분석 기반 문제 해결 혁신: 혁신적 전략 수용

수년간 기업은 '디지털 트랜스포메이션'의 압력을 느껴왔으며, 많은 회사가 운영을 가상 환경으로 옮겨야만 하는 이 전례 없는 시기에 그 압력은 더욱 커졌습니다. 신종 코로나바이러스는 많은 기업이 초점을 전환하고, 기존 일정을 재고하고, 운영 방식을 재평가하도록 강요했습니다. 이 위기를 가장 잘 견뎌낸 기업은 비즈니스 디지털화를 우선시한 기업들, 특히 분석과 자동화에 투자한 기업들입니다. 그러나 AI는 여전히 많은 비즈니스 리더들에게 회색 지대로 남아 있습니다. 새로운 정상으로 나아가면서 데이터와 분석을 문제 해결에 더 쉽게 접근할 수 있게 하려면 어떻게 해야 할까요?

성공하려면 기업은 사고방식을 바꿔야 합니다. '재개'라는 내러티브는 너무 단순합니다. 오히려 우리 주변의 세계가 변하고 이동함에 따라 비즈니스를 '재구상'해야 합니다. 운영 효율성을 중심으로 한 신선한 데이터 기반 통찰력으로만 기업은 자신이 하는 일을 성공적으로 재구상할 수 있습니다. 데이터에 의해 촉진되고 분석에 의해 주도되는 비즈니스 통찰력을 수용함으로써 새롭고 흥미로운 길을 개척할 수 있습니다.

그러나 오늘날 문제 해결은 이러한 통찰력을 더 빠르고 효과적으로 찾기 위해 새로운 문화와 새로운 사고 방식을 요구합니다. 기존 데이터 분석 솔루션의 땜질식 조합을 대체하고 비즈니스 팀 간의 장벽을 허물 대담하고 통합적인 소프트웨어 촉매제가 필요한 때입니다.

1969년 NASA는 슬라이드 룰을 사용하여 인간을 달에 보냈습니다. 하지만 그들이 오늘도 그렇게 한다면 우리는 우려할 것입니다. 왜냐하면 우리는 과거의 도구로 오늘의 일을 해서는 안 되기 때문입니다. 데이터 처리와 분석도 다르지 않습니다.

프로세스 자동화

엔터프라이즈 공간은 오랫동안 혁신의 허브였습니다. 전 세계적으로 지능형 데이터 기반 기술은 이제 인간의 의사 결정을 강화하면서 작업자들을 기본 작업의 지루함에서 해방시킵니다. 이는 인간의 직관과 분석적 통찰력의 궁극적 시너지입니다. 더 많은 조직이 기술과 데이터 주도 문화로 진화함에 따라, 비즈니스의 모든 부분에 스마트 시스템을 확장할 수 있는 속도가 비즈니스 성공의 진정한 척도로 부상했습니다.

그러나 많은 기업에는 여전히 정보 불균형이 존재합니다. 수집된 데이터의 양이 폭발적으로 증가함에 따라, 그 방대한 양이 레거시 시스템의 처리 능력과 가치 있는 출력 도출 능력을 압도합니다. 뿐만 아니라, 직원들은 데이터를 사용하는 방법을 모릅니다. 결과적으로 많은 조직은 데이터의 좁은 부분에 집중할 수밖에 없는데, 솔루션이 전체의 더 큰 비율을 요구할 때 불완전한 일부분일 뿐입니다.

분석 프로세스 자동화(Analytic Process Automation, APA)라는 새로운 범주가 대규모로 인간과 기계의 장점을 모두 포착하는 열쇠가 될 수 있습니다. APA는 비즈니스 프로세스를 자동화하고 초보자 수준의 지식 근로자에게도 비즈니스 크리티컬 데이터 통찰력에 대한 직접적인 셀프 서비스 접근을 빠르게 제공합니다. 실제로 이는 더 많은 직원이 최소한의 교육으로 데이터를 채택하고 혜택을 누릴 수 있음을 의미합니다. 이는 데이터 전문가와 비즈니스 관리자 사이의 친숙한 긴장을 해소합니다. 후자는 전자의 접근에 의존하여 꼭 필요한 정보를 얻어왔습니다. APA는 비즈니스 세계가 이전에 보지 못한 방식으로 데이터 분석을 민주화합니다.

직접 소비자(D2C) 운동복 소매업체인 짐샤크(Gymshark)에게 물어보세요. 그들은 라이브 이벤트, 소셜 미디어 참여, 앱의 운동 프로그램에서 고객 데이터를 수집합니다. 이제 이 데이터에 대한 접근을 확장하고, 복잡한 데이터 프로세스를 자동화하고, 비즈니스 전반에 걸쳐 직원들의 데이터 기술을 확장함으로써, 정보는 회사를 위해 열심히 일하고 그들이 어떻게 수행하고 있는지에 대한 새로운 가시성을 제공합니다. 이는 작업자들이 더 현명한 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 예를 들어, 비즈니스는 이제 고객 지출, 성별 분포, 앱 참여와 관련된 데이터를 사용하여 인기 있는 팝업 리테일 이벤트의 위치를 지능적으로 선택합니다. 분석을 사용하여 특정 반경 내에 구매한 사람들이 더 많은 도시를 결정합니다. 그리고 APA 플랫폼 덕분에 데이터 처리는 시간의 일부만으로 완료됩니다.

