최종 결과 도출: 최고 데이터 책임자의 역할 진화

정보 기술이 발전하고 기업이 방대한 양의 데이터를 다루기 시작하면서 이 데이터를 관리하기 위한 전담 업무의 필요성이 필수가 되었습니다. 데이터 양이 기하급수적으로 증가함에 따라 데이터 수집, 저장 및 관리와 관련된 문제도 똑같이 복잡해졌습니다. 데이터를 캡처, 추출, 저장 및 액세스하는 것은 비용이 많이 들고 실망스러웠습니다. 다음 과제는 데이터를 처리하고 통찰력을 생성하기 위한 강력한 인프라를 구축하는 형태였습니다. CIO(Chief Data Officer)의 역할은 이렇게 생겼습니다.

CDO의 필요성

오늘날 의 비즈니스 현장에서 기업이 데이터에 크게 의존하지 않는 것은 이상합니다. Gartner 는 2019년까지 기업의 약 90%가 CDO를 갖게 될 것이라고 예측했습니다. Forrester의 보고서에 따르면 글로벌 기업의 45%가 이미 CDO를 보유하고 있으며 16%는 내년 말까지 CDO를 고용할 계획입니다. 이러한 추세와 예측은 데이터 기반 비즈니스의 부상을 처리할 전담 전문가의 중요성을 강조합니다.

사실, 제목은 전혀 새롭지 않습니다. Yahoo는 2004년에 최고 데이터 책임자를 임명했습니다. 그러나 이 제목이 전 세계 기업의 관심을 받기 시작한 것은 최근의 일입니다 . 간단히 말해서, 최고 데이터 책임자(Chief Data Officer)는 회사의 데이터 관리 활동을 책임지는 동시에 데이터 수집, 품질 및 전략에 열중합니다.

CDO의 역할은 처음에 조직에서 증가하는 데이터를 캡처, 저장 및 관리하는 것과 같은 활동에 더 중점을 두었습니다. 어떤 의미에서는 데이터를 사용하는 것보다 관리하는 것이 더 중요했습니다. 그러나 빅 데이터 환경이 개선되고 데이터 과학이 도입되면서 상황이 바뀌고 있습니다.

빅 데이터

빅 데이터는 단순히 크기만 증가하는 것이 아니라 처리, 분석 및 통찰력을 도출하는 방법도 변화하고 있습니다. 기업은 이제 이전보다 더 많은 방법으로 데이터를 사용합니다. 여기에는 비즈니스 인텔리전스, 고객 감정 분석, 사무실 공간 최적화 및 에너지 데이터 활용도 포함됩니다. 이제 대부분의 비즈니스가 웹에 뿌리를 두고 있기 때문에 웹 스크래핑 기술로 구동되는 웹 데이터의 가용성은 비즈니스에 웹 데이터를 사용하는 조직에 유리하게 작용했습니다. 빅 데이터는 단순한 비즈니스 인텔리전스 도구에서 조직 성장에 꼭 필요한 연료로 끊임없이 진화하고 있습니다. 이제 우리는 데이터에 대해서만 기능하는 비즈니스를 보유하고 있으며 모든 비즈니스가 데이터의 힘을 활용하여 더 나은 성과를 낼 수 있다고 말하는 것이 안전합니다 .

최고 데이터 책임자의 진화

최고 데이터 책임자의 역할은 지난 10년 동안 급속한 발전을 거쳤습니다. 단순히 데이터 인프라를 관리하고 관련 작업을 처리하는 것 외에도 조직은 이제 이 직책에 대해 높은 기대치를 가지고 있습니다.

과거에는 CDO가 규정 준수 정책 및 관련 위험을 관리해야 하는 데이터의 수호자 역할에 더 가깝지만 이제는 훨씬 더 가치 중심적인 역할로 진화했습니다. 이제 CDO는 비즈니스 결정에 영향을 주어 수익을 창출할 수 있어야 합니다. 이러한 CDO의 진화는 빅 데이터 자체의 진화와 상관관계가 있습니다. 데이터 과학의 개념이 날이 갈수록 인기를 얻으면서 기업은 데이터의 힘을 비즈니스 인텔리전스 도구로 활용할 수 있는 사람을 찾고 있습니다. 고품질 데이터를 사용하여 비즈니스 성장을 보장하는 전략을 제시할 수 있는 사람을 확보하는 것은 현재 조직을 최고 데이터 책임자로 이끄는 원동력입니다.

이전 CDO는 완전히 기술 지향적이었습니다. 기본 요구 사항은 어떤 데이터를 악용해야 하는지, 어떤 데이터를 보관할 가치가 있으며, 무엇을 폐기해야 하는지를 결정할 수 있는 능력이었습니다. 분명히 CDO는 보관할 가치가 있는 데이터를 보관 하고 활용할 수 있는 인프라를 구축하는 기술도 필요했습니다 . 나중에, 진화는 CDO를 새로운 단계로 이끌었습니다. 이 시점에서 최고 데이터 책임자(CIO)는 프로세스 지향적인 관리자의 역할을 맡았습니다. 그들은 업무의 중요한 기능으로 데이터 프로세스 간소화를 처리했습니다. 이제 이를 위해서는 기술적 통찰력과 프로세스 관리 기술이 모두 필요했습니다. 그러나 전략적 계획 및 비즈니스 노하우는 여전히 CDO에서 기대하는 기술의 일부가 아닙니다.

