데이터 기반 의사 결정
데이터 기반 의사 결정: 디지털 시대의 성공
데이터 기반 의사 결정이란?
DDDM(데이터 기반 의사 결정) 은 사실, 메트릭 및 데이터를 사용하여 목적, 목표 및 계획에 부합하는 전략적 비즈니스 의사 결정을 내리도록 안내하는 것으로 정의 됩니다. 조직이 보유한 데이터의 전체 가치를 인식하면 비즈니스 분석가, 영업 관리자 또는 인적 자원 전문가인지와 관계 없이 모든 사용자가 매일 데이터를 바탕으로 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
데이터 기반 의사 결정의 중요성
수집되는 정보의 양이 전보다 더 많아졌고, 더 복잡해지기도 했습니다. 이로 인해 조직에서는 데이터를 관리하고 분석하기가 어려워졌습니다. 많은 기업이 데이터 기반을 추구하는 과정에서 세 가지 핵심기능인 데이터 숙달, 분석 민첩성 및 커뮤니티를 개발하고 있습니다. 회사의 의사 결정 방식을 변환하는 것이 쉬운 일은 아니지만, 데이터 및 분석을 의사 결정 주기에 통합하는 것이 조직에 가장 혁신적인 영향을 미치는 방법입니다.
효과적인 데이터 기반 의사 결정을 위한 6단계
1단계 - 비즈니스 목표 식별: 비즈니스 목표는 판매 수치 및 웹 트래픽 증가 수치와 같이 정확할 수도 있고, 브랜드 인지도 향상 정도와 같이 모호할 수도 있습니다. 이는 추후 프로세스에서 데이터 기반 의사 결정에 영향을 미치는 KPI(핵심 성과 지표)와 메트릭을 선택하는 데 도움이 되며, 분석할 데이터와 질문을 결정하여 분석을 통해 주요 비즈니스 목표를 지원하는 데에도 도움이 됩니다. 예를 들어, 마케팅 캠페인이 웹 트래픽을 유도하는 데 중점을 둔 경우, 영업 팀에서 잠재 고객을 후속 관리할 수 있도록 KPI를 캡처된 연락처 제출 건수와 연결할 수 있습니다.
2단계 - 비즈니스 팀을 대상으로 핵심 데이터 원본에 대한 설문조사: 성공을 보장하려면 조직 전체의 사람들로부터 의견을 얻어 단기적 및 장기적 목표를 이해하는 것이 중요합니다. 이러한 의견은 사람들이 분석 시 하는 질문과 인증된 데이터 원본의 우선 순위를 정하는 데 도움이 됩니다.
3단계 - 필요한 데이터 수집 및 준비: 비즈니스 정보가 연결되지 않은 여러 원본에 있는 경우, 신뢰할 수 있는 양질의 데이터에 액세스하는 것이 어려울 수 있습니다. 조직 전체의 광범위한 데이터 원본에 대한 아이디어가 있으면, 데이터 준비를 시작할 수 있습니다. 영향력이 많지만 복잡하지 않은 데이터 원본을 준비하는 것부터 시작하십시오. 즉각적인 영향을 미칠 수 있도록 대상 사용자가 가장 많은 데이터 원본에 우선 순위를 두십시오. 이러한 원본을 사용하여 효과적인 대시보드를 구축할 수 있습니다.
4단계 - 데이터 조회 및 탐색: 데이터 시각화는 DDDM(데이터 기반 의사 결정)에 매우 중요합니다. 인사이트를 효과적이며 시각적인 방식으로 표현하면 고위 경영진 및 다른 직원의 의사 결정에 영향을 주는 더 나은 기회가 마련됩니다.
데이터 시각화는 차트, 그래프, 맵과 같은 많은 데이터 시각화 요소와 함께 데이터에서 추세, 이상값 및 패턴을 보고 이해할 수 있도록 해주는 접근하기 쉬운 방법입니다. 비교를 위한 막대 차트, 공간 데이터를 위한 맵, 시간 데이터를 위한 라인 차트, 두 측정값을 비교하는 분산형 차트 등 정보를 효과적으로 표시하기 위해 널리 사용되는 시각화 유형이 많이 있습니다.
5단계 - 인사이트 개발: 데이터에 대한 비판적 사고란 인사이트를 찾아서 유용한 참여 방식으로 전달하는 것을 의미합니다. 시각적 분석은 데이터에 대해 질문하고 답하는 직관적인 접근 방식입니다. 성공 또는 문제 해결에 영향을 미치는 기회나 위험 요소를 발견할 수 있습니다.
6단계 - 인사이트 실행 및 공유: 인사이트를 발견한 후에는, 그에 맞는 조치를 취하거나 협업할 다른 사람들과 인사이트를 공유해야 합니다. 이를 수행하는 한 가지 방법은 대시보드를 공유하는 것입니다. 유용한 정보의 텍스트와 대화형 데이터 시각화를 사용하여 핵심 인사이트를 강조하면 대상 사용자의 의사 결정에 영향력을 미칠 수 있고, 이들이 좀 더 풍부한 정보를 기반으로 일상 업무를 수행하도록 도울 수 있습니다.
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