데이터의 전체 가치를 활용하는 방법은 무엇입니까? 제품처럼 관리하세요
2022년 6월 14일| 기사
비랄 데 사이 , 팀 파운틴, 그리고카이바운 로샨키시
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데이터 기술을 결합하기 위한 재사용 가능한 데이터 제품 및 패턴을 생성하면 회사는 현재와 미래의 데이터에서 가치를 도출할 수 있습니다.
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최근 하버드 비즈니스 리뷰(Harvard Business Review) 에 게시된 "A better way to put your data to work"(A better way to put your data to work)(A better way to put your data to work)(A better way to put your data to work)(A better way to put your data to work)(A better way to put your data to work)(A better way to put your data to work)(A better way to put your data to work)(A better way to put your data to work)(A better way to put your data to work)(A better way to put your data to work)(A better way to put your data to work)(A better way to put your data to work)(A better way to put your data to work)(A better way to put your data to work)(A better way to put your data to work)라는 기사에서는 지속 가능한 가치 창출 경로를 설정하는 방법을 자세히 설명합니다. 핵심은 소비자 제품처럼 데이터를 관리하는 것입니다. 여기서는 이 접근 방식을 시각적으로 요약합니다.
데이터에 대한 오늘날의 지배적이지만 대체로 성공하지 못한 접근 방식
조직은 일반적으로 풀뿌리 또는 빅뱅 데이터 전략을 사용하지만 둘 다 데이터 투자를 최대한 활용할 수 없습니다.
풀뿌리 접근법
풀뿌리 접근 방식에서 개별 팀은 필요한 데이터와 기술을 함께 모아야 합니다. 이 접근 방식은 구축, 관리 및 유지 관리에 비용이 많이 드는 맞춤형 기술 아키텍처와 복잡하게 얽힌 노력의 중복을 초래합니다.
빅뱅 전략
빅뱅 전략을 사용하는 조직에서는 중앙 집중식 팀이 데이터를 한꺼번에 추출, 정리 및 집계합니다. 이 접근 방식은 발생하는 일부 재작업을 제거할 수 있지만 종종 비즈니스 사용 사례와 일치하지 않아 최종 사용자의 특정 요구 사항을 지원하지 못합니다. 최종 사용자는 종종 데이터가 필요한 수준의 거버넌스와 품질을 제공하는지 확인하는 데 어려움을 겪으며 이로 인해 시간 절약이 제한됩니다. 나중에 비즈니스 가치와 일치하는 새로운 사용 사례에 대한 작업은 풀뿌리 접근 방식과 관련 문제를 유발하는 경우가 많습니다.
이러한 전략은 가치를 창출할 현재 및 미래 사용 사례의 토대를 마련하지 못합니다.
우리는 장애가 있는 개인이 우리 웹사이트에 동등하게 접근할 수 있도록 노력합니다. 이 콘텐츠에 대한 정보를 원하시면 기꺼이 도와드리겠습니다. McKinsey_Website_Accessibility@mckinsey.com 으로 이메일을 보내주십시오.
더 나은 접근 방식: 제품과 같은 데이터 관리
우리는 기업이 소비자 제품(디지털이든 물리적이든)과 같이 데이터를 대신 관리할 때 데이터 투자로부터 단기적 가치를 실현 하고 내일 더 많은 가치를 빠르게 얻을 수 있는 길을 닦을 수 있다는 것을 알게 되었습니다.
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데이터 제품은 하나의 엔터티에 대한 모든 데이터를 제공합니다.
데이터 제품은 조직 전체의 사람들이 쉽게 액세스하고 다양한 비즈니스 과제에 적용할 수 있는 고품질의 즉시 사용 가능한 데이터 세트를 제공합니다. 예를 들어 데이터 제품은 고객, 직원, 제품 라인 또는 지점과 같은 중요한 엔터티에 대한 360도 보기를 제공할 수 있습니다. 또는 실제 자산의 운영을 복제하는 디지털 트윈과 같은 주어진 데이터 기능을 제공할 수 있습니다.
We strive to provide individuals with disabilities equal access to our website. If you would like information about this content we will be happy to work with you. Please email us at: McKinsey_Website_Accessibility@mckinsey.com
데이터 제품은 표준 유형의 소비를 가능하게 하기 위해 연결됩니다.
데이터 제품은 데이터를 "소비"하기 위해 디지털 앱 또는 보고 시스템과 같은 다양한 비즈니스 시스템에 필요한 배선을 통합합니다. 각 유형의 비즈니스 시스템에는 데이터 저장, 처리 및 관리 방법에 대한 고유한 요구 사항 집합이 있습니다. 우리는 이것을 "소비 원형"이라고 부릅니다.
조직의 로드맵에 수백 가지 사용 사례가 있을 수 있지만 일반적으로 5가지 기본 소비 원형 중 하나에 적합합니다. 이러한 소비 원형 중 하나 이상을 지원하도록 구축된 데이터 제품은 유사한 원형을 가진 여러 비즈니스 애플리케이션에 쉽게 적용할 수 있습니다.
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더 빠른 속도와 효율성을 가능하게 하는 데이터 제품
데이터 제품을 사용하는 팀은 데이터를 검색하고, 올바른 형식으로 처리하고, 맞춤형 데이터 세트와 데이터 파이프라인을 구축하는 데 시간을 낭비할 필요가 없습니다. 이는 궁극적으로 아키텍처 혼란과 거버넌스 문제를 야기하는 노력입니다.
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이 접근 방식의 이점은 다음과 같이 중요할 수 있습니다.
제품 개발에 성공하려면 전담 관리 및 자금 지원, 표준 및 모범 사례 수립, 성과 추적 및 품질 보증을 보장하는 운영 모델이 필요합니다. 데이터 제품의 성공도 다르지 않습니다.