빅데이터 관리 마스터: 혼란을 사전에 방지하는 전략

얼마 전까지만 해도 운영자는 두 개의 비즈니스 시스템에서 병렬로 작업했습니다. 하나는 보통 ERP나 재무 프로그램이었고, 다른 하나는 마이크로소프트 오피스 제품군 애플리케이션이었습니다. 하지만 최근 몇 년간 기술은 놀라운 속도로 변화했습니다. 서비스형 소프트웨어(SaaS) 아키텍처의 등장으로 프로세스가 혁신되었고, 사용자는 필요한 모든 것을 구독 형태로 선호하게 되었습니다. '2017 SaaS 기반 업무 현황' 보고서에 따르면 16개 이상의 SaaS 앱을 사용하는 기업이 2016년 대비 33% 증가했습니다.

SaaS 확산의 이면

SaaS 시스템은 데이터 축적과 분석을 쉽게 만들고, 미려한 리포트를 즉시 생성하며 원격 운영 기능을 제공합니다. 하지만 말처럼 쉽지 않으며 명확한 전략과 풍부한 기술 리소스가 필요합니다.

직원들은 단순히 이 제품들을 구독함으로써 기존 기술 전략을 우회할 수 있습니다. 이는 중복 노력과 관리 부재로 이어집니다. 예를 들어 클라우드 스토리지 및 파일 공유의 경우 직원들을 조사하면 구글 드라이브, 원드라이브, 드롭박스 등 다양한 제품이 사용 중임을 알 수 있습니다. 디지털 도구 사용 추세는 긍정적이지만, 다양한 구독 비용을 추적하기 어려워 운영이 중복되고 비싸질 위험이 있습니다. 게다가 회사 데이터가 분산되고 보안 위협에 노출됩니다.

더 큰 문제: 데이터 홍수

앞서 기업들이 수십 개의 앱을 사용한다고 했지만, 각 앱이 생성하는 데이터를 고려해 보십시오. 모든 로그인, 수정, 알림, 경고 등이 데이터를 생성합니다. 여기에 수백, 수천 명의 직원을 곱하면 정보는 엉망이 됩니다.

'쓰레기가 들어가면 쓰레기가 나온다'는 말처럼, 기업이 인더스트리 4.0 도구를 활용하려면 데이터 품질이 근본입니다. 불완전한 사용자 입력, 망가진 서드파티 확장, 부실한 데이터 정책 모두 데이터셋의 오염원이 되어 소중한 컴퓨팅 자원을 낭비합니다.

한 연구에 따르면 기업들은 데이터셋 정리에 시간의 50~80%를 씁니다. 분석을 위해 고용된 고급 인력이 오타 수정이나 하는 것은 터무니없는 일입니다. 데이터 관리에 대한 전략적 접근으로 이러한 문제들을 해결할 수 있습니다. 여타 비즈니스 결정과 마찬가지로 리더십이 수립한 포괄적인 계획과 전 기능의 지지가 필수적입니다.

데이터 관리 팀 구성 및 3대 우선순위

교차 기능 데이터 관리 팀 구성이 첫 단계입니다. IT 부서뿐만 아니라 서비스를 사용하는 사람들도 포함시켜 그들의 의견을 반영해야 합니다. 팀이 구성되면 다음 세 가지 주요 우선순위에 집중합니다.

프로세스 및 시스템 정렬

비즈니스 프로세스를 자세히 연구합니다. 데이터 생성 지점을 식별하되 다음 두 가지 주요 목표를 염두에 둡니다.

• 데이터 입력 장벽 낮추기
• 데이터 활용 장려하기

데이터 관리 장벽 낮추기

팀이 효율적으로 작업할 수 있는 공통 SaaS 도구 세트를 식별합니다. 이미 업무 공간에서 사용 중인 도구를 찾아 구현을 쉽게 만듭니다. 핵심 앱을 미니 롤아웃 전략의 일부로 사용하여 광범위한 사용을 촉진합니다. 필요하다면 직원을 충분히 교육하고 동기 부여합니다. 결정이 내려지면 직원들이 따르도록 지시합니다. 예를 들어 드롭박스를 선택했다면 아무도 구글 드라이브를 쓰지 않아야 합니다.

데이터 활용 장려

새 프로세스 설계 후 SaaS 애플리케이션이 전반적 데이터 분석 목표를 어떻게 지원할지 고려합니다. 이제 직원 업무 습관에 대한 통찰을 얻기 위해 데이터를 마이닝할 수 있습니까? 서비스 간 API 연결을 구축해 데이터 흐름을 원활하게 할 수 있습니까?

엔터프라이즈급 비즈니스 플랫폼을 구축했다면 데이터를 단일 시스템에 병합하는 것도 좋은 선택입니다. 다만 유지할 데이터를 매우 엄격하게 선별해야 합니다. 불필요한 데이터로 시스템을 느리게 만드는 것은 최악의 결과입니다.

이제 팀 전체가 일상 업무에서 데이터를 효과적으로 활용할 방안을 브레인스토밍하도록 합니다. 대시보드를 만들어 팀 회의에 활용하는 것은 좋은 전략입니다. KPI를 쉽게 추적하고 누락된 목표를 파악할 수 있기 때문입니다. 직원들도 이러한 전략을 인지해야 자신의 입력이 중요함을 알고 데이터 품질을 신경 쓰게 됩니다.

사용자 채택

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

커뮤니케이션은 사용자 채택에 큰 역할을 합니다. 각 팀에서 관리자가 구성원을 설득하고 동기 부여하는 데 적극적 역할을 해야 합니다. 수집된 데이터의 결과도 정기적으로 공유해 직원들이 자신의 행동 가치를 알게 해야 합니다. 마찬가지로 문제 데이터의 위험도 명확히 알리고 필요시 징계 조치와 연계합니다.

데이터 관리는 회사 교육 프로그램의 핵심 요소가 되어야 직원 참여를 극대화할 수 있습니다. 수시로 관련 부서가 팀 회의, 워크숍, 웨비나, 오찬 등을 열어 필요한 가이던스와 코칭을 제공해야 합니다.

유지보수 및 거버넌스

사용자 채택과 프로세스 정렬이 데이터 이니셔티브의 핵심 목표라면, 효과적인 유지보수와 거버넌스는 '방법 매뉴얼' 역할을 합니다. 데이터 관리 팀은 항상 데이터 품질 보존을 위한 업데이트된 로드맵 개발에 힘써야 합니다. 문서는 팀장들이 접근 가능해야 어려움 발생 시 즉시 명시적 정보를 확보할 수 있습니다. 그러면 쿼리가 데이터 거버넌스 팀에 쌓이지 않고 일관성이 유지됩니다.

가이드는 명확하고 간결하며 요점을 찌르는 것이어야 합니다. 데이터 보안, 위생, 전략 역할을 포함하고 사용자가 데이터와 어떻게 상호작용해야 하는지 포괄적인 지침을 제공해야 합니다. 데이터 보안 모델도 포함해 팀이 담당 데이터에만 접근하도록 해야 합니다.

이 모든 것이 풀타임 업무처럼 들릴 수 있으며, 사실 그렇습니다. 이 모든 문제는 데이터 사이언티스트, 비즈니스 애널리스트, 데이터 책임자 등 다양한 명칭의 훈련된 인력이 해결할 수 있습니다. 데이터 관리 부실의 비용이 인건비보다 훨씬 클 수 있으므로 필요한 기술 인력 채용을 망설이지 말아야 합니다.