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AI 기반 데이터 문화를 구축하는 방법과 데이터 기반 기업

작성일 : 2023. 12. 18

데이터 문화 구축이 필수인 이유는 무엇일까요? 데이터 기반 기업은 대부분의 지표에서 더 나은 성과를 내고, AI를 더 효율적으로 활용합니다. 조직 내 모든 사람에게 데이터를 활용하여 더 나은 결정을 내리는 노하우를 제공할 때가 되었습니다. 여러분의 비즈니스는 이에 달려 있습니다.

데이터 뒤에 숨겨진 것

대부분의 비즈니스 리더들은 데이터가 의사결정에 중요하다고 말하지만, 10,000명의 리더들을 대상으로 한 새로운 글로벌 설문 조사는 다른 이야기를 보여줍니다.

  • 67%의 리더는 가격 책정과 같은 중요한 결정에 데이터를 사용하지 않고 있습니다.
  • 기업 중 1/3 미만만이 새로운 시장 진출 전략을 결정하는 데 데이터를 활용하고 있습니다.
  • 79%는 다양성과 포용을 위한 정책을 결정할 때 데이터를 사용하지 않고 있습니다.
  • 기후 목표를 안내하는 데 데이터를 활용하는 기업은 17%에 불과합니다.

변화해야 하는 근거

데이터 안에는 핵심적인 인사이트가 담겨 있습니다. 인공 지능은 중요한 트렌드, 기회 및 도전을 신속하게 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 그러나 이것은 오로지 방정식의 절반에 불과합니다. 신뢰할 수 있는 AI와 함께 데이터 문화를 구축하는 것이 이러한 숨겨진 인사이트를 발굴하는 데 중요합니다.

  • 데이터를 기반으로 결정을 내리는 기업의 58%는 그렇지 않은 기업보다 수익 목표를 달성할 가능성이 더 높습니다.
  • 데이터 툴킷에 인공 지능을 추가하는 회사는 평균적으로 매출을 30% 증가시킵니다.
  • 이러한 접근 방식을 수용하는 회사는 인재와 자본을 4배 빠르게 재분배하며 신속하게 독특하고 개인화된 고객 경험을 창출할 수 있습니다.

지금 할 수 있는 일

세계적인 수준의 데이터 문화를 구축하기 위한 몇 가지 제안이 있습니다. 아래에서 각각에 대해 더 자세히 살펴보겠습니다.

  • 적합한 팀 멤버 선택
  • 팀에 적절한 교육과 기술 제공
  • 작은 규모에서 가정을 테스트하고 반복
  • 데이터 문화의 인간적 요소에 우선순위 부여
  • 데이터로부터 더 많은 가치를 얻을 수 있는 지점에서의 AI 활용

데이터 기반과 데이터 정보 기반의 차이점은 무엇인가요?

데이터 기반 조직에서는 대부분 또는 모든 직원이 데이터를 찾아 분석하며, 그 의미를 추론하고 대시보드를 구축하며, 데이터를 사용하여 다음 단계를 결정할 수 있습니다. 직원들은 이를 위해 데이터 분석가에게 의존하지 않아도 됩니다.

반면에 데이터 정보 기반은 데이터, 내부 연구, 개인 경험 및 인사이트의 혼합을 기반으로 의사 결정하는 것을 의미합니다. 데이터 정보 기반 조직은 데이터 기반 조직의 데이터 기술을 가지고 있을 수도 있고 그렇지 않을 수도 있습니다.

데이터 문화를 구축하는 것이 필수인 이유

데이터 문화를 구축할 때 CEO들은 이를 어디서부터 시작해야 하는지 결정하기 어려운 수많은 상황에 놓여 있습니다. 새로운 데이터 문화의 가치를 입증하는 사용 사례로 작은 규모로 시작하여 분석 마비를 극복합니다. 데이터 문화의 효용을 의심하는 사람들에게 성과를 홍보해야 합니다. McKinsey의 연구에 따르면 데이터 기반 기업은 목표를 더 빨리 달성하며 그들의 프로젝트는 소득세 이전 수익의 최소 20% 이상 기여합니다.

데이터 중심 문화가 가치 있는 이유는 다음과 같습니다.

데이터 분석은 실질적인 트렌드를 식별합니다.

데이터 분석은 가치를 발굴하는 패턴을 표면화하고, 기업이 시장 기회를 보다 빠르게 포착하고 활용할 수 있게 합니다. AI를 추가하면 데이터를 대규모로 분석하고 권장 사항을 제공함으로써 업무 프로세스를 더욱 신속하게 할 수 있습니다. 이 두 가지를 결합하면 성장과 혁신을 촉진하며 경쟁 업체와의 차별성을 강화합니다.

인공 지능과 머신러닝은 성공률을 30% 향상시킵니다.

제도적 지식과 직감에 의존하여 의사 결정을 이끌고 있는 기업들은 기회를 놓치고 있습니다. AI와 머신러닝을 활용하면 직원들은 신속하고 자신감 있게 올바른 결정을 내릴 수 있습니다. Salesforce의 연구에 따르면 AI를 CRM 시스템에 추가하면 비즈니스 전반에 걸쳐 효율성, 생산성 및 매출 성장과 같은 주요 지표에서 성공률이 평균적으로 30% 증가합니다.

