Big Data Social Analytics Service

소셜 빅데이터 분석 솔루션인 스마트크런처(Smart Cruncher)는 사용자 반응 지표 데이터를 수집 및 분석하여 효과적인 디지털 마케팅 실행을 위한 시장ᆞ고객분석, 홍보·마케팅 전략수립, 신사업ᆞ신상품 개발 전략 수립, VOCᆞ위기 모니터링 등의 서비스를 제공합니다.

Google Analytics Service

국내의 대기업 및 관공서는 물론 태국, 인도네시아등 해외 구축사례의 경험은골든프래닛의 노하우를 느끼실 수 있습니다. 아래의 구글 애널리틱스 기능을 통해 고객사의 요구사항에 맞는 컨설팅 업무를 진행 합니다.

Marketing Automation

골든플래닛의 디지털 마케팅이란 고객의 니즈가 발생한 시점을 정확히 알고, 고객의 니즈를 정확히 파악하여 고객이 필요로 하는 상품을 전달하는 과정이라고 할 수 있으며, 소비자들과의 커뮤니케이션을 통해 ‘고객 경로 맵(Customer Journey Map)’을 파악하는 것이 중요합니다.

데이터 기반 의 조직화 하기

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데이터 기반 의 조직화 하기

By. Adi Gaskell, Contributor

편역 소호영

 

데이터 중심적 의사결정은 직감적으로 생각해봐도 물론 타당하지만, 상업적으로도 매우 합리적이라는 증거가 점차 늘고 있습니다.

실제로 McKinsey의 조사에 따르면 데이터 기반 조직은 23배 더 많은 고객을 확보하고, 6배 더 유지시키며, 결론적으로 19배 더 많은 이익을 발생시키는 것으로 나타났습니다.

데이터에 기반한 의사결정이 이런 잠재력을 가지는 것을 인지하고 있는 것은 물론 중요합니다. 하지만 아는 것과 실제로 실행하는 것은 굉장히 다른 영역입니다. 그렇다면, 여러분은 데이터에 기반한 조직이 되기 위해서 어떻게 하고 있나요?

Starting With Why

다른 기술 중심적 변화 프로젝트와 마찬가지로, ‘데이터 중심’으로의 변화가 실패할 확률은 굉장히 높습니다. 실제 재무 자문서비스 전문업체인 EY의 최근 보고서에 따르면 전체 조직 중 81%가 데이터가 모든 결정이나 업무의 가장 중심에 위치해야 한다는 생각을 가지고는 있지만 대부분의 경우 데이터를 고립된 상태로 방치하고 있었습니다. 따라서 모든 일을 항상 처음부터 다시 시작하고 있다는 사실을 발견했습니다.

 

그렇다면 “데이터 중심적 변화 프로젝트”를 진행하기 위해서 과연 어떻게 해야 할까요? YMCA의 Mario Trescone은 그 첫 번째 단계로 데이터 중심으로 가려는 이유를 명확히 해야 한다며 다음과 같이 말합니다. “조직은 왜 데이터가 필요한지 또는 왜 하필 지금인지를 스스로 묻는 시간이 꼭 필요합니다. 이런 질문들은 또한 철저히 생각해 보아야 할 수 많은 질문을 만들어내는 초석과 같은 역할을 해야 합니다. 따라서 ‘어떤 일들이 데이터를 활용해야 하는 필요성을 야기시켰는가?’와 같은 질문을 스스로 하는 것이 중요합니다. 하지만 실제 많은 조직들은 필요한 BI(Business Intelligence) 리소스를 얻기에만 바쁠 뿐 BI 리소스를 조직 내에 어떻게 적용시킬 것인지(데이터를 효과적으로 활용하는 것은 모든 면에서 조직 문화를 바꿔놓을 것이기 때문에 사전에 충분히 준비할 필요가 있음), BI 기능이 의사 결정 과정에서 어떤 역할을 해야 하는지, 어디에 구축되어야 하며 그 이유는 무엇인지(보고 체계에 있어서), 다른 부서에 어떤 영향을 미칠 것인지 등을 사전에 충분히 고려하지 않습니다. 하지만 위와 같은 질문들의 답은 조직이 ‘데이터 거버넌스 체제’로 가는 첫 걸음을 떼도록 도울 것입니다.”

