이터 팀은 다음과 같은 비즈니스 단위로 기능합니다. 이익과 손실 책임. 따라서 데이터 전략과 함께 로드맵전략의 단계별 가이드인 는 CFO의 책임과 동기화되어야 합니다.

데이터 전술과 활동 조정

비즈니스 가치와 데이터 거버넌스 외에도 데이터 전략과 로드맵은 다음과 같은 데이터 전략을 조정하는 데 중요합니다. 데이터 모델링, 기업 전체의 통일을 향해. AI 사용과 관련된 데이터 규정 및 제한이 시행됨에 따라 비즈니스 리더는 다음 사항을 이해해야 합니다. 데이터 전략의 의미 회사 전체에서 처음부터 끝까지. 이러한 요소는 경영진이 데이터 전략을 개발하는 방식에 영향을 미칩니다.  

데이터 전략을 통한 성공적인 조직 조정은 조직 구조를 명확하게 정의하고 역할, 책임, 프로세스 및 기술 간의 통합을 보여주는 고위 관리자에 달려 있습니다. 데이터 전략은 다양한 사업부 전반에 걸쳐 공유된 이해를 통해 이러한 결과로부터 전체적인 비전 역할을 할 것입니다.

그러나 사업부의 프로세스를 중단하거나 방해하지 않고 이러한 동기화를 달성하는 것은 여전히 ​​​​중요한 문제로 남아 있습니다. 중대한 도전. 따라서 내부 팀 전체에서 데이터 전술과 활동을 조정하려면 리더가 데이터 전략과 로드맵이 구현된 비즈니스 전략 및 변경 관리 계획과 일치하는지 확인해야 합니다.

다행스럽게도 지표와 주관적인 피드백을 통해 광범위한 데이터 정책 구현에서 입증된 결과는 기업인들이 데이터를 중심으로 조직을 조정하는 이점을 인식하도록 독려할 것입니다. 회사의 데이터 및 데이터 시스템의 상태를 모니터링하고 분석하는 방법인 데이터 관찰 가능성의 사용이 증가함에 따라 데이터 전략과 로드맵이 전체 비즈니스에 서비스를 제공하기 위해 데이터를 얼마나 잘 동기화하는지 알 수 있습니다.

서비스 기계 고객 및 기타 개발을 위한 전략 발전

전술을 동기화하는 것 외에도 데이터 전략과 로드맵은 빠르게 변화하는 기술 혁신에 발맞춰 적응해야 합니다. 예를 들어 Gartner는 다음과 같은 기계가 사물의 인터넷 (IoT)는 고객 또는 관리봇 역할을 하여 거래에 적극적으로 참여하게 됩니다. 

CEO들은 2030년까지 관리봇이 조직 수익의 20% 이상을 차지할 것이라고 믿습니다. 더 먼 미래를 내다보면 2036년에는 고객 관리 로봇이 다음과 같이 상품 비용을 지불할 것으로 예상됩니다. 인간 오늘 하세요. 이러한 예측이 현실이 된다면 그에 맞춰 데이터 전략도 발전해야 합니다.

전략에서는 기계 고객이 인간에 비해 뚜렷한 데이터 상호 작용 패턴을 가지고 있다는 점을 인정해야 합니다. Custobot은 주로 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스를 통해 참여합니다. API, 잠재적으로 디지털 상점이 필요합니다. 개정. 게다가 AI 활용도가 높아지면서 기하급수적으로 더 많이 만들어낸다 확장성을 요구하는 알고리즘.

AI 기반 기계 고객과 특정 데이터 전략 및 로드맵에 대한 기타 새로운 추세의 장기적인 영향은 분명하지 않을 수 있지만 전략가와 경영진은 2024년 및 그 이후의 추가 기술 개발을 면밀히 모니터링해야 합니다. 리더는 비즈니스 및 기술 피드백을 듣고 기계 고객 및 관련 변경 사항을 수용하기 위해 데이터 전략 업데이트가 필요한 시기를 식별합니다. 또한 관리자는 이러한 변화에 효과적으로 적응하기 위해 데이터 전략을 발전시키는 것을 고려할 것입니다.

결론

데이터 전략과 로드맵은 비즈니스 이해관계자의 요구를 충족하고 데이터 혁신에 보조를 맞추기 위해 상당한 조정을 거치게 됩니다. 이를 위해 경영진과 리더는 데이터 수집, 메타데이터 관리, 데이터 역할 및 책임, 데이터 전술 및 활동 조정에 관한 사려 깊은 전략을 만들고 구현해야 합니다. 조직은 향후 10년 동안 기계 고객과 같은 새로운 기술로 인해 전략이 중단될 것을 예상하고 이에 따라 전략을 발전시킬 계획을 세워야 합니다.

비즈니스 최적화 및 혁신에 관한 결정은 데이터 전략을 업데이트하는 방법을 알려줍니다. 데이터가 수익 및 CFO 직위에 더 긴밀하게 연결될수록 데이터 전략이 구현되는 방식에 더 많은 영향을 미칠 것입니다. 이러한 전략적 고려 사항을 수용함으로써 조직은 2024년 이후의 비즈니스 성공을 위해 데이터를 더 효과적으로 활용할 수 있습니다.

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• 출처: https://www.dataversity.net/data-strategy-trends-in-2024/