빅 데이터가 문제가 되기 전에 처리

얼마 전까지만 해도 운영자가 두 개의 비즈니스 시스템에서 병렬로 작업하던 때가 있었습니다. 하나는 일반적으로 ERP 또는 금융 프로그램이었고 다른 하나는 Microsoft Office 제품군에 속하는 응용 프로그램이었습니다. 그러나 지난 몇 년 동안 기술은 놀라운 속도로 변화했습니다. SaaS(Software as a Service) 아키텍처의 진입은 사용자가 필요한 모든 것을 구독하는 것을 선호하면서 프로세스에 혁명을 일으켰습니다. "State of SaaS-Powered Workplace 2017"에 따르면 기업의 16개 이상의 SaaS 앱 사용이 2016년에 비해 33% 증가했습니다.

SaaS 시스템은 데이터 축적 및 분석을 매우 쉽게 만들어 원격 작업 기능을 유지하면서 미적 보고서를 즉시 생성할 수 있습니다. 그러나 이것은 말처럼 쉽지 않으며 명확한 전략과 풍부한 기술 리소스가 필요합니다.

직원은 이러한 제품에 가입하기만 하면 기존 기술 전략을 우회할 수 있습니다. 이는 감독이 부족한 중복 작업으로 이어질 수 있습니다. 예를 들어, 클라우드 스토리지 및 파일 공유의 경우 직원을 대상으로 설문조사를 하면 사용 중인 다양한 제품을 찾을 수 있습니다. Google 드라이브, OneDrive, Dropbox 등 디지털 도구를 사용하는 추세는 높이 평가될 수 있지만 다양한 구독 비용을 추적하기 어렵기 때문에 운영이 중복되고 비용이 많이 들 위험이 있습니다. 더욱이 회사의 데이터는 무분별하게 분산되어 보안 위협에 노출됩니다.

이러한 중요한 문제가 있지만 더 큰 문제가 있습니다. 바로 방대한 데이터 힙을 생성하는 SaaS 앱의 기능입니다. 회사에서 수십 개의 앱을 사용한다고 앞서 언급했지만 각 앱이 생성하는 데이터를 고려합시다. 모든 로그인, 모든 수정, 알림, 경고 등이 데이터를 생성합니다. 여기에 수백 또는 수천 명의 직원을 곱하면 정보가 엉망이 됩니다.

가비지 인은 가비지 아웃을 의미합니다. 회사가 인더스트리 4.0의 일부인 도구를 사용하려는 경우 데이터 품질은 기본입니다. . 불완전한 사용자 입력, 손상된 타사 확장 및 잘못된 데이터 정책은 모두 데이터 세트에 대한 오염 물질을 구성할 수 있습니다. 결과적으로 귀중한 컴퓨팅 리소스를 낭비합니다.

한 연구에 따르면 기업은 데이터 세트를 정리하는 데 시간의 50~80%를 보내는 경우가 많습니다. 이러한 작업을 담당하는 리소스는 높은 자격을 갖추고 있으며 오타를 수정하는 것이 아니라 분석을 위해 고용되기 때문에 이는 터무니없는 일입니다. 데이터 관리에 대한 전략적 접근 방식은 이러한 많은 문제를 해결할 수 있습니다. 다른 비즈니스 결정과 마찬가지로 리더십이 고안하고 모든 기능이 지원하는 포괄적인 계획이 필수적입니다.

교차 기능 데이터 관리 팀을 설정하는 것이 첫 번째 단계여야 합니다. 팀에는 IT 부서의 기술 전문가뿐만 아니라 서비스를 사용하는 사람들도 포함되어 그들의 의견이 설명될 수 있도록 해야 합니다. 팀이 구성되면 구성원의 노력은 세 가지 주요 우선 순위에 집중될 수 있습니다.

프로세스 및 시스템 조정

비즈니스 프로세스를 자세히 연구해야 합니다. 두 가지 주요 목표를 염두에 두고 데이터 생성 지점을 식별해야 합니다.

• 데이터 입력에 대한 장벽을 줄여야 합니다.
• 데이터 사용을 권장해야 합니다.

