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비즈니스 사용자를 위한 데이터 준비로 전략적 의사결정 속도 높이기 – 1부

 비즈니스 사용자를 위한 데이터 준비로 전략적 의사결정 속도 높이기 – 1부


기업이 데이터의 진정한 가치와 사용 방법을 이해하면서 기업의 운영 방식도 바뀌고 있습니다. 한때 원자재로 취급되던 데이터는 이제 조직의 자산으로 발전했습니다. 제대로 사용하고 관리하면 이 자산은 수익을 창출하고 경쟁력을 높이며, 더 넓은 시장으로 진출하는 데 도움이 됩니다.


데이터를 전략적 자산으로 취급하면 의사결정 프로세스에 새로운 차원이 추가됩니다. 과거 의사결정은 직감과 경험의 조합에 의존했지만 이제는 장기간 수집되어 쓸모 있는 형식으로 집계된 정확한 정보에 근거할 수 있습니다. 데이터를 근거로 의사결정을 내리는 기업이 일관적으로 경쟁에서 앞서 나간다는 점은 이미 입증된 사실입니다.


조직에서 데이터에 기반한 의사결정이 늘면서 데이터베이스 전문가가 아닌 직원도 분석을 위해 데이터를 준비하고 사용할 수 있도록 데이터 접근성을 높여야 할 필요성이 대두되었습니다. 모든 데이터 추출 요청을 IT 부서를 통해서 하는 것은 더 이상 현실적이지도, 가능하지도 않으므로 비즈니스 사용자에게 스스로 데이터를 추출하고 준비하는 데 필요한 툴을 제공하는 것이 중요해진 것입니다.


데이터 준비란?

대부분 조직은 여러 개의 엔터프라이즈 시스템을 보유하며 각 시스템은 수백, 수천 개의 테이블과 그보다 훨씬 더 많은 개별 필드가 포함된 데이터베이스를 기반으로 작동합니다. 클라우드 서비스, 사물 인터넷 기기, 비구조적 데이터를 위한 NoSQL 플랫폼의 급증 현상 모두 데이터 폭증에 기여하는 요소이며, 많은 기업은 이 같은 데이터의 양과 복잡성에 완전히 포위된 상황입니다.


데이터 웨어하우스, 데이터 레이크를 비롯한 저장소에서 데이터는 다양한 형식으로 존재하므로 정규화를 비롯한 다양한 가공 과정이 필요합니다. ‘데이터 준비’는 기본적으로 데이터를 분석에 유용한 형식으로 만들기 위해 데이터를 식별, 추출 및 정제하는 데 필요한 단계를 의미합니다. 데이터 준비는 비즈니스 사용자와 애널리스트의 시간을 상당히 많이 소비하므로 단순화와 자동화 대상에 적합합니다. 이제 문제는 데이터 부족이 아니라, 데이터는 너무 많은데 이 데이터를 필터링하고 비즈니스에 유용한 형태로 가공하지 못하는 것입니다.


데이터 분석의 5가지 측면

데이터 분석을 하는 사람이 데이터 과학자든 비즈니스 사용자든 반드시 수행해야 하는 5가지 활동이 있습니다. 활동의 난이도는 시스템에 따라 달라지지만 적절한 데이터 준비 툴이 큰 효과를 발휘할 수 있습니다.


- 데이터 액세스 및 쿼리 – 비즈니스 사용자와 데이터 애널리스트는 여러 엔터프라이즈 데이터 소스에 연결한 다음 특정 분석을 위해 필요한 테이블과 열을 쿼리해야 합니다. 좋은 데이터 준비 툴은 데이터 액세스와 쿼리의 반복 가능성과 효율성을 높여줍니다.


- 데이터 정제 및 변환 – 사용자가 데이터를 찾은 다음에는 적절히 분석이 가능하도록 데이터를 정제하고 일관적인 형식으로 변환해야 합니다. 툴을 사용해서 이 작업을 간소화하고, 이후 사용할 수 있도록 정제된 데이터 집합을 만들어 저장하고 불러올 수 있습니다.


