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더 많은 기술 부채를 만들지 않으면서 비즈니스 가치를 더 빠르게 올릴 수 있는 좋은 방법이 있을까요?

더 많은 기술 부채를 만들지 않으면서 비즈니스 가치를 더 빠르게 올릴 수 있는 좋은 방법이 있을까요?
대부분의 조직들은 매 회계년도별로 승인하고 예산을 배정할 기업 목표를 결정합니다. 이는 수익 성장, 원가 절감 또는 규제/리스크 준수 등으로 분류할 수 있습니다. 결정이 이루어지면 그러한 목표를 달성할 책임을 맡은 부서들은 목표에 따른 계획을 수립해 집행합니다. 오늘날 모든 기업 목표에는 일정한 유형의 BI 및/또는 AI 분석이 필요합니다. 각 부서와 프로젝트 팀별로 각자의 애널리틱스 니즈를 개별적으로 해결하려는 경우가 많습니다. 언뜻 보면 그렇게 하는 것이 더 빠른 방법처럼 보입니다. 하지만 이러한 노력은 의도치 않게 데이터의 중복 및 불일치성, 데이터 품질 저하, 막대한 처리 비용, 그리고 결국에는 분석 결과의 상충과 같은 기술 부채를 발생시킵니다.  
 
빠른 가치 실현 속도와 데이터 품질 유지는 정반대의 목표처럼 보이지만 꼭 그래야만 할까요? 비즈니스 목표를 달성하는 데 필요한 분석 역량과 사용 사례가 이미 필요한 데이터 영역에 매핑되어 있다면 어떨까요? 현재 데이터 영역과 신규 데이터 영역을 체계적으로 평가하고 추적할 수 있는 쉬운 방법을 이미 갖추고 있다면 어떨까요? 이러한 데이터 소스가 결합되어 비즈니스 가치와 정보 준비 상태를 바탕으로 지속적인 우선 순위 지정이 가능하다면 어떨까요? 

와! 그렇다면 먼저 최소한의 노력을 들여 가장 가치 있는 애널리틱스를 구현하는 방법에 대한 인사이트와 권장 사항을 얻을 수 있을 것입니다. 하지만 동시에 데이터 재사용을 극대화하고, 새로운 데이터 소싱 노력을 간소화하며, 모든 사람의 데이터 품질을 개선함으로써 모든 분석 및 데이터 니즈에 우선 순위를 둘 수도 있을 것입니다.   

테라데이터의 비즈니스 가치 인사이트(Business Value Insights, BVI)를 이용하면 바로 그렇게 할 수 있습니다! BVI를 이용하면 테라데이터가 보유한 방대한 비즈니스 기능과 분석 역량, 사용 사례를 살펴보고 애널리틱스를 선별함으로써 우리 회사의 비즈니스 목표에 가장 적합한 것을 선택할 수 있습니다. 이러한 애널리틱스는 이미 표준화된 비즈니스 데이터 영역에 매핑되어 있습니다. 또한 BVI를 이용하면 당사의 표준화된 비즈니스 데이터 영역에 대해 현재 테라데이터 Vantage에 보유하고 계신 데이터의 확률론적 매칭을 실행할 수 있습니다. 그 결과는 선택하신 애널리틱스와 데이터 니즈, 이미 제공되고 있는 데이터로 이루어진 그리드 형태로 나옵니다(그림 1).
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그런 다음 BVI는 이 결과를 귀사의 비즈니스 우선 순위와 결합해 비즈니스 가치와 정보 준비 상태를 기준으로 인사이트와 권장 사항을 제공해 드립니다. 이러한 권장 사항은 2x2 그리드(Act Now, Act Accordingly, Plan Now, Plan Later)로 시각화됩니다(그림 2).  
 
  • Act Now 사분면은 비즈니스 가치가 가장 높고 구현할 데이터 영역 중 이용 불가한(또는 더 최신) 부분이 가장 적은 애널리틱스로 이루어져 있습니다.  
  • Act Accordingly 사분면은 비즈니스 가치가 가장 낮지만 동시에 이용 불가한 데이터 영역도 가장 적은 애널리틱스로 이루어져 있습니다.  
  • Plan Now 사분면은 비즈니스 가치는 상대적으로 높지만 구현해야 할 데이터 도메인 중 이용 불가(또는 더 최신) 데이터가 더 많은 애널리틱스들입니다.
  • Plan Later 사분면은 비즈니스 가치가 상대적으로 낮고, 구현해야 할 데이터 영역 중 이용 불가한 부분이 상대적으로 많은 애널리틱스들입니다.
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위 그래프에 나와 있는 각 애널리틱스 그룹별로 아래 그리드에 자세한 정보가 나와 있습니다(그림 3). 그리드에는 (이용 불가한) 새로운 데이터 영역 수, (이용 가능한) 기존 데이터 영역 수, 정보 준비 상태 점수와 비즈니스 이점 사분면에 대한 자세한 정보가 나와 있습니다. 사용 사례의 컬러 코딩은 2x2 그래프(그림 2)의 사분면을 바탕으로 한 것입니다.
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BVI를 이용하면 심층 분석을 통해 동일한 데이터 영역에 대해 어느 애널리틱스가 유사한 니즈를 가지고 있는지 더 효과적으로 파악할 수 있습니다(그림 4). 이는 신규 데이터 영역을 소싱하거나 기존 데이터 영역을 확장할 때 여러 개의 애널리틱스에 대해 데이터 니즈를 고려할 수 있도록 함으로써 포인트 솔루션에 대한 필요를 없애는 데 매우 중요합니다. Act Now와 Act Accordingly 사분면의 공통적인 데이터 니즈를 파악하면 조직 차원에서 데이터 소싱 노력을 간소화하고, 처리 비용을 절감하며, 더 높은 데이터 품질을 확보할 수 있습니다.
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모든 조직은 애널리틱스 비즈니스와 데이터 니즈 사이의 균형을 맞추기 위해 애쓰고 있습니다.  한쪽으로 치우치다 보면 개발 주기가 더 길어지고, 처리 비용이 늘어나고, 데이터 품질이 저하되는 등 여러 다양한 증상이 나타나며, 이러한 각 증상은 기술 부채를 늘리는 결과를 초래합니다. 
 
BVI는 비즈니스 가치와 정보 준비 상태를 모두 고려함으로써 비즈니스와 IT 니즈 사이의 균형을 유지합니다. Act Now 사분면의 사용 사례를 구현하면 이 부분은 2x2 그래프를 벗어나게 됩니다(그림 2). 나머지 사용 사례는 오른쪽으로 이동하기 시작합니다. 새로운 사용 사례가 계속해서 추가되며, 그 중에는 데이터 영역 니즈가 유사한 것도 있고 다른 것도 있을 것입니다. 테라데이터의 비즈니스 밸류 인사이트 접근법을 이용하면 데이터 재사용을 극대화하고 데이터 품질을 개선하면서 동시에 비즈니스 가치를 지속적으로 점증시켜 나갈 수 있습니다. 
 
귀사 조직에서 BVI를 활용하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 테라데이터 고객 성공 관리자에게 문의해 주시기 바랍니다.
Portrait of Dwayne Johnson

(Author):
Dwayne Johnson

Dwayne Johnson is a principal ecosystem architect at Teradata, with over 20 years' experience in designing and implementing enterprise architecture for large analytic ecosystems. He has worked with many Fortune 500 companies in the management of data architecture, master data, metadata, data quality, security and privacy, and data integration. He takes a pragmatic, business-led and architecture-driven approach to solving the business needs of an organization.
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