불편한 진실에 대해 이야기해 보겠다. 일반적인 비즈니스의 경우 데이터 보고는 원하는 결과를 산출하지 못하는 경향이 있다. 조직이 데이터 보고서 작성과 보고 이전에 발생하는 데이터 수집, 거버넌스 및 분석 프로세스에 상당하게 투자함에도 불구하고 실제로 데이터를 기반으로 결정을 내려야 하는 사람들은 보고서가 항상 전부는 아니라고 생각한다.

이는 데이터 보고의 개념에 결함이 있기 때문이 아니라 데이터 보고서가 이해관계자에게 효과적인 결정을 내리는 데 필요한 정보를 제공하지 않는 경우가 너무 많기 때문이다. 특히 이러한 결정을 내리기 위해 여러 시스템이나 비즈니스 기능의 데이터가 필요한 경우에는 더욱 그렇다.

다행스럽게도 이는 기업이 해결할 수 있는 문제이다. 하지만 이를 위해서는 단순한 방식으로 보고서 형식을 다시 지정하거나 여러 데이터 플랫폼의 정보를 병합하는 것 이상이 필요하다. 대신, 다음과 같이 가치를 높이려면 데이터 활성화 개념에 대한 투자가 필요하다. 이는 데이터가 출처가 어디인지, 누가 상호 작용해야 하는지에 관계없이 데이터를 최대한 실행 가능하게 만드는 데 도움이 되는 방식이다.

데이터 보고가 부족한 이유

일반적인 데이터 분석 워크플로는 우선 기업에서 데이터를 수집하고, 다음으로 데이터 품질 및 거버넌스 프로세스를 수행하여 데이터가 목표에 맞게 적절하게 형식화되고 구조화되었는지 확인한다. 그런 다음 데이터를 분석하여 관련 패턴이나 이상 징후를 탐지한다. 마지막으로 보고서에 결과를 요약한다. 이론적인 측면에서 보고서의 목적은 비즈니스 내 이해관계자가 데이터를 기반으로 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 돕는 것이다.

그러나 문제는 데이터 보고서를 생성하는 것과 의사결정을 내리는 사람에게 실제로 유용한 보고서를 생성하는 것은 전혀 다른 문제일 수 있다는 것이다.

다시 말하지만 이는 단순히 보고서 형식이나 사용자에게 정보를 제공하는 방식의 문제가 아니다. 이는 많은 경우 보고서가 고립된 데이터를 기반으로 하여 고립된 의사 결정으로 이어진다는 사실에서 비롯된다.

예를 들어, 당신이 내년에 예상되는 영업 활동을 유지하는 데 필요한 영업 직원 수를 결정하는 HR 리더라고 가정해 보겠다. 이 결정을 내리려면 판매 데이터(예상 판매 활동을 자세히 설명)와 HR 데이터(기존 직원이 지원할 수 있는 판매 수를 알려줌)라는 두 가지 유형의 데이터로부터 통찰력을 얻어야 한다.

대부분의 회사에서 이 데이터는 판매 데이터용 세일즈포스(Salesforce)와 HR 데이터용 워크데이(Workday)와 같은 두 개의 별도 시스템에 저장된다. 각 시스템은 저장된 데이터에 대한 보고서를 생성할 수 있다. 그러나 해당 데이터를 모아 여러 비즈니스 기능에 걸친 통찰력을 얻으려는 경우 시스템은 기본적으로 서로의 데이터에 액세스할 수 없기 때문에 별로 도움이 되지 않는다.

여기에 데이터 보고 문제의 근본 원인이 있다. 보고서에는 이해관계자가 개별 비즈니스 기능을 넘어서 생각하도록 요구하는 의사 결정을 추진하는 데 필요한 광범위한 통찰력이 부족하다. 예를 들어, 영업이나 HR에만 관심이 있다면 기존 보고 방식으로도 충분할 수 있다. 영업과 HR 운영을 동시에 분석해야 한다면 상황이 달라집니다.

데이터 보고부터 데이터 활성화까지

이러한 한계를 뛰어넘기 위해 기업은 데이터 활성화가 가능하도록 데이터 보고 전략을 확장해야 한다.

데이터 활성화는 데이터에서 가치를 찾아내는 것을 의미한다. 데이터 활성화는 영향력 있는 의사 결정을 가능하게 하는 반면, 보고는 단순히 데이터 분석 결과를 요약하는 것에 불과하다는 점에서 데이터 보고와 다르다.

데이터 활성화를 달성하려면 조직은 데이터 분석 및 보고 전략이 두 가지 주요 결과를 가능하게 해야 한다.

