데이터 리터러시의 장점
빅데이터의 가장 큰 장점은 전략적인 비즈니스 목표를 달성하기 위해 빅데이터를 활용할 수 있다는 것입니다. 그러나 데이터에 대한 포괄적인 시각이 없다면 이러한 일이 일어날 수 없습니다. 다음은 데이터 리터러시 투자의 주요 장점입니다.
데이터 리터러시를 통한 기업 성과 향상
데이터 리터러시 프로젝트 연구에 따르면, 기업 데이터 리터러시 점수가 높은 기업들은 최대 5억 3,400만 달러의 높은 기업 가치를 가질 수 있으며, 향상된 기업 데이터 리터러시가 총수익, 자산 수익 및 매출 수익과 같은 다른 영역에서 기업 성과에 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
데이터 리터러시는 데이터 기반 의사결정의 핵심입니다. 높은 데이터 리터러시를 가진 경영진과 기타 의사 결정권자는 더 나은 데이터 연결을 통해 인사이트와 인텔리전스를 높이고 정보에 기반한 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다.
데이터 리터러시를 통한 직원 역량 강화
데이터 리터러시 프로젝트에서 볼 수 있듯이, 데이터 리터러시 기술과 직원의 지식에 투자하는 조직은 더 큰 비즈니스 성과를 낼 수 있습니다. 이러한 기술을 보유한 직원들은 다음을 더 잘 수행할 수 있습니다.
- 일상적인 업무와 부서별 목표를 지원하기 위해 데이터에 대한 올바른 질문을 합니다.
- 데이터를 통해 인사이트를 도출하고 결과를 전달하는 기술을 적용하세요.
- 운영 시스템의 효율성을 향상시키세요.
모든 직원이 데이터 사용 방법을 이해하면 조직의 전반적인 목표에 보다 의미 있는 기여를 할 수 있습니다.
데이터 리터러시는 데이터 거버넌스를 위한 견고한 기반을 제공합니다.
데이터 리터러시와 데이터 거버넌스는 조직이 데이터에 대한 액세스를 확대하고 그 가치를 극대화하는 데 도움이 됩니다. 데이터 거버넌스는 조직의 데이터 접근성, 가용성, 무결성, 유용성 및 보안을 관리하는 데 사용되는 시스템, 절차 및 정책을 의미합니다.
조직 내에서 보유하고 있는 데이터를 이해하지 못하면 효과적인 데이터 거버넌스 정책을 수립할 수 없습니다. 정책 입안자들이 데이터를 더 잘 이해하고 커뮤니케이션할 수 있게 되면, 조직은 보다 효과적인 데이터 거버넌스 정책을 보다 신속하게 구현할 수 있습니다.
윤리적 AI를 지원하는 데이터 리터러시
인공지능(AI) 시스템은 인적 오류 감소, 반복적인 작업 자동화, 복잡한 문제 해결 등 여러 가지 이점을 제공합니다. 또한 데이터 프라이버시 침해 및 AI 편향과 같은 잠재적 위험과 도전과제를 불러옵니다. 데이터 리터러시는 책임감 있는 AI 개발의 핵심 요소입니다.
데이터 전문가와 비기술 비즈니스 리더는 AI 시스템의 위험과 공정성을 평가하는 데 중요한 역할을 합니다. 그러나 이를 효과적으로 수행하려면 비즈니스 리더들은 AI 시스템의 이점을 평가하고 고위험 사용 사례를 식별하는 데 도움이 되는 최소 수준의 데이터 리터러시를 보유해야 합니다.
데이터 리터러시의 장애물
안타깝게도, 다음과 같은 장벽은 데이터 리터러시로의 이동을 방해하는 조직 내에 존재할 수 있습니다.
- 데이터 사일로: 조직 부서는 종종 데이터를 저장하고 분석하기 위해 다양한 솔루션을 사용하며, 조직이 원하는 데이터를 포괄적으로 보기 어렵게 만드는 데이터 사일로를 생성합니다.
- 누락된 데이터 컨텍스트: 올바른 컨텍스트는 수집한 데이터에 대한 귀중한 배경 정보를 제공합니다. Context는 데이터에 대한 “누가, 어떻게, 무엇을, 언제, 어디서, 왜”를 알려줍니다. “지난 달에 매출이 하락한 이유는 무엇인가요?”와 같은 질문에 답할 수 있습니다. 또는 “고객이 다른 채널보다 한 채널에 참여하는 이유는 무엇일까요?” 그렇지 않으면 데이터와의 상호 작용이 더 어려워집니다.
