데이터 사일로를 허물면 비즈니스에서 데이터의 진정한 잠재력을 발견할 수 있습니다
데이터는 비즈니스를 주도합니다. 이는 부정할 수 없는 사실입니다. 모든 의사 결정, 문제, 해결책의 중심에는 비즈니스에서 생성되고 수집된 데이터가 있습니다. 그렇기 때문에 데이터를 필요로 하는 사람들이 데이터를 사용할 수 있도록 하는 것이 중요합니다.
문제는 조직 내 실무 그룹이 데이터를 수집할 때 데이터 사일로가 생기는 경향이 있다는 것입니다. 데이터 사일로란 부서에서 수집한 데이터를 공유하기 어렵거나 불가능하게 만드는 장벽을 말합니다.
데이터 사일로는 왜 존재할까요?
데이터 사일로는 자연스러운 현상입니다. 과거에는 회사 내 대부분의 부서에서 데이터의 수집과 저장을 담당했습니다. 영업은 영업 데이터를 수집했습니다. IT는 IT 데이터를 수집했습니다. QA는 QA 데이터를 수집했습니다. 그 결과 각 부서는 다른 모든 부서와 독립적으로 데이터를 저장했고, 실제로 해당 부서에서만 데이터를 사용할 수 있었습니다.
문제는 테라바이트는 아니더라도 문자 그대로 기가바이트 단위의 데이터가 존재하지만 부서 외부의 사람들이 사용할 수 없는 상황이 발생한다는 것입니다. 결국, 이는 특정 조직 내에 존재할 필요가 없는 지식의 공백이 크다는 것을 의미했습니다. 데이터는 존재했지만 사용할 수 없었습니다.
스토리지 인프라를 통합하면 데이터 관리가 간소화됩니다
비즈니스 내에서 데이터 사일로를 제거하면 비즈니스의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있습니다. 데이터의 장벽을 허문다는 것은 영업팀에 질문이 있고 마케팅팀에 그 질문에 대한 답이 있는 데이터가 있다면 영업팀이 그 데이터를 활용할 수 있다는 것을 의미합니다.
이 아이디어는 조직 전체에서 데이터를 관리하는 단일 도구를 구현하여 누가 데이터를 수집했는지에 관계없이 모든 데이터에 최대한 쉽게 액세스할 수 있도록 하는 것입니다. 이렇게 하면 모든 사람이 각자의 방식으로 데이터를 저장하고 있다는 사실에는 아무런 영향을 미치지 않지만, 특히 데이터가 저장되는 위치에 상관하지 않는 플랫폼 독립적인 솔루션을 사용하는 경우 데이터를 사일로에서 벗어날 수 있습니다.
데이터 접근성 향상 및 수익 창출 시간 단축
위에서 언급했듯이, 회사의 데이터 사일로를 허물면 모든 데이터의 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다. 더 이상 이론을 테스트하는 데 필요한 데이터를 구걸해야 하는 입장에 처하지 않아도 됩니다. 더 좋은 점은 원하는 답을 얻기 위해 다른 부서에서 이미 테스트한 이론을 다시 테스트할 필요가 없다는 것입니다.
사일로를 허무는 단일 관리 플랫폼을 사용하면 필요할 때 필요한 정보에 액세스할 수 있습니다. 따라서 더 빠르고 효율적으로 일할 수 있습니다. 답을 알고 있기 때문에 추측하지 않아도 되므로 처음부터 올바르게 해결할 수 있는 가능성이 높아집니다. 또한 기가바이트 단위의 데이터를 처리할 때 문제 해결에 어려움을 겪지 않고 문제를 정확히 찾아내는 데 필요한 가시성을 확보할 수 있습니다.
그뿐만 아니라 회사 전체에 걸쳐 더욱 안전한 데이터 스토리지를 구축할 수 있습니다. 더 이상 각 부서만의 보안이 아닙니다. 모든 부서가 모두를 포괄하는 보안 모델을 사용하여 함께 작업합니다. 이렇게 하면 데이터를 더 잘 보호할 수 있을 뿐만 아니라 각 부서에서 일일이 스캔하는 대신 모든 데이터를 빠르게 스캔할 수 있으므로 규정을 더 쉽게 준수할 수 있습니다. 이렇게 하면 수익 창출 시간 자체가 단축되지는 않지만 잠재적으로 수백만 달러의 벌금을 절약하고 고객(및 평판)을 보호할 수 있습니다.
사일로를 허물어 디지털 혁신을 돕는 방법
수익 창출을 개선하는 것과 마찬가지로 사일로를 해체하면 전체 그림을 보여줌으로써 디지털 트랜스포메이션을 개선할 수 있습니다. 각 부서의 요구 사항이 무엇인지 추측할 필요 없이 바로 찾아볼 수 있습니다. 어려움을 파악하는 데 필요한 데이터를 바로 찾을 수 있습니다.
데이터 사일로에서는 필요한 데이터를 바로 찾아볼 수 있는 대신 먼저 데이터를 요청해야 합니다. 때로는 즉시 답변을 받을 수도 있지만, 그렇지 않은 경우도 있습니다. 데이터에 액세스하는 데 며칠 또는 몇 주(또는 그 이상)가 걸릴 수 있으므로 전체 변환 프로세스가 느려집니다.
비즈니스에는 많은 일이 있기 때문에 더 많은 데이터에 액세스할 수 있을수록 올바른 의사 결정을 내릴 가능성이 높아집니다.
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