검증된 4가지 자동화 전략으로 데이터 잠재력 극대화

조직은 오늘날 비즈니스의 급박한 속도에 맞춰 의사결정이 따라갈 수 있도록 데이터에 더 효율적으로 접근하기 위해 자동화가 필요합니다.

오늘날의 비즈니스 속도를 따라가기 위해 리더들은 조직을 대신해 끊임없이 빠른 의사결정을 내려야 합니다. 하지만 행동 전에 전체 비즈니스 케이스를 평가하지 못하면, 이러한 결정은 불만족스럽거나 심지어 해로운 결과로 이어질 수 있습니다. 그렇다면 조직은 어떻게 긍정적 결과를 보장하면서도 더 빠른 의사결정 시간을 달성할 수 있을까요? 답은 자동화입니다.

조직의 데이터를 살펴보면 개선 기회가 어디에 있는지 알 수 있다는 것은 공공연한 사실이며, 많은 기업이 이미 비즈니스 인텔리전스(BI)와 분석 도구를 활용해 이 정보를 이해하려 합니다. 하버드 비즈니스 리뷰(Harvard Business Review) 최근 조사에 따르면 응답자의 86%가 엔터프라이즈 데이터에서 새로운 가치와 인사이트 추출이 매우 중요하다고 믿으며, 75%는 이를 전사 직원에게 실행 가능한 인텔리전스를 전달하는 데 필수적이라고 봅니다.

불행히도 BI 도구조차도 전문가들이 민첩하게 운영하고 경쟁력을 유지하기 위해 필요한 만큼 빠르거나 정확하게 움직이지는 않습니다. 하지만 이러한 도구들을 자동화 기술로 강화하면 더 효율적이고 효과적일 수 있습니다. 여기 자동화가 조직의 분석과 BI 잠재력을 완전히 열어 데이터에서 더 많은 가치를 이끌어내고, 비즈니스 의사결정을 내리고 신속히 행동하도록 돕는 4가지 방법이 있습니다.

참고: 데이터: 혁신을 위한 경쟁적 차별화 요소

비즈니스의 360도 전경 확보

효과적인 비즈니스 결정은 진공 상태에서 내려질 수 없습니다. 그래서 의사결정자들은 계획을 실행하기 전에 비즈니스 상태에 대한 명확한 그림을 가져야 합니다. 여기서 많은 오늘날 기업이 여전히 의존하는 레거시 시스템이 비즈니스의 의사결정 시간과 따라서 가치 실현 시간을 방해합니다. 이러한 시스템들은 종종 API가 없어, BI와 분석 도구에 정보를 제공하기 위해 데이터를 추출하는 과정이 시간 많이 들고 복잡합니다. 이는 의사결정자들이 속도를 위해 특정 세부사항을 고려에서 생략하거나 데이터가 업데이트될 때까지 기다리게 만듭니다.

RPA(로봇 프로세스 자동화) 같은 자동화 기술은 레거시 시스템, 가상화 환경, API가 없는 시스템(예: 웹사이트) 등 여러 시스템에서 데이터를 끌어와 중앙 집중식 위치에 통합함으로써 이 장애물을 극복할 수 있습니다. 자동화는 데이터는 BI와 분석 도구가 이해하는 언어와 포맷으로 변환해 분석가 개입 필요성을 줄여줍니다. 예를 들어 자동화는 PDF, 이메일, 스캔 문서, 이미지, 필기 같은 비정형 데이터를 분석 준비가 된 단일 데이터 소스로 통합할 수 있습니다. 이는 사용자에게 더 견고한 비즈니스 전경을 제공할 뿐만 아니라, 그 정보를 더 빨리 활용할 수 있게 합니다.

데이터 품질 향상

나쁜 데이터는 최고의 의도를 가진 비즈니스 계획의 정확성마저 훼손할 수 있어, 분석 전 데이터 준비는 필수 단계입니다. 하지만 수작업으로 하면 데이터 준비가 직원들의 대역폭을 금세 독점할 수 있습니다.

데이터 수집 외에도 분석가는 데이터 정제와 복구를 자동화해 정보를 준비하는 데 걸리는 시간을 크게 줄여 실제 분석에 더 많은 시간을 쓸 수 있습니다. RPA가 여러 시스템에서 데이터를 빠르게 추출하면, 이 소프트웨어 로봇들은 BI 소프트웨어가 읽고 분석가가 검토하기 좋은 선호 포맷으로 컴파일하기 전 데이터 품질도 확인할 수 있습니다.

