데이터 사일로를 허물면 비즈니스 데이터의 진정한 잠재력이 열립니다.
데이터가 비즈니스를 주도합니다. 부인할 수 없습니다. 모든 결정, 문제 및 솔루션의 중심에는 비즈니스에서 생성 및 수집한 데이터가 있습니다. 그렇기 때문에 데이터가 필요한 사람들이 데이터를 사용할 수 있도록 하는 것이 중요합니다.
문제는 조직 내의 작업 그룹이 데이터를 수집할 때 데이터 사일로로 끝나는 경향이 있다는 것입니다. 데이터 사일로는 부서에서 수집한 데이터를 공유하기 어렵거나 불가능하게 만드는 장벽입니다.
D를 하는 이유아타 사일로 존재하다?
데이터 사일로가 발생합니다. 과거에는 회사 내 대부분의 부서에서 데이터 수집 및 저장을 담당했습니다. 판매는 판매 데이터를 수집했습니다. IT는 IT 데이터를 수집했습니다. QA는 QA 데이터를 수집했습니다. 그 결과 각 부서는 다른 모든 부서와 독립적으로 데이터를 저장했습니다. 즉, 실제로 해당 부서에서만 데이터를 사용할 수 있었습니다.
이것의 문제는 문자 그대로 기가바이트(테라바이트가 아닌 경우)의 데이터가 존재하지만 부서 외부의 사람들이 사용할 수 없는 상황을 만들었다는 것입니다. 궁극적으로 이는 조직 내에서 필요하지 않은 지식 격차가 매우 크다는 것을 의미했습니다. 데이터가 존재하지만 사용할 수 없습니다.
통합 S스토리지 인프라 데이터 관리를 단순화할 수 있습니다
비즈니스 내 데이터 사일로를 제거하면 비즈니스의 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다. 데이터에 대한 장벽을 허무는 것은 영업에 질문이 있고 마케팅에 해당 질문에 대한 답변을 제공하는 데이터가 있는 경우 영업에서 해당 데이터를 활용할 수 있음을 의미합니다.
아이디어는 조직 전체에서 데이터를 관리하는 단일 도구를 구현하여 누가 데이터를 수집했는지에 관계없이 모든 것에 가능한 한 쉽게 액세스할 수 있도록 하는 것입니다. 이것은 모든 사람이 자신의 방식으로 데이터를 저장한다는 사실과 관련이 없지만 특히 데이터가 어디에 있는지 신경 쓰지 않는 플랫폼에 구애받지 않는 솔루션을 사용하는 경우 해당 데이터를 사일로에서 분리합니다. 저장.
데이터 접근성을 높이고 수익 창출 시간 단축
위에서 언급했듯이 회사의 데이터 사일로를 무너뜨리면 모든 것의 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다. 더 이상 이론을 테스트하는 데 필요한 데이터를 구걸해야 하는 위치에 있지 않습니다. 더 좋은 것은 원하는 답을 얻기 위해 이미 다른 부서에서 테스트한 이론을 테스트할 필요가 없다는 것입니다.
사일로를 무너뜨리는 단일 관리 플랫폼으로 얻을 수 있는 것은 필요할 때 필요한 것에 액세스할 수 있다는 것입니다. 그 덕분에 더 빠르고 효율적으로 작업할 수 있습니다. 답이 있기 때문에 추측하는 것이 아닙니다. 즉, 처음에 정답을 맞출 가능성이 더 높습니다. 또한 기가바이트의 데이터를 처리할 때 문제 해결을 위해 애쓰지 않고 문제를 정확히 찾아내는 데 필요한 가시성을 확보할 수 있습니다.
그 외에도 회사 전체에 더 안전한 데이터 저장소를 만들고 있습니다. 더 이상 모든 부서가 아닙니다. 모든 사람을 포괄하는 보안 모델을 사용하여 모두가 함께 작업합니다. 이렇게 하면 데이터를 더 잘 보호할 수 있을 뿐만 아니라 각 부서에 의존하지 않고 모든 데이터를 빠르게 스캔할 수 있기 때문에 규정 준수가 더 쉬워집니다. 이렇게 하면 수익 창출 시간이 단축되지는 않지만 잠재적으로 수백만 달러의 벌금을 절약하고 고객(및 평판)을 보호할 수 있습니다.
사일로를 무너뜨리는 방법이 디지털 혁신에 도움이 되는 방법
수익 창출 개선과 유사하게, 사일로를 무너뜨리면 전체 그림을 보여줌으로써 디지털 혁신을 개선할 수 있습니다. 각 부서의 요구 사항이 무엇인지 추측하지 않고 조회할 수 있습니다. 어려움이 무엇인지에 대한 미스터리는 없습니다. 답을 찾는 데 필요한 데이터가 바로 거기에 있습니다.
데이터 사일로에서 발생하는 일은 필요한 것을 찾을 수 있는 대신 먼저 데이터를 요청해야 한다는 것입니다. 때로는 즉시 답을 얻을 수 있지만 가능성은 거의 없습니다. 데이터에 액세스하는 데 며칠 또는 몇 주(또는 그 이상)가 걸릴 수 있으므로 전체 변환 프로세스가 느려집니다.
또한 비즈니스의 많은 부분에서 액세스할 수 있는 데이터가 많을수록 올바른 결정을 내려야 할 가능성이 높아집니다.
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