 

Dull But Important

높이 오르기 전에 기초가 확실히 다져져 있는지 확인해야 하지만, 이는 많은 조직들이 간과하고 그냥 지나쳐버리는 일상적인 일입니다. 데이터 목록을 정리하는 일은 많은 경영진이 착수하기를 꺼리기는 일이기 때문에 수 많은 데이터가 고립된 상태로 방치되어 있습니다. 데이터 목록을 정리하는 것은 또한 보안이나 규정에서 발생할 수 있는 골치 아픈 문제에 좀 더 집중할 수 있도록 하는데, 유럽과 미국의 규제 당국은 고객의 개인정보를 가지고 있는 회사에게 연간 매출액의 최고 5%를 벌금으로 내게 하고 있습니다.

 

보시다시피 규정을 준수하는 것은 매우 중요한 사안이며, 많은 회사가 데이터 책임자 또는 분석 책임자에게 데이터 이슈를 감독하도록 하고 있습니다. 실제로 규정은 5,000건 이상 개인정보를 처리하는 기업이라면 어디든 데이터 보호 책임자를 두도록 하고 있습니다.

 

A Data Driven Culture

데이터 품질에 대해 확실하게 확인했다면 필요할 때 바로 인사이트를 줄 수 있도록 만드는 것이 중요합니다. 이것이 바로 그 전의 노력들이 빛을 발하는 순간일 것입니다. EY는 데이터 품질이 데이터 중심 경영의 가장 큰 장애물이라고 밝혔습니다.

 

이것은 소셜 미디어 데이터와 같이 새로운 형태의 데이터 소스일 경우 더욱 그러한데, 바로 이것이 데이터 활용 능력을 키우는 것이 조직에 있어서 매우 중요한 이유입니다. CrowdFlower에 따르면 최근 83%의 조직이 필요한 데이터 활용 능력을 키우는데 어려움을 겪고 있다고 말합니다. Gartner의 연구에서도 비슷한 양상이 발견되는데, 이것을 적절한 기술을 찾아내고 시행하는 것과 결부시켜 생각해보면 이 마지막 단계가 가장 어려운 것임을 쉽게 발견할 수 있을 것입니다.

 

“기업은 충분한 시간을 들여서 조직의 BI 업무를 위해 적당한 사람을 고용하고 있는지를 확인 해야 합니다. 잘 훈련된 분석 전문가를 갖는 것은 전체 프로세스의 중심적 역할을 합니다. 하지만 실제 업무 경험이 있는 팀을 꾸리는 것은 분석에서 의사 결정 과정을 서포트할 실행 가능한 인사이트로 전환시키는데 있어서 똑같이 중요합니다. 또한 덧붙이고 싶은 것은, 만약 사회과학에 대한 이해가 있다면 데이터를 소비자 행동과 같은 인간 요인과 결합시키는데 큰 장점으로 작용합니다.  비즈니스 인텔리전스 팀의 중심에는 데이터가 내부적으로 어떻게 작용하고 있는지 (의사결정이나 자원 할당과 같은)부터 조직을 둘러싸고 있는 다양한 요소들의 원인과 결과를 이해하는 것과 시장 상황까지 그리고 그것들이 어떻게 교차되어서 소비자에게 전달되고 있는지를 이해하는 솔루션 엔지니어들로 이루어져 있습니다.”라고 Trescone은 말합니다.

 

앞서 살펴 보았듯이 조직에서 데이터 거버넌스 체제를 성공적으로 구축하기 위해서는 분석 전문가의 적절한 배치와 활용, 조직 내 의사결정권자들의 데이터에 대한 충분한 이해도, 부서간의 유기적인 데이터 협업 체계 등의 요소가 적절히 어우러져야만 합니다. 따라서 조직 내에서 위의 요소들이 제대로 작용하고 있는지를 확인하고 이를 끊임없이 개선시키려는 노력이 무엇보다 중요할 것입니다.

 

원문 글 보기:

https://www.forbes.com/forbes/welcome/?toURL=https://www.forbes.com/sites/adigaskell/2016/10/28/becoming-a-data-driven-organization/&refURL=&referrer=#45acfc441210

By | 2017-07-19T13:42:40+00:00 4월 20th, 2017|Categories: 빅데이터, 소셜분석|0 Comments

About the Author:

소 호영
BigData Intelligence Team ㅣ hyso@goldenplanet.co.kr

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