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Analysis

데이터에 대한 신뢰: 데이터 위생(Data Hygiene) 모범 사례

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데이터에 대한 신뢰: 데이터 위생(Data Hygiene) 모범 사례



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제대로 된 데이터만이 제대로 된 결과로 이어질 수 있습니다. 데이터 위생은 오늘날 비즈니스가 직면한 문제들에 대해 탄력성과 회복력을 유지하는 방법입니다. 당신의 데이터는 당신을 올바른 방향으로 안내하고 있을까요?

열악한 데이터는 평균적인 기업에서 12%의 매출 손실로 이어집니다. 데이터를 해석하고 최선의 결정을 내리는 것은 운영자로서의 우리의 역할이지만 우리는 작업하고 있는 데이터에 대한 신뢰가 필요합니다. 오늘날 우리는 달성 가능하다고 생각했던 것보다 더 많은 데이터를 생성하고 있으며, 이를 통해 미래를 대비하고 빠른 속도로 올바른 결정을 내릴 수 있게 되었습니다. 그러나 GfK 표준에 맞는 데이터(수집 시 정리되고 적절하게 공급되는 데이터), 또는 적절한 데이터 위생이 지켜지지 않는 데이터 저장소에 시기적으로 맞지 않거나, 더 나쁘게는 부정확한 인사이트가 쌓일 수 있습니다.

GfK의 최고 마케팅 책임자인 Gonzalo Garcia Villanueva는 “데이터 및 분석 회사로서 우리는 기업 전반에 걸쳐 깨끗하고 최신의 데이터를 보유하는 것이 얼마나 중요한지 알고 있습니다. 적절한 데이터 소싱이나 데이터 위생 프로세스가 없으면 기업은 행동하지 않거나 잘못된 의사 결정으로 인해 시장에서 뒤처질 위험이 있습니다.”

데이터 위생의 중요성을 고려할 때, 이 가이드에서는 데이터 위생이 무엇이고 무엇이 아닌지, 왜 중요한지, 그리고 조직 내에서 적절한 데이터 위생 프로세스를 구축하는 방법에 대해 설명합니다.

데이터 위생이란 무엇이며 이것이 필수적인 이유

신뢰할 수 있는 데이터는 비즈니스 성공의 핵심이며, 데이터 위생(데이터의 정확성과 최신 상태를 보장하는 지속적인 프로세스)을 강화하는 것이 이러한 성공을 위한 전제 조건입니다. 강력한 데이터 위생 관행은 표준화, 검증, 그리고 관련 없는 데이터의 제거에 뿌리를 두고 있습니다. 이는 감사, 교육 및 기타 프로세스를 통해 데이터를 오류 없이 비즈니스 인사이트로 전환할 수 있는 최상의 상태로 정리할 수 있음을 의미합니다.

AI는 다른 어떤 방법보다 빠르게 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있습니다. AI와 자동화는 많은 작업을 수행할 수 있지만, 입력 값이 좋아야만 좋은 결과를 기대할 수 있습니다. GfK의 글로벌 세일즈 사장인 Warren Saunders는 “데이터를 분석할 수 있도록 표준화된 형식으로 준비하는 것이 매우 중요합니다.”라고 조언합니다.

기업이 미래를 대비할 수 있도록 지원하는 데이터 위생

키보드에서 몇 개의 키가 누락된 상태에서 이메일을 입력하거나, 중복된 조각으로 그림 퍼즐을 완성하려고 한다고 상상해 보십시오. 두 경우 모두 성공 가능성은 거의 없습니다. 이처럼 기업이 데이터 위생을 고려하지 않고 데이터 프로그램을 시작하면 혼란, 비효율, 기회 누락과 같은 위험을 만나게 됩니다.

회사 내에서 데이터 위생을 위한 구성을 구축할 때 먼저 데이터 위생을 담당하는 사람과 데이터 위생이 어떻게 큰 그림으로 연결되는지에 초점을 맞추어야 합니다. 중앙의 팀을 중심으로 하는 것이 조직에 더 효과적입니까? 아니면 개별적인 오너십을 통해 더 많은 성공을 거두었습니까? 양식 작성 시 특정 필드를 제거하거나 입력을 특정 형식으로 제한하는 것과 같이, 지속적으로 수정할 수 있도록 데이터 위생 관행을 통해 수집한 인사이트를 어떻게 사용할 것입니까?

