“데이터가 있다면 데이터를 살펴보도록 하죠. 의견만 있으면 내 의견대로 해요.” — 짐 바크데일
데이터 중심 기업에 대한 논의는 종종 툴, 빅데이터 및 데이터 저장, 처리 및 분석을 더 빠르고 저렴하게 하는 기술적 진보에 초점을 맞춥니다. 이러한 모든 것이 중요하지만, 기업 전체에 걸쳐 데이터 중심 문화를 조성하는 것은 단지 몇 가지 성공적인 데이터 이니셔티브와 특정 비즈니스 영역에 제한된 우수성의 영역을 넘어서기 위해 필수적입니다.
데이터 중심 문화는 의사 결정 시 데이터 사용을 수용합니다. 데이터를 널리 제공하고 액세스할 수 있게 함으로써 데이터를 회사의 전략적 자산으로 취급합니다. 비즈니스 전반에 걸쳐 의미 있는 데이터를 캡처, 정리 및 큐레이션하는 데 중점을 둡니다. 학습 및 개선을 위해 빈번한 실험을 촉진합니다. 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)을 통해 비즈니스를 차별화하는 데 데이터 기반이 튼튼하다는 것을 깨닫고, 데이터 활용도가 높고, 데이터가 모든 사람의 성과를 높이는 데 도움이 된다는 믿음이 있는 문화입니다.
리더는 어떻게 하면 데이터 중심 문화를 만들 수 있을까요?
대화
데이터 중심 문화를 만들기 위해서는 임원 후원이 필요하지만 충분하지 않습니다. C-suite는 단순히 지지만 하는 것을 넘어서야 합니다. 이들은 계속 관여하고 관여해야 하며, 의사 결정을 내리기 위해 비즈니스 본능이 뛰어난 데이터와 눈에 띄게 결혼해야 합니다. 여기에는 불필요한 보고서, 스프레드시트 및 대시보드를 만족시키고 데이터 중심 문화에 대한 환상을 만들기 위해 생성된 바인더를 끈질기게 도태하는 것도 포함됩니다. 데이터는 목적이 아니라 목적을 위한 것이어야 합니다.
경영진은 또한 자신의 신념에 반할 수 있는 자료를 적극적으로 구해야 합니다. 새로운 데이터가 제공되는 과정을 변경하면 조직에서 데이터 중심 문화를 만들겠다는 리더십의 의지에 대한 강력한 신호를 보낼 수 있습니다.
데이터는 힘을 실어주지만 강한 감정을 불러일으킬 수도 있습니다. 데이터 중심 문화는 기업 전체에 투명성과 책임성을 가져다 줍니다. 이것은 때때로 불편할 수 있습니다. 일반적인 기업에는 다른 기업이 사용할 수 있는 데이터와 통찰력을 제공하는 것이 주된 책임이 있는 그룹이 있습니다. 그들은 이야기의 관련성이나 통제력을 잃는 것을 두려워합니다. 저항과 조직의 타성을 극복하려면 C-suite가 개입해야 합니다.
성공을 위한 조직
각 데이터 이니셔티브는 다른 어떤 것의 부산물이 아니라 하나의 제품처럼 관리되어야 합니다. 이는 이를 지원할 수 있는 올바른 조직 구조를 설정하는 것을 의미합니다. 제 동료인 Joe Chung이 eBook Beaking a Data-Driven Organization에서 Analytics Center of Excellence에 대해 이야기합니다. 저는 이것을 아마존에서 단 한 가닥의 리더라고 부르는 것에 대해 생각하고 싶습니다. 완전한 능력을 갖춘 리더는 한 가지 일을 하는 것입니다. 데이터 중심 문화를 만들려면, 능력을 갖춘 리더가 있어야 합니다.
IT에서 데이터 엔지니어링 및 분석을 탈피하는 경향이 증가하고 있으며, 이로 인해 마찰이 발생하는 경우도 있습니다. 보고 구조와 관계없이 IT는 데이터 이니셔티브를 지원하기 위한 단순한 기술적 기능을 넘어 중요한 역할을 수행해야 합니다. IT는 엔드 투 엔드 비즈니스 사이클, 부서 간 워크플로우 및 트랜잭션 시스템을 완벽하게 파악하여 많은 유용한 통찰력을 보유하는 고유한 위치에 있습니다. 저는 CTO가 되기 전에 글로벌 제품, 애플리케이션, 데이터 팀을 이끌었습니다. 엔드 투 엔드 소유권을 보유함으로써 우리 팀은 사일로를 해체하는 더 나은 데이터 분석 플랫폼을 만들 수 있을 뿐만 아니라 트랜잭션 시스템의 격차를 해소하여 데이터를 더 잘 캡처하고 활용할 수 있었습니다. 완전한 책임을 지지만 더 많은 울타리를 만들지 않도록 포괄적으로 구성된 구조를 만듭니다.