전략적인 업무는 직원 참여를 유지합니다.

데이터 분석을 통해 일상적인 결정을 내릴 때, 직원들은 아무런 가치가 없는 기본 작업에 덜 시간을 소비하고 전략적인 작업에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 이는 조직구성원들의 참여와 생산성을 높입니다. 이것이 바로 데이터를 선도하는 조직의 84%가 직원의 근속률 증가라는 결과를 보여주는 이유입니다.

적합한 팀의 역량 강화를 통한 재정적 이익 달성

데이터 챔피언 커뮤니티를 구축하는 가장 좋은 방법은 바로 데이터 기반 의사 결정으로 수익을 늘리는 방법과 운영을 간소화하는 방법을 보여주는 것입니다. 단지 흥미로운 결과를 얻을 수 있을 것 같다는 이유만으로 분석 사용 사례를 선택하지 마세요. 그보다 재정적인 이익을 얻을 수 있고 최대 영향을 발휘할 수 있는 프로젝트를 선택하세요.
 

시작하는 방법은 다음과 같습니다:

단계 1: 적절한 팀원 선택

조직 전체의 다양한 구성원들로 조직된 태스크 포스를 만들어보세요. 태스크 포스의 멤버들은 협업적인 마인드셋, 차별화된 기술과 능력, 그리고 다양한 조직적 시각을 가져야 합니다. 임원, 라인 관리자, 데이터 엔지니어, 개발자, 그리고 머신 러닝 설계자를 포함해야 합니다.

단계 2: 팀에 적절한 교육과 기술 제공

데이터 활용 능력에 대한 통계는 그다지 좋지 않습니다. 근로자의 35%만이 데이터 시각화 도구에 대한 교육을 받았으며, 통계 도구에 대한 교육을 받은 근로자는 29%뿐입니다. 27%는 자신의 역할과 관련된 데이터를 읽을 수 있다고 하며, 26%만이 데이터를 기반으로 결정을 내릴 수 있다고 답했습니다. 증강 분석 기반 기술을 사용하면 모든 근로자가 데이터의 힘을 활용할 수 있습니다.

단계 3: 소규모로 시작하기

가설을 작은 규모로 정립하고 테스트하는 것을 반복하세요. 구성원들은 자신들의 순익을 기준으로 프로젝트의 가치를 측정할 수 있게 되면 성공했다는 것을 알게 될 것입니다.

한 금융 서비스 회사에서 이러한 소규모 테스트가 어떻게 작용했는지 예를 들어보겠습니다. 간단한 클러스터링 분석을 통해 영업 지역 전체에서 소규모 데이터 클래스를 평가한 후 커버리지를 맞춤화하여 그 다음 해에 100만 달러의 추가 수익을 발생시켰습니다. 이러한 결과는 회사 전체에서 데이터 기반 의사 결정에 대한 열정을 형성하는 데 충분했습니다.

단계 4: 데이터 문화의 인적 요소에 우선순위 부여

팀 구성원이 편견과 오류를 피하기 위해 분석의 설정, 테스트, 조정 및 적용에 참여하도록 하세요. 이러한 것들이 이익뿐만 아니라 이익 이상의 부정적인 영향을 미칠 수 있기 때문입니다.

데이터를 액면 그대로 받아들이지 않음으로써 편견을 피하세요. 예를 들어, 우편번호는 표면적으로는 위치 지표에 불과합니다. 그러나 우편번호가 종종 지역의 인종적 구성을 대표하는 경우가 많으며 대출 기관이나 보험사들이 대출 신청서에 작성한 우편번호를 심사에 영향을 미치도록 고려하는 경우, 이 데이터 포인트에 근거한 결정이 공정하고 편견이 없도록 하기 위해 심사자들이 개입해야 합니다.

단계 5: AI가 비즈니스에 도움이 되는 부분 식별

AI 여정을 시작하거나 이미 시작한 경우에도 계속할 수 있는 곳이 많습니다. 처음부터 윤리적 기준, 일관성 및 책임감을 확립하세요. 데이터를 초기에 준비하면 AI를 최대한 활용할 수 있습니다.

데이터 문화를 구축하기 위한 다음 단계

데이터 문화를 구축한다는 것은 어려운 작업입니다. 이런 일들은 하루아침에 일어나는 것이 아닙니다. 이러한 형태의 변화는 많은 비즈니스 리더들에게 새로운 것일 수 있으며, 새로운 접근법에 착수하는 것은 시간, 시행착오 및 문화 변화가 필요하다는 점을 기억하세요.

하지만 선도적인 기업들은 실험과 도전을 장려합니다. 왜냐하면 데이터 기반이 아니고 AI를 받아들이지 않는 것이 더 큰 위험이라고 믿기 때문입니다. 그리고 아무것도 하지 않는 것이야 말로 가장 큰 리스크입니다.

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