- 패턴 찾기 – 데이터 애널리스트는 데이터에서 추세 또는 문제 영역을 나타내는 패턴을 찾을 수 있어야 합니다. 비즈니스 맥락에서 이런 패턴을 파악하면 의사결정에 기반이 되는 인사이트를 얻을 수 있습니다. 적절한 데이터 준비 툴은 데이터 정리와 피봇팅(pivoting)을 가능하게 해줍니다.


- 보고서 생성 – 보고서는 모든 비즈니스 의사결정 프로세스의 핵심 요소입니다. 데이터 준비 툴은 비즈니스 사용자와 데이터 애널리스트가 유의미한 방식으로 데이터를 표현하는 보고서를 신속하고 일관적으로 작성할 수 있게 해줍니다.


- 다른 사람과 협업 – 데이터 분석은 책상 위에서 끝나지 않습니다. 보고서와 인사이트를 회사 전체의 이해관계자와 효과적으로 공유하여 이들이 의사결정의 근거를 이해하고 적절한 조치를 취할 수 있도록 해야 합니다. 다른 사람이 동일한 출발점에서 작업할 수 있도록 데이터 집합과 결과를 안전하게 배포하는 방법이 필요합니다.


데이터 민주화를 향해

IT와 데이터베이스팀이 클라우드 마이그레이션, 데브옵스 도입, 데이터 보호 수단, 규정 준수와 같은 디지털 트랜스포메이션 작업에 투입되면 데이터 요청에 대한 응답 역량은 제한될 수밖에 없습니다. 많은 조직이 대시보드, 보고서를 제공하고 데이터에 대한 사용자 질의에 응답하는 전담 데이터 과학팀과 애널리스트를 배치했지만, 데이터의 폭증과 조직 곳곳에서 쏟아지는 데이터 요청으로 인해 이런 방법은 더 이상 통하지 않게 되었습니다.


해결책은 이른바 데이터 민주화입니다. 즉, 비즈니스 사용자에게 데이터를 제공하고 이들이 데이터 거버넌스 프로그램의 테두리 내에서 데이터를 사용하도록 허용하는 것입니다. 데이터를 효과적으로 다루는 개인이 늘어날수록 이와 관련해 기업이 얻는 인사이트도 커집니다.


데이터 민주화를 필요로 하는 것과 구현하는 것은 별개의 사안입니다. 물론 조직은 모든 수준에서 모든 데이터에 대한 무제한 액세스를 허용할 수는 없습니다. 비즈니스 사용자에게 데이터를 제공하려면 사용자의 역할, 각 사용자가 필요로 하는 데이터의 유형, 민감한 데이터를 보호하는 정책에 대한 세심한 주의가 필요합니다. 데이터 보호와 데이터 거버넌스 전략은 이번 포스팅의 주제에서 벗어나므로 여기서는 데이터의 무결성을 보호하기 위한 보호 조치가 조직에 이미 마련돼 있다고 가정하겠습니다.


데이터베이스에 연결하거나 SQL문을 작성해본 경험이 없는 많은 비즈니스 사용자가 데이터를 다루는 일을 벅차게 느낄 것입니다. 마이크로소프트 엑셀 스프레드시트 사용 경험이 있는 사람은 많지만, 엑셀을 사용해 여러 소스의 데이터를 결합하고 유의미한 시각화를 생성해 이를 공유하는 데는 제약이 있습니다.


따라서 데이터 민주화, 그리고 효과적이고 광범위한 데이터 사용을 달성하기 위해서는 직관적인 툴이 필요합니다. 조직은 자동화와 협업으로 데이터의 가치 창출 시간을 단축함으로써 전략적 의사결정을 이전보다 더 빠르게 내리는 데 도움이 되는 인사이트를 얻어 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.


지금까지 조직의 전략적 의사결정 속도를 높일 수 있는 데이터 준비에 대해 알아보았습니다. 2부에서는 조직 데이터 자산의 가치를 높이는 데 도움이 되는 퀘스트의 토드(Toad) 솔루션에 대해 알아보겠습니다.


데이터베이스 관리에 어려움을 겪고 계시거나 데이터베이스 관리 솔루션에 대해 궁금한 점이 있으시면 언제든 퀘스트소프트웨어 코리아로 문의 주시기 바랍니다.




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