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리더의 94%가 더욱 가치 있는 데이터를 원하는 오늘날의 환경에서 이를 달성하는 방법

작성일 : 2023. 12. 13
데이터 및 분석 트렌드에 대해 전 세계 10,000명의 리더들로부터 수집한 의견을 소개합니다. AI 시대를 맞은 IT 및 비즈니스 리더들이 어떻게 데이터의 잠재력을 극대화하고 있는지 알아보세요. [Jiw Ingka | Adobe Stock]

데이터와 가치의 교차점을 의미하는 데이터 성숙도는 오늘날의 AI 트렌드에 성공적으로 적응하는 조직의 핵심 키워드입니다.

비즈니스의 성공은 올바른 정보를 적시에 보유하는지 여부에 달려 있습니다. 인공지능으로 인해 신뢰할 수 있는 고품질 정보에 액세스하려는 기업의 수요가 전례 없는 수준으로 증가하면서 그 중요성은 더욱 커졌습니다. 실제로 분석가 및 IT 의사결정권자의 92%는 신뢰할 수 있는 데이터가 그 어느때보다도 필요하다고 답했습니다. 이러한 요구 사항을 충족하기 위해 리더들은 모든 직원이 데이터 성숙도를 활용할 수 있도록 역량을 강화하고 조직 전반에 신뢰할 수 있는 데이터 기반을 구축해야 합니다. 

리더들이 어떻게 이러한 기반을 강화하고 AI가 주도하는 미래를 향한 새로운 길을 개척하고 있는지 탐색하기 위해 Salesforce는 10,000명이 넘는 글로벌 분석, IT 및 비즈니스 리더의 이야기를 듣고 여기에서 발견한 사실을 최신 데이터 및 분석 현황(State of Data and Analytics) 보고서에 요약했습니다.   

지금부터 몇 가지 핵심 사항을 살펴보고 이러한 인사이트를 적용해 데이터를 최대한 활용하고 AI가 제공하는 기회를 포착할 수 있는 방법을 소개하겠습니다.

 
"분석 및 IT 리더의 92%는 신뢰할 수 있는 데이터의 필요성이 그 어느 때보다도 높다고 답했습니다."
— 데이터 및 분석 현황 보고서

핵심 #1: 신뢰할 수 없는 데이터가 없다면 신뢰도 높은 AI를 구축할 수 없습니다.

예측적 분석에서 IT 관리에 이르는 모든 AI 활용 사례는 데이터에 기반합니다. 하지만 신뢰할 수 있는 양질의 데이터를 이용하지 않는 AI 솔루션으로는 원하는 결과를 얻을 수 없습니다. 간단합니다. 잘못된 입력값은 잘못된 출력값을 도출합니다.

그렇다면 구체적으로 데이터 신뢰도에 영향을 미치는 요소는 무엇일까요? 데이터 볼륨이 계속 증가하는 오늘날, 모든 데이터가 이 표준에 부합하도록 하기 위해 따라야 할 모범 사례는 무엇일까요? 데이터 신뢰성을 판단하는 데 필요한 질문의 예시는 다음과 같습니다.

  • 명확하고 일관된 데이터 수집 및 데이터 입력 프로세스가 있는가? 
  • 데이터가 정리 및 표준화되었는가?
  • 데이터가 보호되고 있으며 안전한가? 
  • 액세스/제어, 관리, 개인정보 보호, 보안, 규제 준수 및 규제 요건 등 데이터 수명 주기의 모든 측면을 다루는 거버넌스 프레임워크를 보유하고 있는가? 
  • 데이터가 목적에 부합하는가? 윤리 및 무결성에 대한 기대를 따르는가?

핵심 #2: 데이터와 비즈니스 전략을 연계할 때 데이터에서 손쉽게 더 많은 가치를 도출할 수 있습니다.

전 세계적으로 점점 더 많은 양의 데이터가 생성되고 있으며 향후 12개월 동안 평균 22%의 증가율을 기록할 것으로 보입니다. 