코로나19 위기 속에서 빠른 분석은 짐샤크가 온라인 존재감에 초점을 옮기면서 일상적인 의사 결정에서 비슷하게 민첩하고 효율적으로 남을 수 있게 했습니다.

중요하게도, 일반 작업자들이 이러한 변혁적 통찰력을 활용하고 있으며, 종종 집에서 APA를 사용합니다. 전 세계적으로 약 200만 명의 데이터 과학 박사만 있는 세상에서, APA는 사실상 모든 작업자를 비즈니스 과제를 해결하고 ROI를 주도하는 비즈니스 결과를 가속화할 수 있는 데이터 작업자로 업스킬링합니다.

지나친 진화

이 진화에는 평행선이 있습니다. 웹사이트를 구축하는 것이 방대한 코드 작성을 배우는 것을 의미하던 때가 있었습니다. 이는 결국 오픈 소스 소프트웨어를 통한 부분적 셀프 서비스 모델로 진화했고, 이제는 아이디어가 있는 누구나 개인화된 웹사이트를 만들 수 있는 간단한 드래그 앤 드롭 기능이 보편화되었습니다.

웹 디자인의 발전과 마찬가지로, APA 플랫폼은 이제 사용자가 창의적 단계, 즉 '사고 단계'에 더 빨리 도달할 수 있게 합니다. 데이터 소싱, 정제, 구성이라는 지루한 작업을 뛰어넘습니다. 웹 디자인의 사용자 친화적인 드래그 앤 드롭 기능에 해당하는 것은 유용한 분석 모델 생성을 위한 프로세스를 시작하는 수백 개의 빌딩 블록입니다.

데이터 분석 관리, 비즈니스 프로세스 자동화, 직원들을 더 전략적인 해결에 시간을 쓰도록 격상시키는 통합된 방법을 통해 APA는 기업이 데이터 기반 통찰력을 생성하고 행동하는 방식을 재구성합니다. 이는 업스킬링된 직원들이 비즈니스의 모든 부분에서 어려운 질문을 하고 데이터 전문가들의 고급 기술에 항상 의존하지 않고 신속한 답을 얻을 수 있게 합니다.

예측의 속도

분석 여정 전체에 걸쳐 있는 하나의 플랫폼으로 거추장스러운 포인트 솔루션의 범위를 대체함으로써, APA는 누구나 예측 모델을 구축하고 예측 데이터 분석을 사용하여 빠른 승리를 이끌어낼 수 있게 합니다. 이전에는 데이터가 머신 러닝 전문가들을 위해 예약되어 있었지만, 올바른 포괄적인 시스템으로 우리는 분석 기술 격차를 해소하는 데 한 걸음 더 가까워졌습니다. 더 많은 작업자가 권한을 부여받을수록 AI는 더 설명 가능하고 반복 가능해집니다.

기업들은 현재 시간 민감한 다양한 목적을 위해 산업 전반에 걸쳐 APA를 사용하고 있습니다. 항공사는 연료 헤지에, 소매업체는 하이퍼로컬 머천다이징 최적화에, 스포츠 팀은 감정 분석에 이러한 플랫폼을 사용합니다.

최근 몇 년간 기술 강자들은 데이터와 분석이 비즈니스 모델의 중심에 있을 때 무엇을 달성할 수 있는지 증명했습니다. 세계에서 가장 성공적인 5개 기업이 모두 데이터 중심이며, 모두 고객을 이해하고, 마케팅하고, 수익을 늘리기 위해 데이터를 사용하는 핵심 초점에 의해 추진된다는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 조직 전체에 데이터와 분석에 대한 접근을 민주화하는 이 문화 변화는 이러한 기업들이 데이터 경제를 신속하게 활용하고 디지털 트랜스포메이션을 가속화할 수 있게 했습니다.

중요한 타이밍?

비즈니스 전략과 데이터 통합 방식에 있어 우리는 갈림길에 있습니다. 오늘날 사용 가능한 조직 데이터의 극히 일부만 사용되기 때문에 비즈니스의 해결 잠재력은 제한적입니다. 장애물을 극복하는 열쇠는 궁극적으로 기술 격차를 해소하고 기존 인력과 동기화할 수 있는 직관적인 플랫폼을 도입하는 데 달려 있습니다. 데이터가 가치를 더한다는 것은 보편적으로 인정되지만, 작업자들이 관련성 있고 실행 가능한 통찰력을 골라낼 수 있을 때만 가능합니다.

분석 분야의 새로운 APA 범주는 기업이 이 문제에 정면으로 맞서도록 돕고, 성장 촉진, 직원 권한 부여, 창의적 문제 해결을 위한 시간 창출에 정확히 필요한 것을 제공합니다. 핵심은 단순함입니다.