① 올바른 데이터를 기반의 올바른 형식으로 데이터 통찰력 제공

보고서는 보고 있는 사람과 내려야 하는 결정에 맞게 조정되어야 한다. 예를 들어 영업 및 HR 시스템의 데이터를 활용하는 보고서는 동일한 핵심 추세를 식별할 수 있지만 영업 및 HR 대상에 대한 서로 다른 결과를 강조해야 한다. 이를 위해서는 보고서 자체의 구조화 방식 뿐만 아니라 보고서를 구동하는 데이터 필터링 및 분석이 수행되는 방식도 사용자 정의해야 한다. 기본 데이터 세트가 동일하더라도 데이터를 탐색하고 분석하는 방법은 대상 및 사용 사례에 따라 달라질 수 있다.

② 올바른 위치에 통찰력 제공

의사결정자는 전달된 보고서에서 누락된 추가 통찰력을 검색하는 데 필요한 시간이나 기술이 부족한 경우가 많다. 따라서 보고서를 쉽게 찾고 사용할 수 있도록 만들어야 한다. 예를 들어 HR 임원이 워크데이를 통해 얻을 수 없는 통찰력을 찾기 위해 세일즈포스를 검색할 것이라고 기대해서는 안 된다. 워크데이 또는 HR 임원이 이미 사용하고 있는 다른 시스템에서 통찰력을 사용할 수 있도록 해야 한다.

즉, 데이터 보고는 데이터 활성화를 촉진할 수 있다. 그러나 많은 경우 기업에서 보고서 생성에 사용하는 기본 도구와 프로세스만으로는 데이터를 활성화하기에 충분하지 않다. 조직은 데이터 활성화 목표를 달성하기 위해 보고서 자체와 보고서로 이어지는 데이터 분석 프로세스를 맞춤화해야 한다.

역방향 ETL의 역할

실제로 어떻게 그렇게 할 수 있을까? 여러 시스템에 걸쳐 격리된 데이터가 있는 경우 지원해야 하는 각 그룹 및/또는 사용 사례에 대해 해당 프로세스를 사용자 지정하면서 여러 대상을 위해 데이터를 어떻게 분석하고 보고할? 엄청난 수작업을 들이지 않고도 이 모든 작업을 어떻게 수행할 수 있을까?

효율적인 솔루션은 역방향 ETL로 알려진 기술이다. 역방향 ETL(Extract-Transform-Load)은 이미 처리하여 데이터 레이크나 웨어하우스로 푸시한 데이터를 데이터가 시작된 비즈니스 애플리케이션으로 다시 이동하는 프로세스이다.

예를 들어 역방향 ETL을 사용하면 데이터 레이크에서 두 가지 정보 세트(세일즈포스에서 가져온 정보와 워크데이에서 가져온 정보)를 가져와 다시 워크데이로 수집할 수 있다. 그러면 워크데이를 통해 이 데이터에 대해 보고할 수 있다.

결과는 영업 시스템과 HR 시스템 모두의 데이터를 분석하기 때문에 교차 기능 데이터를 기반으로 하고 HR 이해 관계자가 사용하는 데이터 플랫폼(워크데이)에서 액세스할 수 있는 보고서가 될 것이다. HR이 타겟 고객이고 영업과 HR 모두에 대한 의사결정을 내리는 것이 사용 사례라면 올바른 데이터에서 파생된 통찰력을 올바른 장소에 전달하여 데이터를 활성화한 것이다.

데이터 활성화로 데이터에서 더 많은 가치 얻기

판매 및 HR 정보 모두에서 얻은 통찰력과 관련하여 위에서 설명한 데이터 활성화 예는 데이터 활성화가 지원하는 많은 사용 사례 중 하나일 뿐이다. 마케팅 캠페인을 추진하기 위해 고객 행동을 분석하거나 고객 구매 동향 및 제품 비용 데이터를 기반으로 가격을 설정하는 등 거의 모든 복잡한 비즈니스 결정에는 기능 간 맞춤형 접근 방식이 필요하다.

기존의 사일로화된 데이터 보고 시스템은 이러한 접근 방식을 지원하지 않지만, 데이터 활성화에 중점을 둔 전략은 가능하다.

필자 다니엘 자가레스(Daniel Zagales)는 66degrees 엔지니어링 부문 부사장은 분석 솔루션을 설계, 구현 및 확장하고 빠르게 변화하는 민첩한 환경에서 작업하고, 변화를 주도하고, 채택을 늘리고, 기업이 정보에 근거한 결정을 내릴 수 있도록 지원하는 전문가이다.

(* 이 칼럼은 GTT KOREA의 편집 방향과 다를 수 있습니다.)

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