데이터 기반 의사결정 성공사례 : 기업에게 힘을 주다

최종 업데이트:2021-12-20

데이터 기반 의사결정(Data Driven Decision Making)은 측정 가능한 목표 또는 KPI를 기반으로 데이터를 수집하고, 이러한 통찰력의 패턴과 사실을 분석하고, 이를 활용하여 여러 분야에서 비즈니스에 도움이 되는 전략과 활동을 개발하는 것으로 정의됩니다. 그러나 데이터 속에 숨겨진 인사이트를 어떻게 보여줄까?

먼저 목표와 관련이 있을 뿐만 아니라 정확해야 합니다. 비즈니스 인텔리전스 소프트웨어의 개발은 깊은 기술적 전문 지식이 없는 사용자에게 데이터 분석 및 통찰력 추출 권한을 부여합니다. 그 결과, 데이터 기반 의사결정 프로세스를 용이하게 하는 보고서, 동향, 시각화 및 통찰력을 생성하는 데 필요한 IT 지원이 줄어듭니다.

어떤 도구로 데이터 기반 의사결정 을 내릴까?

올바른 리포팅 툴을 구현하고 데이터를 정확하게 측정하고 분석하는 방법을 이해함으로써 비즈니스를 발전시킬 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 물론, 이론상으로는 믿을 수 없을 정도로 들립니다. 최근 경영진의 91%가 데이터 기반 의사결정이 업무성장에 매우 중요한다고 응답했으며, 57%만이 데이터 기반으로 의사결정을 내리는 목표를 달성했다고 보고했습니다.

데이터 기반 의사결정

다음에 데이터 기반 의사결정으로 새로운 인사이트를 얻는 기업들을 소개하겠습니다.

데이터 기반 의사결정 사례

분석적 인식을 위하여 데이터 기반 의사 결정을 살펴보고, 통찰력을 비즈니스 활성화 행동으로 전환하는 실제 사례를 살펴봅니다.

중전과 43연구소: 기업 바코드 응용 장면 구축, 데이터 기반 의사결정 플랫폼 구축

설비 대여 속도 10배 빨라진다;

데이터 추출 걸리는 시간은 주에서 분으로 줄인다;

소급계약교부과정을 모니터링하다.

중전과 43연구소는 사업시스템의 데이터가 각 시스템에 분산되어 있어 통합된 데이터 전시 인터페이스를 형성하기 어려워 멀티데이터 데이터 분석을 효율적으로 통합할 수 없습니다. 또한 공급체인 시스템은 물류정보 출력 2차원 코드와 맞춤형 보고 시스템 적용으로 기존의 운영관제 플랫폼은 상대적으로 약하여 사업 수요를 충족시키는 데 어렵습니다.

이에 따라 중전과 43연구소는 FineReport를 도입하여 경영실적 모니터링, 생산운용통제, 구매정보 교환, 2차원 코드인쇄 스캔 등을 위한 보고 시스템 구축과 배치를 통해 불필요한 중복 작업을 대폭 줄이고 효율적으로 인력을 내보냈으며 기업의 생산운영 과정을 최적화해 경영분석과 정보협력이 크게 개선됐습니다.

중전과 43연구소 CIO는 ” FineReport 플랫폼으로 여러 장의 의사결정용 대시보드를 개발하여 데이터 기반 의사결정을 확보했습니다. 동시에 여러 개의 바코드회된 응용 사례에서 FineReport 소프트웨어를 사용하여 각종 바코드 스티커를 생성하는데 이용하고 있습니다. 파인리포트는 단순한 보고 도구가 아니라 맞춤형 응용 상황을 발견하여기업의 정보화에 도움이 됩니다. “라고 말합니다.

정주은행 : 데이터가 닿을 수 있도록 – 정주은행 셀프 의사결정 분석 플랫폼

정주은행 자체 의사결정 분석 플랫폼은 관리대시보드가 경영진을 대상으로 하고, 분석보고는 업무자를 대상으로 하는 유연함입니다. 그 중 일상적인 분석은 분석자의 고정된 보고서 수요를 해결하고, 셀프 분석은 업무자의 탐색 분석 수요를 해결합니다. 이에 따라 데이터 획득 시간이 대폭 단축되어 경영 의사결정이 더욱 효율적이며 기술과 업무자의 배합도 원활해지는 효과가 보입니다.

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향상된 데이터 기반 의사결정 전략을 위한 6가지 팁

1.기업 목표를 식별해야 합니다.

데이터 팀을 최대한 활용하려면 기업은 분석을 시작하기 전에 목표를 정의해야 합니다. 비즈니스의 요구 사항에 따라 전략을 설정하고 명확한 KPI(핵심 성과지표)를 정의합니다. 다양한 KPI 예시를 선택할 수 있지만 무리하지 말고 업계에서 가장 중요한 예에 집중하십시오.

