초보자를 위한 데이터 기반 의사 결정

데이터 기반 의사 결정은 업계의 핵심 성과 지표(KPI)를 기반으로 데이터를 수집하고 실행 가능한 통찰력으로 해석하는 프로세스입니다. 이 절차는 현대 회사 전략의 필수 구성 요소입니다. 이 게시물에서는 데이터 기반 의사 결정의 장점을 살펴보고 직장에서 정보에 입각한 판단을 내리는 방법에 대한 조언을 제공합니다.

디지털 환경에서 우리는 그 어느 때보다 데이터에 더 많이 액세스할 수 있습니다. 우리는 활동, 판매 등에 대한 데이터에 액세스할 수 있으므로 웹 사이트 및 기업의 발전 또는 감소를 쉽게 볼 수 있습니다. 이 모든 정보는 비즈니스 결정을 내리는 데 매우 중요합니다.

예를 들어 제품이 잘 팔린다면 더 많은 재고를 보유하고 더 자주 광고하는 것이 유리할 수 있습니다. 반면에 품목이 판매되지 않는 경우 생산 라인에서 품목을 제거해야 할 수 있습니다. 데이터 기반 의사 결정은 이러한 사고 방식을 설명하는 데 사용되는 용어입니다.

콘텐츠 인덱스

1. 데이터 기반 의사 결정이란 무엇입니까?
2. 데이터 기반 의사 결정이 중요한 이유는 무엇입니까?
3. 데이터 기반 의사 결정의 7단계
4. 결론

데이터 기반 의사 결정이란 무엇입니까?

직관, 관찰 또는 추측이 아닌 사실에 기반하여 판단하는 것을 데이터 기반 의사 결정(DDDM)이라고 합니다. 데이터의 품질과 분석 및 해석은 데이터 기반 선택의 가치를 결정합니다. DDDM은 종종 경쟁 우위를 확보하는 데 사용되지만 기업이 비용을 절감하고 더 효과적으로 기능하는 데 도움이 될 수도 있습니다.

데이터 기반 의사 결정은 합리적 성찰과 호기심의 문화를 조성하여 회사의 표준이 되어야 합니다. 모든 수준의 사람들이 데이터 기반 상호 작용을 수행하고 데이터 기술을 연습하고 사용합니다. 이를 위해서는 사용자가 보안 및 거버넌스를 유지하면서 원하는 데이터를 얻을 수 있는 셀프 서비스 패러다임이 필요합니다. 또한 역량, 직원 데이터 기술 교육 및 성장이 필요합니다.

마지막으로, 경영진의 지원과 데이터 기반 선택을 지원하고 촉진하는 문화가 있으면 다른 사람들도 이를 따르도록 영감을 줄 것입니다.

데이터 기반 의사 결정이 중요한 이유는 무엇입니까?

간단히 말해서 데이터 기반 의사 결정은 조직 성과를 높일 수 있기 때문에 매우 중요합니다. 이것은 회사가 더 많은 돈을 벌고 번창하는 데 도움이 될 수 있습니다. 직관만으로 판단을 내리면 엉뚱한 곳에 돈을 쓰고 있는 자신을 발견할 수 있습니다.

높은 수익률을 제공할 것이라고 알고 있는 것에 돈을 투자하는 대신에 돈을 쓰고 나면 거의 아무 것도 돌아오지 않을 수 있습니다. 이 재정적 손실은 단기적으로 회사에 영향을 미치고 미래 성장을 방해할 수 있습니다. 데이터는 이러한 오류를 방지하는 데 도움이 될 수 있습니다.

데이터 기반 판단을 통해 보다 자신 있는 결론을 내리고 이해 당사자에게 보다 정확하고 설득력 있게 전달할 수 있습니다. 이것은 투자자나 근로자에게 자신의 행동을 변호할 때 특히 중요합니다.

이 데이터는 귀하가 현명한 선택을 하고 있으며 회사 계획이 잘 짜여져 있음을 귀하와 주변 사람들에게 보여줄 수 있습니다. 전반적으로 이 정도의 자신감은 회사에 도움이 되고 다른 사람들이 회사에 대해 갖는 신뢰를 높입니다.

데이터 기반 의사 결정의 7단계

이제 데이터 기반 의사 결정의 중요성을 이해했으므로 다음에 무엇을 해야 하는지 물을 수 있습니다. 이 계획을 실행에 옮기는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?

데이터 기반 의사 결정을 내리기 위해서는 많은 연습이 필요합니다. 리더십 능력을 개발하려면 원시 데이터를 회사 목표를 지원하는 의미 있는 단계로 변환하는 방법을 이해해야 합니다.

데이터 분석과 관련하여 아래 나열된 프로세스가 더 나은 판단을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.

• 회사의 목표 결정: 이 단계에서는 회사의 리더십과 다운스트림 목표를 철저히 파악해야 합니다. 이는 매출 및 웹사이트 트래픽 증가만큼 구체적일 수도 있고 브랜드 인지도 향상만큼 모호할 수도 있습니다. 이렇게 하면 분석할 사실과 분석이 중요한 비즈니스 목표를 지원하기 위해 질문할 질문과 같이 나중에 프로세스에서 데이터 기반 선택에 영향을 미치는 핵심 성과 지표(KPI) 및 측정값을 선택하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 마케팅 노력이 웹 트래픽 증가를 목표로 하는 경우 KPI는 영업팀이 리드를 추적할 수 있도록 접수된 연락처 제출 수와 관련될 수 있습니다.
• 중요한 데이터 소스에 대한 비즈니스 팀 조사: 성공을 달성하려면 비즈니스 전반에 걸쳐 직원들로부터 피드백을 받아 장기 및 단기 목표를 이해하는 것이 중요합니다. 이러한 입력은 개인이 분석에서 묻는 질문을 형성하고 확인된 데이터 소스의 우선 순위를 지정하는 데 도움이 됩니다.

