데이터 기반 의사결정 의 성공 사례: 비즈니스 역량 강화

최종 업데이트:2022-9-1

데이터 기반 의사결정(Data Driven Decision Making)은 측정 가능한 목표 또는 KPI를 기반으로 데이터를 수집하고 실제 상황을 분석하여 이를 사용하여 비즈니스의 여러 영역에 도움이 되는 전략과 활동을 개발하는 것입니다. 그러나 데이터에 숨겨진 인사이트를 찾는 방법은 무엇일가요?

첫째, 정확해야 하고 대상과 연관성이 있어야 합니다. 비즈니스 스마트 소프트웨어는 IT 기술이 없는 사용자가 데이터를 분석하고 인사이트가 생성할 수 있도록 개발되었습니다. 이로 인해 데이터 기반 의사결정 프로세스에서 보고, 추세 및 시각화에 필요한 IT 지원이 점점 줄어들고 있습니다.

데이터 기반 의사결정 을 위한 도구는 무엇입니까?

올바른 리포팅 툴을 사용하여 데이터를 정확하게 분석하는 방법을 알고 있으면 사업 확장에 있어서 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 물론 이론상으로는 좀 믿기지 않을 수 있을 수 있지만, 최근 경영진의 91%가 데이터 기반 의사 결정이 사업 성장에 매우 중요하다고 말하고 있으나 57%의 경영진만이 데이터 기반으로 의사 결정하여 목표를 달성했다고 합니다.

데이터 기반 의사결정

다음으로 데이터 기반 의사결정 을 통해 새로운 인사이트를 이끌어내는 기업을 살펴보도록 하겠습니다.

데이터 기반 의사결정 사례

문제 분석의 관점에서 데이터 기반 의사 결정을 탐색하고 인사이트를 실행에 옮기는 실제 사례를 확인할 것입니다.

중국전자과학기술그룹유한회사(China Electronics Technology Group Corporation, CETC) 43 연구소: 기업용 바코드 애플리케이션 시나리오 구축 및 데이터 기반 의사결정 플랫폼 구축

장비 대여가 10배 빨라집니다;

데이터를 추출하는 데 필요한 시간이 몇 주에서 몇 분으로 단축되었습니다;

계약서 체결 프로세스를 모니터링합니다.

데이터가 다양한 사업 시스템에 흩어져 있기 때문에 통합 데이터 표시 인터페이스를 구성하고 멀티 데이터에 대한 분석을 효율적으로 통합하기가 어려운 문제점이 있습니다. 또한, 공급망 시스템은 QR코드를 사용하여 물류 정보와 맞춤형 보고서 시스템을 출력하여 사용하고 있으나 기존 운영 플랫폼이 취약하여 비즈니스 요구를 충족하기가 어렵습니다.

이를 위해 연구소는 FineReport를 도입하여 경영실적 모니터링, 생산 및 운영관리, 조달정보 교환, QR코드 인쇄 및 스캔 등을 위한 보고서 시스템을 구축·배치함으로써 불필요한 업무의 중복을 대폭 줄이고 인력을 효율적으로 배치 및 파견하게 되었습니다. 회사의 생산 및 운영 프로세스의 최적화를 통해 분석 및 정보 협동력이 크게 업그레이드되었습니다.

연구소의 CIO는 “데이터 기반 의사결정을 보장하기 위해 FineReport 플랫폼과 함께 멀티 페이지 의사 결정 대시보드를 개발했습니다. 동시에 많은 바코드용 애플리케이션에서 FineReport 소프트웨어는 다양한 바코드 스티커를 생성하는데 사용됩니다. FineReport는 보고서 툴일 뿐만 아니라 맞춤형 응용 프로그램 시나리오를 발견하여 기업이 정보화를 실현하도록 도와줍니다.”

정저우은행: 데이터의 손쉬운 접근—정저우은행의 의사결정 분석 플랫폼

정저우은행의 의사결정 분석 플랫폼은 경영진이 볼 수 있는 관리용 대시보드가 표시되고 사원이 볼 수 있는 분석 보고서가 표시됩니다. 그중에서 일일 분석은 애널리스트의 기본 보고서 요구 사항을 해결하고 자체 분석은 직원의 심층적인 분석용 요구 사항을 해결합니다. 결과적으로 데이터 수집 시간이 크게 단축되고 비즈니스 의사 결정이 더 효율적이며 기술과 사람의 더 효율적인 결합이 형성되었습니다.

