현재 데이터 전략이 구식인지 확인하기 위한 체크리스트 – PromptCloud

기업과 운영하는 운영에 관계없이 사용자 친화적인 기능과 쉽게 이해할 수 있는 분석이 제공되어야 합니다. 빅 데이터는 전 세계의 수많은 부문에서 성공의 새로운 길을 열었습니다. 비즈니스 프로세스에서 과학 및 엔지니어링에 이르기까지 빅 데이터가 더 이상 필수적인 부분이 아닌 곳은 없습니다. 비즈니스 목표와 데이터 전략 간의 균형을 맞추는 것이 가장 중요합니다. 여기서 잘못하면 매출, 고객 및 성장 기회를 잃게 됩니다.

그것은 우리를 결정적인 질문과 주요 관심사로 이끕니다. 빅 데이터 전략을 보증할 수 있습니까? 현재 운영상의 요구 사항에 적합하고 적절합니까? 데이터 전략이 리드, 수익 또는 성공적인 거래를 성공적으로 가져오지 못했다면 확실히 잘못된 방향으로 가고 있는 것입니다.

무슨 일이야?

빅 데이터가 조직에 제공하는 이점을 무시하고 부정하는 것은 불가능합니다. 활용 기술을 알고 있다면 의심할 여지 없이 유용한 리소스입니다. 그러나 전략적으로 생각하지 않으면 일이 제대로 작동하지 않을 수 있습니다. 이는 구식 데이터 전략의 가장 큰 징후입니다. 무엇이 잘못되었는지 궁금해하기 전에 일반적인 데이터 전략 오류를 간략히 살펴보겠습니다.

1. 목표를 벗어난 데이터 수집

조직의 요구 사항을 인식하지 못하거나 비즈니스 목표에 대한 심오한 아이디어가 없는 한 데이터 수집은 결과를 가져오지 않습니다. 방대한 데이터 세트에서 정확한 데이터 포인트를 식별하는 것은 거의 불가능합니다. 가장 중요한 것은 결국 아무데도 이르지 못하고 스마트하고 업데이트된 데이터 접근 방식을 채택하지 못하게 된다는 것입니다.

2. 빅데이터는 전능한 구세주다

스마트 데이터 전략을 잘 조직된 비즈니스 프로세스에 통합하면 매우 성공적인 결과를 얻을 수 있습니다. 대부분의 프로세스 개발자와 비즈니스 소유자는 여기서 잘못됩니다! 빅 데이터는 꿈의 벤처를 위한 만능 자원이 아닙니다. 중요하고 중요하지만 독립 실행형 리소스는 아닙니다. 중요한 분석, 강력한 마케팅 및 전담 직원과 같은 조직 요소를 최대한 활용하는 데이터 중심 전략을 구축하는 것이 필수적입니다.

3. 많을수록 좋다

때때로 기업가는 독특한 인식을 발전시킵니다. 그들은 데이터 양이 많을수록 조직에 더 좋다고 믿는 경향이 있습니다. 항상 그런 것은 아닙니다. 방대한 양의 데이터를 수집하면 사용되지 않거나 사용되지 않는 데이터 세트가 누적될 수 있습니다. 이는 '다크 데이터'에 대한 기회를 더욱 창출합니다. 효과적이고 적절한 저장이 어려워지고 데이터 낭비도 발생할 수 있습니다.

4. 관련 없는 데이터 세트

당신이 기업가나 벤처 소유주라면 관련 없는 데이터 세트를 수집하고 활용하는 것은 심각한 범죄입니다. 올바른 비즈니스 기회를 놓치게 될 뿐만 아니라 잘못된 정보에 입각한 움직임, 잘못된 결정 및 잘못된 가정을 하게 됩니다. 오래된 데이터는 조직에 큰 피해를 줄 수 있습니다. 현재 비즈니스 요구 사항에 대한 중요한 통찰력을 얻을 기회가 없기 때문에 오래된 데이터로 인해 완전히 오도될 수 있습니다!