- 낮은 데이터 품질: 중복, 손상 또는 부정확한 데이터는 모호하고 부정확한 패턴과 인사이트로 이어질 수 있습니다. 더러운 데이터, 잘못된 데이터 유형 및 의심스러운 데이터를 자동으로 식별하는 시스템을 사용하면 우수한 데이터 품질을 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다.
조직에서 데이터 리터러시를 촉진하는 방법
조직 내에서 데이터 리터러시를 향상시킬 준비가 되셨나요? 다음은 시작하기 위한 몇 가지 필수 단계입니다.
데이터 리터러시의 문화 조성
조직 문화는 더 나은 데이터 이해력을 달성하는 데 장애물이 될 수 있습니다. 일부 사람들만이 모든 결정을 내리거나, 직원들이 데이터 리터러시의 혜택을 회사의 성공과 연결할 수 없는 문화는 데이터 우선 접근 방식을 주저할 수 있습니다.
데이터 리터러시 문화로 전환하려면 데이터 리터러시 목표에 대한 리더를 조정하고 조직 전체에 변화를 알려야 합니다. 직원들이 교육을 제공하고 배운 내용을 실천할 수 있도록 지원하여 데이터 이해력이 자신에게 어떤 의미인지 이해할 수 있도록 지원합니다. “시민 데이터 사이언티스트를 지원하는 3단계”를 읽고 시작하세요.
커뮤니케이션 격차 해소
통신 장벽은 데이터가 최대한 활용되는 것을 막을 수 있습니다. 직원들이 “데이터 스피치”를 이해하지 못하면, 데이터 인사이트를 효과적으로 적용할 수 없습니다.
데이터의 언어를 능숙하게 구사하는 사람들을 파악하고, 읽기 어려운 사람들을 위해 번역을 요청합니다. 또한 조직 내에서 데이터에 대해 이야기할 때 사용하는 일반적인 언어를 설정하여, 혼란을 야기할 수 있는 용어가 부정확하지 않도록 합니다.
데이터 리터러시 프로그램 만들기
CEO부터 최신 인턴까지 모든 사람이 데이터 리터러시 기술을 활용할 수 있도록 정의된 데이터 리터러시 프로그램을 만드는 것을 고려해 보세요. 이를 통해 직원들은 데이터 활용을 위한 기술과 사고방식을 개발하고 이점을 전달할 수 있습니다.
한 번에 전체 조직에 걸쳐 프로그램을 시작할 필요가 없다는 점을 명심하세요. 한 번에 하나의 사업부를 구현하여 반복할 때마다 이를 조정하고 개선할 수 있습니다.
솔선수범하기
문화 변화는 위에서 시작됩니다. 조직 리더들은 데이터 이해력 옹호자가 되어야 하며, 의사 결정 및 일상적인 운영에서 데이터를 우선시해야 합니다. 직원들이 제품 홍보, 마케팅 전략 및 기타 의사 결정을 지원하는 데 필요한 경우, 데이터 사용에 대한 행동 및 태도는 점차적으로 변화하여 더 나은 결과를 얻게 됩니다.
기술에 대한 투자
모든 사람이 필요에 따라 데이터에 액세스, 조작, 분석 및 공유할 수 있는 기술에 투자하세요. 부서는 종종 데이터를 저장하고 분석하기 위해 다양한 솔루션을 사용합니다. 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크는 조직 전체의 데이터를 집계하여 데이터 사일로를 허물고 더럽고 일관성 없는 데이터를 정리하여 보다 정확한 데이터 인사이트를 얻을 수 있습니다.
스토리지가 데이터 리터러시 모범 사례를 개선하는 방법
오늘날의 디지털 환경에서 데이터는 비즈니스 성공의 원동력입니다. 데이터 리터러시 기술의 이점, 장애 요인 및 조직에서 데이터 리터러시를 향상시키는 방법을 이해하는 것은 현대적인 비즈니스 성공에 필수적입니다.
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- 최신 데이터 문제를 해결하고 해당 데이터를 활용하여 더 빠르고 나은 비즈니스 결정을 내릴 수 있는 적절한 툴을 팀에 제공합니다.