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비즈니스에 대한 답이 무엇이든, 정확한 최신 데이터를 바로 사용할 수 있는 이점은 분명합니다. Factmata의 CEO인 Antony Cousins는 “직관과 개인적인 경험 대신 데이터를 사용하는 사람들은 훨씬 더 민첩하고 반응이 빠른 것 같습니다. 그리고 민첩성이 회복력의 열쇠입니다. 민첩성은 속도를 필요로 하고, 실시간으로 작업해야 하며, 데이터가 필요합니다. 그러기 위해서는 사람들이 문화 전반에 걸쳐 이 접근 방식을 취해야 합니다. 따라서 회복력 측면에서 데이터 자체가 회복력이라고 볼 수 있습니다. ”

데이터 위생의 중요성이 증가하는 이유

2023년에 디지털 혁신에 대한 지출이 2조 3천억 달러에 이를 것으로 예상되며, 디지털 혁신의 속도는 계속해서 성장할 것입니다. 데이터 수집이 증가하고 더 많은 조직이 데이터 중심 의사 결정을 수용함에 따라 데이터 위생이 더욱 중요해지고 있습니다. 또한 데이터 오류가 더 많은 데이터 오류로 이어지는 눈덩이 효과가 발생할 위험이 있습니다. 지금 조직에 데이터 위생 프로세스를 포함하는 것이 경쟁에서 앞서가는 방법이며, 이를 위해 전문적인 지식과 기술에 투자하는 것보다 더 좋은 출발점은 없을 것입니다.

http에서 https로 바뀌면서 발생하는 끊어진 링크에서부터 단기적으로 사람들의 입장에 영향을 미치는 글로벌 일회성 이벤트에 이르기까지, 데이터 팀은 문제를 사전에 파악하기 위해 AI 및 자동화의 힘을 제어하는 ​​방법을 이해해야 합니다. Kaizo의 공동 설립자인 Christoph Auer-Welsbach는 직원들이 데이터를 처리할 수 있도록 교육을 받고 적절한 경험을 가진 직원을 채용하면, 혁신을 실현하고 수익을 증대하며 그들이 “더 나은 지식 근로자”가 되는 데 도움이 될 것이라고 말합니다.

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데이터 위생에 대한 조치 방법

이메일 등록의 20%에 오류가 포함된 세상에서는 더 높은 데이터 표준을 유지해야 합니다. 기록 필드 및 기타 입력에 대한 명확한 규칙과 지침을 설정하고 이러한 사항이 적용되는지 확인해야 합니다. Oracle Marketing Cloud의 GM이자 수석 부사장인 Shashi Seth는 “데이터가 연결되고 깨끗하며 최신 상태일 때 비즈니스 전체가 진정으로 연결될 수 있는 기회를 갖게 됩니다. “라고 말합니다.

마지막으로, 데이터 위생에 대한 개념을 가지고 있어야 하며, 데이터 위생을 일회성 작업이 아닌 정기적이고 지속적인 관행으로 인식해야 합니다. 일반적으로 당연하게 여길 수 있는 데이터에 대해 질문하십시오. 소스, 프로세스 및 매개변수를 조사해 보십시오. 자동화된 소프트웨어를 사용하여 중복, 끊어진 링크 및 이메일 주소, 일치하지 않는 항목을 표시합니다. 이러한 방식으로 대규모의 최신 데이터에 의해 얻게 되는 인사이트를 활용할 수 있습니다.

“기업은 어떻게 최고의 경험을 제공합니까?”라고 Seth는 묻습니다. “답은 간단합니다. 그들은 고객, 시장, 조건 및 경쟁사에 대해 많은 것을 알고 있습니다. 이 게임은 모든 데이터와 그 위에 구축된 인텔리전스에 관한 것입니다.”

 

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