데이터가 조직의 운영을 개선하는 방법

소개

통계적으로 말하면 조직의 92.7%가 AI 및 빅 데이터 분석에 투자하기 시작했습니다 . 빠른 수요와 기술의 빠른 성장으로 인해 기업은 그 어느 때보다 변화가 절실합니다.

오늘날의 데이터 중심 산업에서 조직의 원활한 기능은 회사가 변화에 적응하는 능력과 밀접한 관련이 있습니다. 기업에 데이터가 넘쳐나는 상황에서 발생하는 질문은 '이 데이터로 무엇을 할 것인가?'입니다. 조직의 이익을 위해 어떻게 사용할 수 있습니까?'. 이 중에서 모든 업계 전문가의 주의를 끄는 한 가지 질문은 '데이터가 조직의 운영을 개선할 수 있습니까?'입니다. 알아 보자!

'데이터 기반'이란 무엇입니까?

추정치에 따르면 2025년까지 전 세계적으로 생성되는 데이터는 175제타바이트에 이르며 데이터 중심 접근 방식을 갖춘 기업은 매년 30% 더 성장합니다. 그러나 새로운 비즈니스 기회를 식별하고, 고객 서비스를 개선하고, 판매를 늘리고, 운영을 개선하는 데 활용되는 것은 무엇입니까? 결과적으로 조직의 운영은 정보에 입각한 결정을 내리고 증거 기반 데이터를 사용하여 비즈니스 목표를 달성하기 위한 세부 계획을 개발할 수 있습니다.

데이터는 의사 결정과 관련하여 통찰력을 활용하고 보다 증거 기반 접근 방식을 취하는 것을 의미합니다. 이 접근 방식에는 고급 분석 도구 및 기술을 사용하여 프로세스를 최적화하고 효율성을 높이며 성능을 개선하는 데 사용할 수 있는 데이터의 패턴, 경향 및 관계를 식별하는 것이 포함됩니다. 데이터 기반 접근 방식의 궁극적인 목표는 데이터를 활용하여 비즈니스 결과를 주도하고 의사 결정을 개선하며 경쟁 우위를 확보하는 것입니다.

데이터: 효율적인 비즈니스 운영을 위한 궁극적인 도구

프로세스를 최적화하고, 더 나은 결정을 내리고, 효율성과 수익성을 높이는 데 사용할 수 있는 귀중한 통찰력과 정보를 제공함으로써 데이터가 조직의 운영을 개선할 수 있다는 사실을 부인할 수 없습니다. 디지털 기술의 폭발적 증가와 사용 가능한 데이터의 양이 증가함에 따라 기업은 그 어느 때보다 더 많은 데이터에 액세스할 수 있습니다. 그들은 그것을 다양한 방법으로 유리하게 사용할 수 있습니다.

다음은 데이터가 조직의 운영을 개선할 수 있는 방법을 입증하는 몇 가지 지침입니다.

• 비효율 제거:

기업은 지속적으로 운영 효율성과 생산성을 개선할 수 있는 방법을 모색하고 있으며 이러한 목표를 달성하기 위해 데이터 기반 접근 방식이 점차 대중화되고 있습니다. 기업은 사업 운영에서 발생하는 데이터를 분석하여 낭비 감소, 효율성 증대, 부서간 소통 개선 등 개선이 필요한 부분을 찾아낼 수 있습니다. 또한 기업은 컨텍스트 및 콘텐츠 분석을 사용하여 데이터를 더 잘 이해하고 관련성과 민감도에 따라 다양한 유형으로 분류할 수 있습니다. 예를 들어 콜드 데이터를 저비용 객체 스토리지에 저장하고 여러 데이터 레이크를 중앙 집중식 데이터 바다로 통합하여 중복성과 중복을 줄일 수 있습니다. 이러한 방식으로 기업의 데이터를 활용함으로써 회사는 운영을 더욱 최적화하고 경쟁에서 앞서 나갈 수 있습니다.

