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이제 모든 직원이 데이터 분석가가 되야 할까?



이제 모든 직원이 데이터 분석가가 되야 할까? 

방대한 양의 데이터가 매일 조직 내에 흡수되어 흐릅니다. 이 데이터는 디지털 트랜스포메이션의 생명소와 같으며 고객이 원하는 툴과 서비스, 경험의 기반이 되고 기업에 경쟁 우위를 제공합니다. 그렇다면 모든 지식 근로자가 업무를 효과적으로 수행하기 위해 이제 기본적인 데이터 분석 기술을 갖춰야 할까요?


자연어 질의 기반 플랫폼으로 “기업을 위한 시리”를 표방하는 Veezoo의 CEO 마코스 몬테이로는 모든 직원에게 데이터 분석 기술이 필요하다는 것을 인지하고 뛰어난 실적을 내는 조직과 그렇지 않은 조직 간의 구분이 점차 명확해지고 있다고 말했습니다.


몬테이로는 “실리콘 벨리의 ‘그로스 해킹(growth hacking)’처럼 추세의 결과로 인사이트를 찾고 실험을 통해 비즈니스를 더 빠르게 성장시키기 위한 데이터 네이티브 팀 구축이라는 개념이 등장했습니다. 그러나 페이스북, 에어비앤비, 슬랙과 같은 기업은 분석 활용이 데이터 팀에 제한되어서는 안 되며 비즈니스를 수행하는 표준적인 방법, 회사 문화의 일부가 되어야 한다는 것을 인식했습니다”라고 말했습니다.


몬테이로는 이것이 모두가 예측 모델을 구축할 수 있는 데이터 과학자가 되어야 한다는 의미는 아니라면서 “그보다는 간단한 프로세스와 직관적인 솔루션을 통해 데이터에 대한 접근성을 민주화하면 기업에 막대한 혜택이 될 수 있다는 의미”라고 설명했습니다.


아웃소싱 커뮤니케이션 제공업체 Moneypenny의 최고 기술 책임자인 피트 핸론은 모든 지식 근로자가 데이터 과학자일 필요는 없지만 모든 지식 근로자가 조직 데이터의 가치와 사용, 책임을 이해해야 한다고 말했습니다. 핸론은 또한 모든 부서에 걸쳐 데이터 캡처가 증가함에 따라 “조직의 책임과 위험을 이해하는 것은 모두의 책임이 됩니다”라고 덧붙였습니다.


이것은 중요한 사항입니다. 그러나 직원은 더 뛰어난 기술에 대한 요구사항과 데이터의 민감성에 어떻게 대처해야 할까요? Project Management Institute(PMI)에서 유럽 및 사하라 사막 이남 아프리카 시장을 담당하는 애시위니 바크시는 “데이터 취급에 익숙하지 않은 직원에게는 자신의 일이 아니라고 부정하는 편이 더 쉬울 것입니다”라고 말했습니다. 그러나 바크시는 그렇게 생각하지 말고 “우리 스스로, 그리고 주변 사람들의 기술을 향상시킬 수 있는 기회”로 봐야 한다고 말했습니다.


조직의 48%는 최종 사용자가 데이터에 액세스하거나 데이터를 분석할 때 비즈니스 컨텍스트의 부족으로 어려움을 겪는다고 보고했습니다. ESG 2021


인사이트 얻기

직원이 이 목표를 달성하고 데이터를 더 잘 활용하도록 돕기 위한 툴과 플랫폼의 수가 증가하고 있습니다. 분석 데이터베이스 제공업체 Exasol의 최고 데이터 및 분석 책임자인 피터 잭슨은 “과거 데이터는 조직을 위해 데이터를 적절히 체계화하고 크런치하고 해석할 수 있는 기술과 지식을 갖춘 소수 전문가의 전유물이었습니다”라고 말했습니다.


잭슨은 “대다수 기업 직원이 폭발적으로 증가하는 데이터를 효과적으로 다루는 방법에 대해 훈련을 받지 않은 상황이었으므로 이와 같은 접근 방법을 사용할 수밖에 없었습니다. 그러나 전반적으로 데이터를 더 쉽게 공유, 해석, 취급할 수 있게 해주는 기술이 등장하면서 이제 상황이 바뀌었습니다”라고 말했습니다.


이러한 툴과 기술의 궁극적인 목적은 적시에 적절한 사람에게 적절한 데이터가 제공되도록 하는 데 있습니다. 핸론은 “예를 들어 특정 운영 데이터는 그날의 의사 결정을 위해 최대한 실시간이 되어야 합니다. 이는 운영 부서 전반에서 문제가 되기 전에 병목 현상을 줄이는 데 도움이 됩니다”라고 말했습니다.