5. 데이터 거버넌스 및 제어

데이터 세트를 제어하고 관리하는 것은 중요한 요구 사항입니다. 데이터에 대한 통제력을 상실하면 이러한 데이터 세트의 원활한 통합 및 구현이 불가능해집니다. 사용자 친화적인 분석을 생성하지 못하는 경우입니다.

6. 부적절한 데이터 시각화

데이터 시각화는 데이터의 이점에 대한 아이디어를 제공하므로 매우 중요합니다. 부적절한 시각화는 부정확하고 불완전한 구현으로 이어질 수 있습니다. 결과적으로 조직은 원하는 목표를 달성하지 못할 것입니다.

다음은 잘못된 데이터 전략으로 이어지는 오류 중 일부입니다. 그들 중 하나와 동일시하면 탈출구를 찾아야 할 때입니다. 가장 중요한 질문을 스스로에게 해보세요. 데이터 전략이 최신 상태이며 현재 조직의 요구 사항에 부합합니까? 전략이 제자리에 있습니까? 약간의 노력을 기울이고 답을 찾을 수 있도록 도와드리겠습니다.

전략은 어디까지 정확합니까?

데이터 분석은 비즈니스 운영의 필수적인 부분이 되었습니다. 여행 및 관광, 식음료, 숙박 및 패션 등 무엇이든 데이터 분석은 훌륭한 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다. 비즈니스 조직은 미지의 영역과 미개척 영역에서 틈새 시장을 개척하기 위해 긍정적인 노력을 기울이고 있습니다. 그들은 작업을 혁신하고 프로세스를 현대화하고 과학적 근거에 따라 재구성하는 데 중요한 표시를 하기를 원합니다. 논의를 더 진행하기 전에 그들이 그러한 조치를 어떻게 수행하는지 살펴보겠습니다.

1. 모바일 회사 : 중요한 데이터 분석과 결합된 머신 러닝은 모바일 회사에 무한한 기회를 창출할 수 있습니다. 휴대폰을 판매하는 소매업체는 소비자의 요구를 식별하고 시장 동향에 대한 중요한 통찰력을 얻을 것입니다. 그러면 확실히 매출이 증가할 것입니다. 예측 분석과 그로부터 발생하는 알고리즘은 시장 패턴에 대한 아이디어를 제공합니다.

2. 금융기관 : 고객들은 오늘날 최첨단 금융시설을 경험할 수 있는 기회를 갖는다. 빅 데이터의 출현은 프로세스 자동화로 이어져 은행의 대기열을 줄였습니다. 개인은 번거롭지 않은 뱅킹 경험을 얻을 수 있는 더 나은 기회가 있습니다.

3. 마케팅 벤처 : 마케터는 이 혁신적인 변화를 최대한 활용하고 있습니다. 그들은 마케팅 활동을 민감하게 만들기 위해 중요한 데이터 세트를 활용하고 활용하고 있습니다. 특정 소비자 선호도와 욕구에 따라 마케터는 프로세스를 변형하여 실시간 통찰력에 따라 행동합니다.

이러한 데이터 세트의 중요성과 현재 사용 패턴은 위의 논의에 반영되어 있습니다. 현재 데이터 전략이 의심스럽다면 종합적인 체크리스트를 준비해야 할 때입니다. 데이터가 오래되었는지 여부를 나타내는 문제점을 알고 있어야 합니다.

혁신적 힘의 중요성

자가 학습 알고리즘과 중요한 분석은 오늘날 비즈니스의 중요한 측면입니다. 리테일 벤처라면 이 두 가지 요소가 반드시 주요 세력으로 떠오를 것입니다. 더 이상 세심하고 상세한 평가가 필요하지 않습니다. 완벽한 데이터 전략은 중요한 요구 사항에 대한 수정처럼 명확한 아이디어를 개발하는 데 도움이 됩니다. 그들이 생산하거나 제공하는 것이 무엇이든, 기업은 기존 방식을 활성화하고 새로운 채널을 만들 기회도 있습니다. 이것이 여러 조직에서 작동하는 방식입니다.

그렇다면 귀하가 사용하고 활용하는 데이터가 적절한지 여부를 어떻게 식별할 수 있습니까? 최신 데이터 세트에 의존하고 오래된 데이터를 기반으로 잘못된 결정을 내리지 않는 것이 필수적입니다. 다음은 참조할 수 있는 체크리스트입니다.