속도 외에도 자동화된 데이터 처리는 수작업 데이터 입력으로 발생할 수 있는 실수를 제거해 더 정확하고 따라서 더 유익한 데이터를 만듭니다. 예를 들어 런던 브렌트 구청(Brent Council)이 임대료 변경 프로세스를 자동화했을 때(직원들이 복사-붙여넣기로 임대료 변경을 해야 했던 고도로 수작업적인 활동으로, 필연적으로 처리 오류 발생), 단일 임대료 변경 시간이 4분에서 40초로 줄어 의사결정 시간이 단축되었습니다. 자동화가 준비 과정을 지원함으로써 기업은 인재들의 대역폭을 비판적 사고가 필요한 활동에 집중할 수 있고, 이는 비즈니스 모멘텀을 더욱 가속화할 혁신을 촉진합니다.

아이디어를 행동으로 전환

BI 도구는 사용자를 더 현명한 결정으로 이끌지만, 그 결정을 실행에 옮기는 책임은 여전히 사용자에게 있습니다. 다른 애플리케이션으로 이동해야 하는 것처럼 사소해 보이는 추가 단계도 쉽게 그리고 유감스럽게 행동 실행 확률을 약화시킬 수 있습니다.

자동화는 정보를 행동으로 전환하는 데 도움을 줍니다. 일부 최신 분석 플랫폼은 대시보드에서 원클릭 콜투액션을 제공해 사용자가 플랫폼이 생성한 인사이트에 즉시 행동할 수 있게 합니다. 예를 들어 IT 서비스 관리 대시보드가 데이터셋의 불일치를 드러내면, 관리자는 대시보드를 떠나지 않고 소프트웨어 로봇을 자동 배포해 인시던트를 조사할 수 있습니다. 로봇들은 시스템 내 정의된 기준이 충족되면 자동으로 실행되도록 구성할 수도 있습니다.

마찬가지로, 자동화가 BI와 분석 도구용 데이터를 수집하면, 그런 도구들의 출력(예: 리포트, 데이터베이스)에서 정보를 추출해 다른 IT와 비즈니스 프로세스 자동화에 알릴 수 있습니다. BI 시스템에서 데이터를 추출하려면 전통적으로 새 코드나 수작업 추출이 필요했지만, RPA 로봇들은 자동으로 가져와 다른 활동에 적용하도록 구성할 수 있습니다. 로봇이 리포트에 저장된 IT 정보(예: 어떤 직원이 IT 자산을 소유하거나 사용하는지)를 가져와 IT 관리와 유지보수 활동에 활용할 수 있습니다.

BI 인사이트로 팀 정렬

비즈니스 현황에 모두 정렬되면 팀은 빠르게 움직일 수 있지만, 모두에게 BI와 분석 플랫폼 접근권을 주거나 리포트를 지속적으로 수작업 공유하는 것은 항상 실행 가능하거나 효율적이지는 않습니다. 조직은 자동화를 활용해 정보 공유를 촉진함으로써 BI를 민주화할 수 있습니다. 자동화 기술로 강화된 BI와 분석 대시보드는 인사이트 요약을 팀즈(Teams)나 이메일 같은 선호 채널로, PDF나 파워포인트 같은 소화하기 쉬운 포맷으로 전사 직원에게 배포하도록 프로그래밍할 수 있습니다.

사용자는 이러한 리포트가 정기적 빈도(예: 영업 활동 일일 현황 업데이트)로 배포되게 할지, 정의된 이벤트(예: 물류 백로그가 임계 수준으로 확대돼 즉각적 주의 필요)에 의해 트리거되게 할지 결정할 수 있습니다. 정보 공유를 자동화함으로써 조직은 분석가를 분석가로 남게 하고 관리자가 되지 않게 합니다.

조직은 이미 현명한 결정을 내리는 데 필요한 정보를 가지고 있습니다. 단지 그 결정이 오늘날의 급박한 비즈니스 속도를 따라갈 수 있도록 더 효율적으로 접근하는 방법이 필요할 뿐입니다. BI와 분석 도구만 도입해서는 데이터 금맥을 발굴하기에 충분하지 않습니다. 이 도구들을 자동화 역량과 결합함으로써 의사결정자들은 이 도구들을 통해 확보한 인사이트를 더 효과적으로 열고 실행할 수 있어 혁신이 결코 느려지지 않게 할 수 있습니다.