대부분의 사람들이 복잡한 분석 툴을 사용하는 방법을 모르고 데이터가 어떻게 구조화되는지 모르고 쿼리를 작성하는 방법을 모른다는 것을 감안하면, 기업은 직원들이 표준 보고서부터 대시보드, 애드혹 쿼리에 이르기까지 다양한 방법으로 데이터 통찰력에 접근할 수 있도록 해야 합니다.


몬테로이로는 “결국 중요한 것은 접근성 수준을 높이고 사람들이 데이터와 더 자주 상호작용해서 더 익숙해지도록 하는 것”이라면서 “이렇게 되면 사람들은 데이터의 진정한 가치를 끌어내고 데이터의 품질을 유지하기 위한 동기 부여가 더 확고하게 되고 더 나은 의사 결정을 내리게 될 가능성이 높습니다”라고 말했습니다.

데이터 과학 기업 Profusion의 최고 데이터 책임자인 나탈리 크램프는 다양한 부서가 수집하고 저장하는 데이터는 중앙화되고 접근 가능해야 하며 무엇보다 사용 가능해야 한다면서 “많은 조직이 이 부분에서 뒤떨어집니다. 데이터 팀과 데이터 기술에 막대한 비용을 지출하지만 정보를 수집하고 나르고 관리하는 데 필요한 인프라를 무시합니다. 결과적으로 데이터를 정리하고 부정확하고 불완전하고 접근성이 떨어지는 정보에 대처하느라 많은 시간을 낭비하게 됩니다”라고 말했습니다.


<조직의 45%는 역할을 기반으로 한 적절한 데이터 접근성 및 가용성 수준을 판단하는 데 어려움을 느낍니다. ESG 2021>


IT 지원

데이터 컨설팅 업체 Carruthers and Jackson의 최고 데이터 책임자인 캐롤라인 카루더스는 IT 부서가 단순히 새 툴과 플랫폼을 만들고 통합하는 것 이상으로 조직을 위해 훨씬 더 많은 일을 할 수 있다고 생각합니다.


카루더스는 “중요한 것은 상상할 수 있는 대부분의 일을 할 수 있게 해주는 툴과 기술은 이미 풍부하다는 점입니다. IT 팀의 다음 단계는 조직의 다른 부서와 협력해서 각 부서가 무엇을 달성하고자 하는지를 이해하고 기존의 틀에서 벗어나 가용한 툴과 기술을 최대한 활용하는 방안을 생각하는 것입니다”라고 말했습니다.


일부 기업은 이미 갖고 있는 데이터 전문 기술을 더 잘 활용할 방법을 모색 중입니다. 바크시는 예를 들어 프로젝트 팀이 사일로를 허물어 인사부터 재무, IT에 이르기까지 비즈니스의 모든 영역의 사람들을 포용해 지식 공유를 촉진하는 새로운 추세가 보이고 있다면서 “적절한 데이터 기술이 없는 사람이 전문가의 도움을 언제든 받을 수 있다면 프로젝트 목표를 위해 작업하는 동시에 유기적으로 배울 수 있습니다”라고 말했습니다.


기업에 따라서는 회사 데이터에 대한 책임과 소유권을 담당할 최고 데이터 책임자(CDO)를 고용하는 것도 좋은 방법이 될 수 있습니다. 잭슨은 “CDO는 데이터를 조직 일상의 필수 요소로 만들고 기업 전반의 데이터 문해 수준을 높일 기회를 창출하기에 가장 적합한 직위 중 하나”라고 말했습니다.


궁극적으로, 더 높은 데이터 문해 능력은 모든 지식 근로자에게 필요한 것으로 보입니다. 카루더스는 “단순히 인터넷을 검색하거나 소셜 미디어를 사용하는 정도라 해도 자신이 하는 일을 적절히 이해하기 위해서는 기본적인 수준의 데이터 문해 능력이 필요합니다. 조직은 직원을 대상으로 한 데이터 문해 교육 및 인식 활동을 통해 이를 촉진하고, 데이터를 두려워할 필요가 없으며 데이터를 적절히 사용하면 일상이 훨씬 더 쉬워진다는 사실을 이해하도록 도울 수 있습니다”라고 말했습니다.


“적절한 데이터 기술이 없는 사람이 전문가의 도움을 언제든 받을 수 있다면 프로젝트 목표를 위해 작업하는 동시에 유기적으로 배울 수 있습니다.”




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