데이터를 부서 자산이 아닌 조직 자산으로 간주
많은 기업에서 데이터 사일로는 조직 사일로에 의해 열렬히 보호됩니다. 종종 조직의 나머지 구성원들이 특정 데이터 요소의 컨텍스트, 변수, 계산 및 패턴을 정확히 파악하여 올바른 방식으로 사용할 수 있도록 하는 의미 있는 장소에서 이루어집니다. 이러한 이유로 인해 기업이 데이터에 액세스하지 못하게 되는 것이 아니라 보호자를 교육자로 전환해야 합니다. 부서별 데이터 전문가가 강의에 대한 소유권을 갖고 회사의 다른 직원들이 데이터를 올바른 방식으로 사용하고 기업의 데이터 사용 능력을 높일 수 있도록 도와줍니다.
이러한 사일로는 데이터 상관 관계도 저해합니다. 조직은 판매, 재무, 운영 및 고객 지원이 각 데이터 세트를 보호하는 방식 때문에 수익, 비용, 재고 및 고객 피드백을 별도로 검토합니다. 오늘날의 디지털 환경에서 조직은 상관 관계를 사용하여 서로 다른 레버를 찾고 적용함으로써 고객 환경을 개선하고 데이터를 사용하여 더 나은 제품을 만들 수 있어야 합니다. 데이터를 제한하지 않고 데이터에 더 많이 액세스할 수 있다는 목표로 시작하는 경량 데이터 거버넌스 구조를 만듭니다.
데이터 민주화
데이터 중심 문화는 단순히 데이터를 사용하여 큰 결정을 내리는 것이 아닙니다. 데이터 중심 문화는 최전방 직원들이 데이터를 사용하여 일상적인 수많은 결정을 내릴 수 있도록 지원하고 힘을 실어줍니다. 디지털 경제에서는 문제를 신속하게 처리하고 데이터를 사용하여 제품 아이디어, 설계 의사 결정 및 가설을 신속하게 테스트하면 비즈니스 민첩성을 높일 수 있습니다. 비즈니스 가치를 제공하는 기업은 종종 HiPPO(최고 직원의 의견) 기반의 의사 결정에서 탈중앙화된 데이터 중심 의사 결정 프로세스로 전환합니다.
전 세계적으로 1억 2천 5백만 명 이상의 플레이어가 참여하는 에픽 게임과 그들의 대규모 성공 게임 포트나이트의 예를 들어보세요. Epic은 AWS를 사용하여 게이머의 만족도와 상호작용을 최신으로 파악한 다음, 이 데이터를 게임 디자이너에게 제공합니다. 게임 디자이너는 이 데이터를 사용하여 각 게임에 대해 수공예화된 느낌을 주는 지도를 자동 생성하거나 어떤 무기를 도입하거나 중단할지 결정하는 것과 같이 추가할 새로운 경험에 대한 결정을 내립니다. 이는 게이머와 보다 몰입적인 사용자 커뮤니티를 위해 더 나은 경험을 만들어 줍니다.
같은 언어 사용
언어는 고대부터 문화를 확립하고 유지하는데 필수적인 역할을 해왔습니다. 공통 언어는 문화를 형성하는 가치, 신념, 그리고 생각들을 전달하는데 도움을 줍니다. 데이터 중심 문화도 다르지 않습니다. 데이터 중심 문화를 만들기 위해 기업은 데이터 관련 공통 어휘를 만들어야 합니다. 이는 회사 전체가 이해하는 주요 비즈니스 메트릭의 정의에서 시작되지만, 이러한 메트릭에 유입되는 변수를 식별하는 데 그치지 않습니다. 기업 내 기능은 종종 서로 다른 성공 지표를 기반으로 측정되기 때문에 이는 생각보다 훨씬 어렵습니다.
일관성을 확보하려면 전체 기업이 책임지고 가시성을 갖는 몇 가지 주요 결과 집합을 만들어야 합니다. 그런 다음 전체 결과에 직접 영향을 미치는 함수를 통해 더 작은 메트릭스로 나눕니다. 단순히 여러분이 할 수 있는 것을 측정하지 말고, 여러분이 해야 할 것을 측정하세요. 핵심은 이 메트릭 목록을 짧게 유지하는 것입니다. 일단 식별한 후에는 공통의 정의에 동의하고 모든 사람이 이를 이해하는지 확인합니다. 그 주변의 일관성, 정확성, 교육을 보장하기 위해 지속적인 메커니즘을 만드는 것이 중요합니다.
요약하자면, 고위 경영진이 참여하고, 중간 관리 기능이 강화되고, 일선 직원이 활력을 얻고, 사일로가 제거될 때 데이터 중심 문화가 번창합니다. 데이터 기반 문화는 객관성, 투명성 및 혁신을 가져오므로 작업하기에 재미있는 환경입니다. 성공적인 조직은 데이터 중심 문화를 규모에 맞게 운영함으로써 데이터를 시장의 차별화 요소와 회사 내의 통합 요소로 전환합니다.
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본 문서는 How to Create a Data-Driven Culture 내용에 기반하여 작성 되었습니다.
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