자세한 기업 핵심 성과지표에 관련 자료는 다음 내용을 참고하세요:

2. 데이터 수집

올바른 데이터를 수집하는 것은 질문을 하는 것만큼 중요합니다. 소규모 기업이나 신생 기업의 경우 데이터 수집은 첫날부터 시작해야 합니다. 

트위터의 공동창조자이자 설립자인 잭 도시(Jack Dorsey)는 “트위터의 첫 2년 동안 우리는 맹목적으로 날았습니다… 우리는 직관과 데이터 사이의 균형을 유지하는 대신 직관에 기반을 두고 있습니다… 그래서 스퀘어에 처음으로 쓴 것은 관리 대시보드입니다. 우리는 모든 것을 기록하고 모든 것을 측정할 수 있는 매우 강력한 규율을 가지고 있습니다.”라는 말합니다. 즉, 귀사에서 비즈니스 대시보드 문화를 구현하는 것은 귀사에서 수집할 데이터의 해일을 적절히 관리하기 위한 핵심 구성요소입니다.

3.관련된 데이터를 식별하여 분석한다.

비즈니스 활동에서 생겨진 모든 데이터가 다 중요할까? 답이 당연히 아닙니다. 기업 목표에 따라 관련된 데이터를 추출하면 됩니다.

여기서 “관련된”이라는 단어가 핵심이라는 것을 강조하는 것이 중요합니다. 의사결정에 영향을 미치지 않는 데이터를 분석하는 데 몇 시간을 소비하고 싶지 않을 것입니다. 따라서, 데이터는 관련성을 유지하고 목표와 관련된 데이터만 수집하십시오.

4.해결되지 않은 질문 찾기

전략과 목표가 정해지면 답이 필요한 질문을 찾아야 이 목표에 도달할 수 있습니다. 올바른 데이터 분석 질문을 하면 팀이 올바른 데이터에 집중하여 시간과 비용을 절약할 수 있습니다.

5.분석 및 이해

답변해야 할 모든 질문과 데이터 수집의 프레임을 설정한 후, 데이터 기반 비즈니스 결정을 내릴 수 있는 의미 있는 통찰력과 분석 보고서를 추출하기 위해 해당 질문을 자세히 읽어야 합니다. 실제로 사용자 피드백은 고객 경험에 대한 심층 분석을 수행하고 실행 가능한 통찰력을 추출하는 데 유용한 도구입니다. 이것을 성공적으로 하기 위해서는 맥락을 갖는 것이 중요하다.

6.시각화적인 방식으로 데이터를 보여주기

통찰력을 캐고 수집하는 것도 좋지만, 발견한 것을 말하고 메시지를 전달하는 것이 더 중요한다고 생각합니다. 뛰어난 데이터 시각화 소프트웨어를 사용하면 데이터 스토리를 전달하고 사용자, 팀 및 경영진이 올바른 데이터 중심 비즈니스 결정을 내릴 수 있도록 지원하는 강력한 온라인 대시보드를 구축할 수 있습니다 .

파인리포트에서  데이터 분석 기능은 비즈니스 사용자에게 매우 적합하다는 것입니다. 간단한 드래그 앤 드롭으로 다양한 보고서를 만들 수 있고 데이터 의사결정 분석 시스템을 쉽게 구축할 수 있습니다.  내장된 50여종 시각화 차트 및 대시보드 템플릿과 셀프-개발한 시각화 플러그인 라이브러리(plug-in libraries)를 제공합니다.

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현재 파인리포트(FineReport)는 기간과 기능의 제한이 없는 개인 사용자용 라이선스를 공식홈페이지에서 무료로 배포하고 있습니다. 

마지막으로

데이터를 올바른 방식으로 활용하고 성공을 측정함으로써 비즈니스를 새롭고 흥미로운 수준으로 발전시킬 수 있습니다.

FineReport는 고객이 비즈니스에 가장 적합한 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원하기 위해 100% 최선을 다하고 있습니다. 파인리포트 솔루션은 최고의 비즈니스 보고 소프트웨어와 최첨단 관점을 결합하여 귀사의 의사 결정을 평가하여 결과를 확인할 수 있도록 지원합니다.

 ” 2006년 상장된 FineReport는 현재 전 세계에 Nike, IBM, 알리바바, 화웨이 등과 같은 8400여 명의 고객을 보유하고 있습니다.” 

FineReport는 국내 개인 사용자에게 처험판 무료 라이선스를 배포할 수 있고 모든 기능을 사용 가능합니다. 기업용으로는 가격문의를 클릭하시면 최신 구매정책을 알아보세요.

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