• 품질 및 정확도 향상:

비즈니스 프로세스의 실시간 모니터링 및 핵심 성과 지표(KPI) 추적은 기업의 절차 품질과 정확성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 기업은 데이터를 활용하여 높은 기준을 유지하기 위해 이상을 신속하게 식별하고 해결할 수 있습니다. 또한 데이터 분석을 통해 프로세스 메트릭을 추적하고 추세를 식별하며 수정이 필요한 격차를 신속하게 감지할 수 있습니다. 기록 정보를 검토하면 향후 문제를 나타내는 패턴과 추세를 밝히고 효과적인 개선 조치를 권장할 수도 있습니다. 이러한 단계를 일관되게 구현하면 조직의 제품 품질, 효율성 및 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

• 더 나은 커뮤니케이션 및 투명성:

의사 결정을 개선하고 시간을 절약하며 귀중한 통찰력을 발견하기 위해 기업은 데이터 배포 및 활용 방법을 재고할 수 있습니다. 이를 달성하는 한 가지 방법은 데이터를 민주화하고 기술 전문성에 관계없이 모든 사용자가 데이터를 사용할 수 있도록 하는 것입니다. 이를 통해 기업은 고객에 대한 심도 있는 시각을 확보하고 혁신을 장려하며 하이브리드 작업을 촉진하고 고객 경험을 향상할 수 있습니다. 효과적인 데이터 상호 운용성, 민주화 및 리터러시를 보장하려면 다양한 부서를 통해 통찰력을 전달하고 공유하는 것이 중요합니다. 데이터를 중심으로 협업 문화를 조성함으로써 조직은 정보에 입각한 결정을 내리고 경쟁 우위를 확보하는 능력을 향상시킬 수 있습니다.

• 워크플로 간소화:

효율적인 워크플로를 개발하기 위한 효과적인 기술 중 하나는 내부 데이터를 사용하여 효과적으로 운영되는 작업과 시간과 비용을 낭비하는 작업을 식별하는 것입니다. 데이터 분석을 통해 비즈니스의 모든 수준에서 프로세스를 동적으로 관리할 수 있으며 성능에 따라 작업을 자동으로 시작할 수 있습니다. 데이터 분석은 관리자가 현재 워크플로의 효율성을 평가하고, 프로세스 결과를 분석하고, 새로운 워크플로를 자동화하고, 지속적으로 개선하는 데 도움이 됩니다. 리더는 데이터를 사용하여 프로세스가 부담스럽거나 비용이 많이 들거나 사용하기 어려운지 여부도 평가할 수 있습니다. 또한 오류가 발생하기 쉬운 수동 워크플로에서 최적화되고 자동화된 절차로 전환하여 디지털 이니셔티브를 가속화할 수 있습니다.

• 생산성 평가:

데이터를 활용하면 생산성 향상을 목표로 하는 다양한 이니셔티브의 결과를 평가하고 가장 효과적인 이니셔티브를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 피드백을 기반으로 기업은 기존 프로그램을 수정하거나 새로운 프로그램을 만들어 생산성을 더욱 향상시킬 수 있습니다. 또한 데이터는 직원 성과를 추적하고 추가 지원이나 교육이 필요한 부분을 인식하고 관련 교육 프로그램을 구현하는 데 도움이 될 수 있습니다. 기업은 데이터 분석을 통해 운영 생산성을 높이고 직원에게 기술 향상 기회를 제공할 수 있습니다.

위에서 언급한 데이터 기반 비즈니스 환경의 측면과 함께 새로운 비즈니스 기회를 식별할 수도 있습니다. 이를 통해 추가 수익이 발생하고 고객에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있는 새로운 제품과 서비스를 만들 수 있습니다. 기업은 데이터를 사용하여 가치 있고 효율적인 통찰력을 얻을 수 있습니다. 예를 들어 제조 산업에서는 시스템과 기계에서 파생된 운영 데이터를 사용하여 생산성과 효율성에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 중요한 운영 영역을 합리화하기 위한 전략 개발은 지연을 유발하는 프로세스를 학습함으로써 달성할 수 있습니다.

결론

기업에 데이터를 주입하면 운영을 개선하고 선점자 이점을 얻을 수 있습니다.또한 미래 트렌드를 예측하고 변화하는 소비자 행동에 대해 학습하며 빠른 변화에 쉽게 적응할 수 있습니다. 통찰력 있는 정보를 얻는 것부터 소비자의 요구 사항을 이해하는 것까지, 데이터의 중요성과 비즈니스 운영에서 데이터를 구현하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 PromptCloud 웹 사이트로 이동하여 데이터 기반 의사 결정이 조직에 큰 도움이 될 수 있습니다.