빅 데이터 프로세스 및 구조

빅 데이터 운영

프로세스와 구조가 중요한 이유는 무엇인가요? 단기적으로는, 빅 데이터를 "운영화"하여 특정 비즈니스 문제를 해결하고 운영을 향상시키는 가장 좋은 방법을 나타냅니다. 장기적으로는, 조직이 분석 중심 사고를 내재화하고 진정한 데이터 중심 문화를 주입하는 데 도움이 됩니다.

근본적으로, 데이터를 어떻게 사용하는지가 중요합니다. 즉, 회사가 보유한 데이터를 어떻게 더 잘 사용할 수 있고, 고위 경영진, 비즈니스 분석가, 일선 직원 등 모든 사람들이 데이터를 사용하여 업무를 보다 효과적이고 생산적으로 수행할 수 있도록 하는 방법을 알아가는 것이 중요합니다.

빅 데이터 성공을 위한 구조화

빅 데이터를 포함하되 이에 국한되지 않는 데이터는 비즈니스 의사 결정의 기초입니다. 따라서 빅 데이터 수명주기의 다양한 단계에서 더 좋은 성과를 내는 기업이 더 나은 의사 결정을 통해 성공할 가능성이 더 높습니다.

• 방대한 양의 다양한 데이터를 수집, 저장, 통합 및 관리하는 비용 효율적인 수단
• 사용자가 데이터 스트림과 상호 작용하고, 질문하고, 데이터 스트림에 "다이빙"할 수 있도록 지원(이상적으로 셀프 서비스 기반)
• 표준 운영 검토 및 성과 관리 주기를 지원하기 위해 사용하기 쉬운 보고서에 중요한 트렌드, 신호 및 패턴을 시각화하고 표시
• 시장 동향을 실시간으로 모니터링하고 신호를 감지하여 응답성을 높이고 운영 민첩성을 향상시킵니다.

빅 데이터 프로세스와 구조가 IT 부서만의 전유물이 아니라는 점에 주목할 필요가 있습니다. 비즈니스 문제와 기회(기술 역량 또는 제약이 아닌)가 의제를 형성하고 토론을 주도해야 합니다. "IT가 가지고 있는 데이터 중 어떤 데이터를 사용해야 올바른 행동 방침을 선택하는 데 도움이 될 수 있나요?"는 좋은 질문이 아닙니다. 대신 "장소 및 소유자를 불문하고 올바른 결정을 내릴 수 있도록 도움이 되는 데 필요한 데이터는 무엇인가요?"라는 질문을 해야 합니다.

기업의 모든 구성원들이(고위 경영진에서 비즈니스 분석가에 이르기까지) 기본 기술 구조를 다루지 않고 빅 데이터를 활용할 방법을 논할 수는 없습니다.

고도로 통합되고 분석이 가능한 에코시스템에 대한 비전을 중심으로 기반을 견고하게 설계해야 합니다. 이러한 비전은 빅 데이터를 둘러싼 전략적 과제에 대해 전체적인 관점을 취해야 합니다. 또한 빅 데이터가 작동하는 방식에 대한 명확한 이해가 필요합니다.

궁극적으로 다음 요소 없이, 빅 데이터를 실행 가능한 통찰력 및 비즈니스 가치로 전환할 수 없습니다:

• 비즈니스 전반에 걸쳐 리포지토리를 통합하여 데이터 재사용을 가능하게 하고 최종 사용자에 대해 복잡성을 마스킹합니다.
• 올바른 사용자가 가치가 높은 고품질 데이터 스트림 및 애널리틱스 도구에 쉽게 액세스할 수 있습니다.
• 애자일 셀프 서비스 기능을 만들기 위해 데이터 및 검색 플랫폼을 연결
• 강력한 데이터 관리 관행, 잘 정의된 비즈니스 규칙 및 데이터를 지속적으로 사용하기 위해 “가드레일” 역할을 하는 강력한 거버넌스

성공적인 구조화에 대한 보상은 여러 형태로 나타납니다. 특정 비즈니스 프로세스 내에서 보다 정밀한 통찰력, 기능 단위 및 사업부 전반에 걸친 패턴 인식 기능 향상, 시장 변화에 대한 민감도를 향상시킬 수 있습니다. 또한, 빅 데이터 및 애널리틱스 판도가 계속 변화함에 따라 유연하고 잘 설계된 빅 데이터 인프라는 장기적으로 가치가 있습니다.

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