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데이터 기반 의사결정 전략을 위한 6가지 팁

1.사업 목표의 식별

데이터 팀을 최대한 활용하려면 기업에서 분석을 시작하기 전에 목표를 결정해야 합니다. 비즈니스 요구 사항을 기반으로 전략을 개발하고 명확한 핵심 성과 지표(KPI)를 정의합니다. 선택할 수 있는 KPI의 예는 많이 있지만 맹목적으로 정의하지 말고 업계에서 가장 중요한 지표에 집중해야 합니다.

회사의 핵심 성과 지표에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하십시오.

2. 데이터 수집

올바른 데이터를 수집하는 것이 중요합니다. 소규모 비즈니스 또는 스타트업의 경우 데이터 수집은 첫날부터 시작해야 합니다.

Twitter 공동 설립자이자 창립자인 Jack Dorsey는 “Twitter의 처음 2년 동안 우리는 많이 혼란스러웠습니다… 우리는 데이터를 기반으로 주관적인 판단을 하지 않기 때문에 처음부터 Square 에서 대시보드를 이용하여 관리하였습니다. 우리는 모든 것을 문서화하고 모든 것을 측정하는 매우 엄격한 규율을 가지고 있었습니다.” 즉, 기업에서 비즈니스 대시보드 문화를 운영하는 것은 조직에서 수집하는 대용량 데이터를 적절하게 관리하는 데 중요한 구성 요소입니다.

3.관련 데이터의 식별과 분석

비즈니스 활동에서 생성되는 모든 데이터가 중요한가요? 물론 아닙니다. 기업 목표에 따라 관련 데이터만 추출하면 됩니다.

여기서 핵심은 “관련”이라는 단어를 강조하는 것입니다. 비즈니스 관리자는 참조 가치가 없는 데이터를 분석하는데 몇 시간을 소비하고 싶어하지 않습니다. 따라서 데이터 연계를 유지하고 대상과 관련된 데이터만 수집해야 합니다.

4.미해결 문제 찾기

전략과 목표가 설정되면 문제를 찾아내고 목표를 달성해야 합니다. 올바른 데이터로 문제를 분석하면 팀이 올바른 데이터에 집중하여 시간과 비용을 절약할 수 있습니다.

5.분석 및 이해

찾아낸 모든 문제와 관련된 데이터를 수집한 후, 데이터 기반 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 되도록 주의 깊게 분석하여 의미 있는 포인트와 분석 보고서를 얻을 수 있습니다. 실제로 사용자 피드백은 고객 경험을 심층 분석하고 실행 가능한 프로세스를 추출하는 중요한 도구이자 수단입니다. 이를 성공적으로 수행하려면 전반에 걸친 분석과 이해가 필요합니다.

6.데이터를 시각적으로 제시

인사이트의 수집도 중요하지만 새로운 문제를 발견하고 표현을 구체화하는 것이 훨씬 더 중요합니다. 훌륭한 데이터 시각화 소프트웨어는 강력한 온라인 대시보드를 구축하고 데이터를 제공하며 사용자, 팀 및 경영진이 올바른 데이터 기반 비즈니스 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.

FineReport의 데이터 분석 기능은 비즈니스 사용자에게 매우 적합합니다. 간단한 드래그 앤 드롭으로 다양한 보고서를 생성하고, 데이터 의사결정 분석 시스템을 쉽게 구축할 수 있습니다. 자체 개발한 가시화 플러그인 라이브러리(plug-in libraries)는 물론 50개 이상의 내장 가시화 차트와 대형 대시보드 템플릿을 제공합니다.

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

마지막으로

데이터를 올바른 방식으로 사용하면 비즈니스를 새로운 차원으로 이끌 수 있습니다.

FineReport는 고객이 비즈니스를 위해 최고의 데이터 기반 결정을 내릴 수 있도록 100% 최선을 다하고 있습니다. FineReport는 동급 최고의 비즈니스 보고서 소프트웨어와 최첨단 인사이트를 결합하여 결정을 평가하고 결과를 볼 수 있도록 합니다.

“FineReport는 2006년에 출시되었으며 현재 Nike, IBM, Alibaba, Huawei 등 전 세계적으로 8,400개 이상의 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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