비즈니스 전반의 귀중한 피드백은 진행 상황을 분석하기 위한 성공 메트릭뿐만 아니라 직위, 책임, 아키텍처 및 절차를 포함하여 분석 배포 및 미래 상태를 추진하는 데 도움이 됩니다.

• 필요한 데이터 수집 및 준비: 회사의 데이터가 관련 없는 여러 소스에 분산되어 있는 경우 신뢰할 수 있는 고품질 데이터에 액세스하기 어려울 수 있습니다. 조직의 데이터 소스 범위를 결정했으면 데이터 준비를 시작할 수 있습니다.

영향력이 크고 복잡도가 낮은 데이터 소스를 수집하는 것으로 시작하십시오. 즉각적인 영향을 미칠 수 있도록 대상이 가장 많은 데이터 소스의 우선 순위를 지정하십시오. 이 리소스를 사용하여 강력한 대시보드 생성을 시작하십시오.

• 데이터 보기 및 탐색: DDDM은 데이터 시각화에 크게 의존합니다. 아이디어를 그래픽으로 전달하면 고위 경영진과 다른 직원의 판단에 영향을 미칠 가능성이 높아집니다.

차트, 그래프 및 지도와 같은 수많은 시각적 구성 요소를 포함하는 데이터 시각화는 데이터의 추세, 이상값 및 패턴을 관찰하고 분석하는 쉬운 방법입니다. 정보를 성공적으로 표시하기 위한 여러 가지 일반적인 시각화 방법이 있습니다. 비교용 막대 차트, 지리 데이터용 지도, 시간 데이터용 꺾은선형 차트, 두 메트릭을 비교하기 위한 산점도 등입니다.

• 인식 구성: 통찰력을 찾고 의미 있고 흥미로운 방식으로 표현하는 것이 데이터로 비판적 사고의 목표입니다. 데이터에 대한 질문을 하고 응답하기 위해 시각적 분석을 사용하는 것은 간단하고 간단합니다. 문제 해결 능력이나 성공에 영향을 미칠 수 있는 기회나 위험이 있는지 확인하십시오.

JPMorgan Chase는 정교한 분석 도구를 사용하여 중요한 비즈니스 선택을 했습니다. JPMC는 고객 데이터와 LOB(기간 업무) 연결(예: 상품, 마케팅 및 서비스 접점)을 검토하여 고객 여정에 대한 전체 관점을 얻을 수 있습니다. 예를 들어 마케팅 운영 팀은 웹사이트, 광고 자료 및 Chase 모바일 앱과 같은 제품의 디자인 결정에 영향을 미치는 연구를 수행합니다.

• 조치를 취하고 아이디어를 공유하십시오. 통찰력을 발견한 후에는 이를 실행에 옮기거나 다른 사람들과 논의하여 협업해야 합니다. 대시보드 공유는 이를 달성하는 한 가지 방법입니다. 중요한 통찰력을 강조하기 위해 관련 텍스트 및 대화형 그래픽을 활용하면 청중의 판단에 영향을 미치고 일상 업무에서 더 나은 교육을 받은 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 반복: 데이터를 보고, 해석하고, 판단력을 높이는 이 과정은 끝이 없습니다. 데이터에서 항상 새로운 것을 배울 수 있습니다. 또한 트래픽과 수익이 시장 동향이나 새로운 경쟁자의 도입에 따라 시간이 지남에 따라 변동하는 것을 관찰할 수 있습니다. 성공을 유지하려면 이러한 각 요소를 주의 깊게 분석해야 합니다. 물론 데이터를 갖고 데이터 기반 의사 결정의 의미를 이해하는 것이 이러한 측면을 실제로 고려하는 가장 좋은 방법입니다.

결론

데이터 기반 의사 결정은 직관, 추측 또는 관찰에만 의존하지 않고 실제 사실을 기반으로 비즈니스 의사 결정을 내리는 프로세스입니다. DDDM은 종종 경쟁 우위를 확보하는 데 사용되지만 기업이 비용을 절감하고 더 효과적으로 기능하는 데 도움이 될 수도 있습니다.

조직의 성과를 높일 수 있기 때문에 중요합니다. 이것은 회사가 더 많은 돈을 벌고 번창하는 데 도움이 될 수 있습니다. 원시 데이터를 회사의 목표를 지원하는 의미 있는 단계로 변환하는 방법을 이해하려면 연습이 필요합니다.

아래 단계는 더 나은 판단을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다. 영향력이 크고 복잡도가 낮은 데이터 소스를 수집하는 것으로 시작하십시오. 데이터 시각화는 데이터의 추세, 이상값 및 패턴을 관찰하고 분석하는 쉬운 방법입니다. 이 리소스를 사용하여 DDDM에 대한 조직 데이터의 강력한 대시보드 생성을 시작하십시오.

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