차세대 최고 데이터 책임자

신세대 CDO가 인수한 것은 최근 몇 년 사이였습니다. 완전히 새로워진 CDO는 비즈니스 프로세스 통찰력 및 기술 기술 외에 데이터 과학이라는 또 하나의 전문 지식을 보유하고 있습니다. 이제 CDO는 데이터에서 가치를 식별하고 추출하기 위해 추상적이고 정량적으로 생각할 수 있어야 합니다. 이는 더 높은 효율성, 더 나은 통찰력 및 새로운 수익원으로 이어집니다.

데이터가 상주하는 세 가지 상태가 있습니다. 전자 저장 메커니즘 내부 데이터베이스의 물리적 상태, 데이터 생태계의 도식 형태를 가정하는 논리적 상태, 세 번째 상태는 데이터를 처리하는 사람의 마음에 상주하는 상태입니다. 개념으로. 이를 개념적 상태라고 하며 조직에서 데이터 관리의 필수적인 부분입니다. 이러한 개념적 데이터 상태를 형성하려면 데이터 세트와의 정기적인 상호 작용이 필요합니다. 차세대 CDO는 위의 세 가지 상태에서 데이터를 관리할 수 있어야 합니다.

IT, 비즈니스 프로세스 및 데이터 과학 기술 의 결합이 최고 데이터 책임자 역할에 대한 지원자 풀을 극적으로 좁힐 것이 분명합니다 . 그러나 조직은 이러한 조합이 가져올 수 있는 긍정적인 결과에 대해 낙관적입니다. 또한 CDO를 지원하기 위해 전담 기술 팀을 두는 것이 좋습니다. 이것은 그 사람이 데이터를 더 활용하기 위해 더 전략적이고 창의적으로 생각하는 데 더 많은 시간을 할애할 것입니다. 이러한 방식으로 차세대 CDO는 더 많은 비즈니스 문제를 해결하고 데이터에서 올바른 통찰력과 가치를 제공하는 동시에 조직의 성장에 직접적인 영향을 줄 수 있습니다.

이러한 고유한 기술과 문제 해결에 대한 데이터 중심 접근 방식을 통해 스마트 CDO는 고객 경험을 크게 개선할 수 있으며 이는 곧 조직의 빠른 성장으로 이어집니다. 웹사이트/앱에서 수집된 실시간 데이터를 사용 하여 고객 의 선호도와 요구 사항을 파악하고 맞춤형 추천을 제공할 수 있습니다. Spotify 및 Amazon과 같은 회사의 추천 엔진은 위에서 언급한 개인화의 좋은 예입니다. 똑똑한 CDO는 자신의 창의성을 활용하여 손에 있는 데이터로 더 나은 아이디어를 도출할 수 있습니다.

가치기반 빅데이터 구현 사례

추천 알고리즘

추천 엔진은 검색 기록, 구매 내역, 구독, 좋아요 및 싫어요 등과 같이 사용자로부터 수집된 데이터 포인트를 사용하여 구축됩니다. 이를 구현함으로써 고객 경험과 참여도를 동시에 높일 수 있습니다. Amazon과 Netflix는 고객이 좋아하는 훌륭한 추천 엔진을 보유하고 있는 것으로 알려져 있습니다.

수요 예측

빅데이터를 활용한 수요예측은 비즈니스 효율성을 높일 수 있습니다. 지난 몇 년간의 판매 데이터를 분석하여 미래의 특정 기간 동안의 수요를 정확하게 예측할 수 있습니다. 이는 성장을 지원하고 수익 누출을 방지합니다.

리드 우선 순위 지정

기업은 빅 데이터와 머신 러닝을 결합하여 다양한 데이터 포인트를 기반으로 리드의 우선 순위를 지정하는 시스템을 개발했습니다. 이를 통해 첫 번째 접촉 지점부터 리드의 마감 가능성, 수익 영향 및 유지율을 이해하는 데 도움이 됩니다.

결론

CDO는 또한 데이터베이스와 서버의 세계와 소통할 수 있는 비즈니스 언어에 정통한 사람이어야 합니다. 비즈니스 사람들은 데이터 프로젝트에 대한 예산을 정당화하기 위해 데이터 중심 프로세스의 최종선에 대해 확신해야 합니다. 간단히 말해서, 신세대 CDO는 자신만의 손익에 대한 책임을 지게 될 것입니다. CDO의 역할에 적합한 후보자를 고용함으로써 조직은 수익에서 상당한 개선을 볼 수 있습니다.