이러한 데이터의 홍수 속에서 비즈니스 리더들은 데이터에서 가치를 도출하는 것을 최우선 순위에 두고 있습니다. 자사 데이터에서 더 많은 가치를 도출해야 한다고 답한 비율은 94%에 달했습니다. 하지만 당사의 설문조사 결과, 보안 고려 사항과 대량 데이터 관리 작업이라는 두 가지 중대한 장애물이 이를 방해하고 있는 것으로 나타났습니다. 

이 두 가지는 밀접한 연관성을 지닙니다. 데이터 볼륨이 증가하면 보안 정책도 이를 따라가야 합니다. 하지만 분석 및 IT 리더 10명 중 6명은 내부 비즈니스 부서가 데이터를 어떻게 사용하고 있는지 모른다고 답했습니다. 이처럼 비즈니스 각 부분 간의 가시성 부재는 조직을 보안 위협에 더욱 취약하게 만들 뿐만 아니라 전체 비즈니스가 모든 데이터 자산에서 가치를 도출하는 것을 어렵게 만듭니다.

데이터에서 더 많은 가치를 도출하고자 하는 기업과 데이터 및 분석 리더는 이러한 단절을 해소해야 합니다. 해결책은 비즈니스 목표 및 이를 지원하는 데 필요한 데이터가 무엇인지에 대한 심도 있는 이해에서부터 시작합니다. 리더는 비즈니스 전략에 대한 충분한 이해가 이루어진 후 비즈니스 우선순위를 지원하는 데이터 전략 및 기술 인프라를 구축할 수 있습니다. 이 통합 접근법은 조직 전반에 필요한 인사이트를 촉진하고 협업 및 의사결정을 저해하는 데이터 사일로를 줄이는 데 도움이 됩니다.

최종적으로 조직은 재무 성과 개선, 생산성 증대 및 장기적 경쟁 우위 확보라는 결과를 얻을 수 있습니다. McKinsey Global Institute에 따르면 데이터 기반 조직은 고객 유치 확률이 23배, 고객 유지 확률이 6배, 수익성이 우수할 확률이 19배 더 높은 것으로 나타났습니다.

핵심 #3: 높은 데이터 성숙도를 구현하면 AI에서 더 많은 이점을 얻을 수 있습니다.

“데이터 성숙도”는 조직이 데이터를 사용해 중요한 일상 결정을 내리고 혁신을 촉진하며 미래 계획을 수립하는 등 높은 데이터 혁신 수준을 보유하고 있음을 의미합니다. 데이터 성숙도는 여러 이점을 제공합니다. McKinsey의 연구에 따르면 데이터 기반 기업은 목표를 더욱 빠르게 달성하며 이니셔티브가 세전 이익에 기여하는 비율이 최소 20%입니다.

데이터 성숙도가 높은 기업은 또한 데이터 문화가 잘 정의되어 있어 모든 구성원이 데이터 기반 접근법을 수용하는 데 필요한 인사이트를 보유하고 있습니다. 데이터 문화에서 데이터는 운영의 모든 측면과 결합됩니다. 데이터 문화를 보유한 조직은 다음과 같은 특성을 지닙니다.   

  • 데이터 및 분석이 비즈니스 결과와 연계됩니다.
  • 의사결정 및 비즈니스 프로세스에서 데이터를 우선순위에 둡니다.
  • 데이터를 이용한 성과 창출이라는 공통의 미션을 위해 단합합니다.

데이터 문화는 데이터 성숙도가 높은 기업을 정의하는 특성입니다. 따라서 데이터 성숙도는 자연스럽게 AI 성공의 핵심 지표가 됩니다. 실제로 데이터 성숙도가 높은 기업의 응답자는 효과적인 AI 사용을 위해 필요한 고품질 데이터를 보유할 확률이 두 배 더 높습니다.

결론

성공한 기업은 변화에 적응하는 능력이 매우 뛰어납니다. AI 혁명은 데이터 혁신이 가장 핵심적인 적응 사례라는 것을 입증했습니다. 세간에서는 AI가 인터넷만큼 보편화될 것이라는 의견이 나오고 있습니다. 현재의 하이프 사이클(hype cycle)에 기반할 때, 이는 충분히 실현 가능한 일로 보여집니다.

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