1. 데이터 센터가 충분히 강력합니까?

신뢰할 수 있는 데이터 센터가 있습니까? 신뢰할 수 있는 데이터 센터 호스팅 서비스에 대한 뱅킹은 이와 관련하여 매우 중요한 것으로 판명될 것입니다. 잘 구축된 데이터 센터가 없으면 업데이트된 데이터 세트에 액세스할 수 있는 기회가 크게 줄어듭니다.

2. 데이터가 비즈니스 목표와 일치합니까?

데이터 분석을 중심으로 조직을 구축해서는 안 됩니다. 오히려 그 반대여야 합니다. 비즈니스 목표 및 목적을 유용한 데이터 리소스와 연계합니다. 데이터 전략이 프로세스, 운영 및 비즈니스 기능을 염두에 두고 구축되었는지 확인하십시오. 이는 조직 성장과 함께 이러한 전략을 업데이트하는 데 도움이 됩니다. 데이터 전략이 기업과 함께 성장할 경우 전체 문제를 확장할 수 있어야 합니다.

3. 데이터 관리 기술을 알고 있습니까?

데이터 제어 및 거버넌스는 데이터 전략을 제자리에 유지하는 중요한 요소입니다. 조직 데이터를 관리하지 못하면 현재의 필요성을 이해하기 어려워집니다. 관련성이 없고 중요하지 않은 데이터 세트를 계속 사용하면 조직 성장에 큰 피해를 줄 수 있습니다.

데이터 보고와 분석이 유사합니까?

분석과 데이터 보고는 서로 다른 두 가지입니다. 대부분의 비즈니스 소유자와 기업가는 이 두 프로세스를 혼동합니다. 빅 데이터는 단순한 발견 플랫폼 그 이상이며 이를 식별하는 것이 매우 중요합니다. 체크리스트의 이러한 사항은 비즈니스에 적합한 데이터 전략이 있는지 확인하는 데 도움이 됩니다. 개선의 여지가 있을 수 있습니다. 이 경우 데이터 분석 접근 방식을 현대화하고 업그레이드하는 방법도 알아야 합니다.

애자일 운영

현재 시장 동향을 살펴보면 민첩하고 유연하며 강력한 프로세스의 중요성을 부정할 수 없습니다. 속도는 오늘날 모든 조직의 주요 요구 사항이 되었습니다. 성장 곡선에서 앞서 나가려면 속도, 민첩성 및 민첩성을 수용하는 것이 중요합니다. 올바른 데이터 분석 팁과 혁신적인 전략을 사용하면 강력한 조직을 구축하는 것이 어렵지 않을 것입니다.

이별의 생각

모든 비즈니스 벤처는 서로 다릅니다. 아주 자연스럽게, 그들의 활동 영역은 독특할 것입니다. 효과적이고 유용하며 동적인 데이터 세트를 잠재적이고 적극적인 참여 모델과 결합하는 것이 올바른 일입니다. 그러면 다음과 같은 수많은 이점이 보장됩니다.

• 시장을 선도하는 서비스 기반 마련
• 혁신적인 비즈니스 접근 방식 육성
• 업계 동향 추적 및 추적
• 비즈니스 모델 업데이트
• 효과적인 개선 채널 만들기

이러한 이점은 비즈니스 조직의 성장에 지울 수 없는 영향을 미칠 것입니다. 새로운 프로젝트나 프로세스를 시작하는 동안 비즈니스 소유자는 수정처럼 명확한 로드맵을 염두에 두어야 합니다. 데이터 분석가, IT 전문가 및 프로세스 개발자는 조직의 개선을 위해 협력해야 합니다. 전 세계 수많은 조직의 벤치마크를 설정하는 선도적인 기업을 꿈꾼다면 기반을 강화하는 것이 중요할 것입니다. 바로 여기에서 구체적이고 표적화된 유용한 데이터 전략이 도움이 될 수 있습니다. 강력한 엔터프라이즈 아키텍처를 구축하기 위한 핵심이므로 빌드하고 업데이트하고 정기적으로 변경해야 합니다.