데이터 관리 장벽 감소

팀이 효율적으로 작업할 수 있도록 공통 SaaS 도구 세트를 식별해야 합니다. 작업 공간 내에서 이미 사용 중인 도구를 살펴보고 구현 프로세스를 더 쉽게 만들어야 합니다. 그런 다음 핵심 앱을 미니 롤아웃 전략의 일부로 사용하여 광범위한 사용을 촉진할 수 있습니다. 필요한 경우 인력이 적절하게 훈련되고 동기가 부여되어야 합니다. 또한 일단 결정이 내려지면 직원들에게 이를 따르도록 지시해야 합니다. DropBox를 선택한 경우 아무도 Google 드라이브를 사용하지 않아야 합니다.

데이터 사용 장려

새로운 프로세스가 설계되면 SaaS 애플리케이션이 전체 데이터 분석 목표를 지원할 수 있는 방법을 고려하십시오. 이제 직원의 업무 습관에 대한 통찰력을 얻기 위해 데이터를 마이닝할 수 있습니까? 데이터 흐름을 원활하게하기 위해 서비스 간에 API 연결을 구축할 수 있습니까? ?

회사가 엔터프라이즈 수준의 비즈니스 플랫폼을 구현했다면 단일 시스템 내에서 데이터를 병합하는 것이 실행 가능한 선택이 될 수 있습니다. 즉, 불필요한 데이터로 시스템을 중단시키는 것이 마지막으로 하고 싶은 일이기 때문에 유지하려는 데이터 선택에 매우 엄격해야 합니다.

이제 일상 업무에서 데이터를 효과적으로 활용할 수 있는 방법을 브레인스토밍하는 데 전체 팀을 참여시켜야 합니다. 대시보드를 만들어 팀 회의의 일부로 만드는 것은 직원의 KPI를 쉽게 추적할 수 있도록 하는 좋은 전략입니다. 놓친 목표에 대한 통찰력을 제공합니다. 직원들은 또한 입력이 중요하다는 것을 알게 되면 데이터 품질에 관심을 갖게 되므로 이러한 모든 전략을 인지해야 합니다.

사용자 채택

조직의 모든 사람은 데이터 무결성 유지의 중요성을 이해하고 의무로 참여해야 합니다.

커뮤니케이션은 사용자 채택에 중요한 역할을 합니다. 모든 팀 내에서 관리자는 구성원을 설득하고 동기를 부여하는 데 적극적인 역할을 해야 합니다. 또한 수집된 데이터의 결과를 정기적으로 공유하여 직원들이 자신의 행동에 대한 가치를 알 수 있도록 해야 합니다. 마찬가지로 문제가 되는 데이터의 위험성도 명확하게 명시하고 필요한 경우 징계 조치를 취해야 합니다.

데이터 관리가 핵심 요소여야 함 직원 참여를 최대한 보장하기 위해 회사의 교육 프로그램을 제공합니다. 직원들이 필요한 모든 지침과 코칭을 받을 수 있도록 관련 부서에서 팀 회의, 워크샵, 웨비나 및 점심 식사를 수시로 시작할 수 있습니다.

유지 관리 및 거버넌스

사용자 채택 및 프로세스 조정이 데이터 이니셔티브의 주요 목표인 경우 효과적인 유지 관리 및 거버넌스가 "사용 방법" 매뉴얼의 역할을 수행합니다. 데이터 관리 팀은 항상 데이터 품질을 유지하기 위한 업데이트된 로드맵을 개발하기 위해 노력해야 합니다. 문서는 팀 리더가 액세스할 수 있어야 하며 어려움을 겪을 때마다 항상 명확한 정보를 얻을 수 있습니다. 이렇게 하면 쿼리가 데이터 거버넌스 팀에 쌓이지 않고 일관성이 유지됩니다.

가이드는 명확하고 간결하며 요점을 알려야 합니다. 데이터 보안, 위생 및 전략에 대한 역할을 통합하여 사용자가 데이터와 상호 작용하는 방법에 대한 포괄적인 지침을 제공해야 합니다. 팀이 관련 데이터에만 액세스할 수 있도록 데이터 보안 모델도 가이드에 포함되어야 합니다.

이 모든 것이 정규직처럼 들릴지 모르지만 그렇습니다. 이러한 모든 문제는 데이터 과학자, 비즈니스 분석가, 데이터 책임자 등 여러 이름으로 불리는 훈련된 개인이 해결할 수 있습니다. 데이터 관리가 제대로 이루어지지 않으면 급여에 비해 비용이 훨씬 더 많이 들 수 있으므로 필요한 기술 인력 고용을 자제해서는 안 됩니다.

제어 플랫폼 선택을 위한 상위 5가지 요소 배전 시스템 설계에서 회로 보호의 중요성