10가지 데이터 분석 과제 및 솔루션

비즈니스 리더는 데이터 사용이 중요하다는 사실을 알고 있지만, 기업은 더 나은 의사 결정을 내리고 비즈니스 결과를 개선하기 위해 데이터를 효과적으로 활용하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 결국 데이터 소스는 분석이 아닌 데이터 스토리지에 최적화되는 경향이 있습니다. 이것은 기업인들이 소화하기가 더 어렵습니다. 한편, 기업들은 데이터 과학자를 고용하지 않고도 인공지능, 머신러닝 및 자연어 처리와 같은 기술을 적용하는 가장 좋은 방법이 무엇일지 고민하고 있습니다. 데이터 분석은 기업이 어떤 제품에 투자할지, 어떤 마케팅 캠페인을 실행할지, 어떤 고객을 타기팅할지 등 광범위한 전략적 결정을 내릴 수 있는 패턴, 트렌드 및 기회를 파악하는 데 도움이 되는 가치있는 노력입니다.

그러나 관련 데이터를 수집하고 분석하기 위한 공식적인 전략과 타기팅된 기술이 없다면 직감이나 가정을 기반으로 의사 결정을 내릴 위험이 있으며 재무 결과와 직원 및 고객 경험을 개선할 기회를 놓칠 수 있습니다.

기업이 직면한 10가지 주요 데이터 분석 도전 과제

데이터는 자체적으로는 그다지 유용하지 않습니다. 중요한 것은 팀이 정보에 입각한 의사결정을 내리고 변화하는 비즈니스 상황에 더 잘 대응할 수 있게 해주는 데이터 분석입니다. 프로세스로서의 데이터 분석은 진정으로 데이터가 중심이 되는 조직의 핵심입니다. 그러나 데이터 분석 전략을 수립, 구현 및 실행하는 데는 시간과 노력이 필요하며, 이 프로세스에는 잘 알려져 있는 도전 과제가 있습니다.

1. 데이터 품질

대부분의 기업이 직면한 가장 큰 도전 과제 중 하나는 수집하는 데이터의 신뢰성을 보장하는 것입니다. 데이터가 부정확성, 불완전성, 불일치 및 중복으로 인해 어려움을 겪는 경우 잘못된 인사이트, 잘못된 의사 결정으로 이어질 수 있습니다. 데이터 준비, 중복 제거 및 개선에 사용할 수 있는 많은 도구가 있으며, 이상적으로 이 기능 중 일부는 분석 플랫폼에 내장되어 있습니다.

단위, 통화 또는 날짜 형식이 다른 경우와 같이 비표준화된 데이터도 문제가 될 수 있습니다. 가능한 한 빨리 표준화하면 정제 노력을 최소화하고 더 나은 분석을 할 수 있습니다.

조직은 데이터 검증, 데이터 정리, 적절한 데이터 거버넌스 등의 솔루션을 구현함으로써 데이터의 정확성, 일관성, 완전성, 접근성 및 보안을 보장할 수 있습니다. 고품질 데이터는 효과적인 데이터 분석의 원동력 역할을 할 수 있으며 궁극적으로 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

2. 데이터 액세스

기업에는 여러 시스템 및 부서가 있고 정형, 비정형 및 반정형 형식으로 데이터가 분산되어 있는 경우가 많습니다. 따라서 통합 및 분석이 어렵고 무단 사용에 취약합니다. 정리되지 않은 데이터는 가능한 한 많은 데이터를 활용할 때 가장 잘 작동하는 분석, 머신러닝 및 인공지능 프로젝트에 대한 도전 과제를 야기합니다.

많은 기업의 목표는 액세스 민주화, 즉 부서에 상관없이 기업 전반의 데이터 액세스를 허용하는 것입니다. 이를 달성하는 동시에 무단 액세스를 방지하려면 기업은 데이터 레이크와 같은 중앙 저장소에 데이터를 수집하거나 API 및 기타 통합 도구를 사용하여 분석 애플리케이션에 직접 연결해야 합니다. IT 부서는 데이터 이동을 최소화하고 호환성 또는 형식 문제를 줄이며 사용자 및 시스템이 정보에 액세스할 수 있는 사항을 처리하기 위해 내장된 자동화 및 인증을 통해 간소화된 데이터 워크플로를 만들기 위해 노력해야 합니다.

3. 잘못된 시각화

데이터 시각화 작업을 통해 데이터를 그래프 또는 차트로 변환하면 복잡한 정보를 보다 쉽게 이해할 수 있는 실질적이고 정확한 방식으로 제시할 수 있습니다. 그러나 잘못된 시각화 방법을 사용하거나 너무 많은 데이터를 포함하면 잘못된 시각화 및 잘못된 결론이 발생할 수 있습니다. 입력 오류 및 지나치게 단순화된 시각화로 인해 결과 보고서가 실제로 진행되는 상황을 잘못 표현할 수도 있습니다.

효과적인 데이터 분석 시스템은 보고서 생성을 지원하고, 시각화에 대한 지침을 제공하며, 비즈니스 사용자가 작업할 수 있을 만큼 직관적입니다. 그렇지 않으면 준비와 출력의 부담이 IT 부서에 돌아가며, 시각화의 품질과 정확성이 의심받을 수 있습니다. 이를 피하려면 조직이 선택한 시스템이 정형, 반정형, 비정형 데이터를 처리할 수 있는지 확인해야 합니다.

그렇다면 효과적인 데이터 시각화는 어떻게 달성할 수 있을까요? 다음 세 가지 주요 개념부터 시작합니다.

잠재 고객 파악: 대상의 관심사에 맞게 시각화를 조정합니다. 기술 용어나 복잡한 차트를 피하고, 포함할 데이터를 신중하게 선택합니다. CEO는 개별 부서의 책임자와는 매우 다른 정보를 원합니다.

분명한 목적: 데이터로 어떤 이야기를 전달하려고 하시나요? 대상이 기억하길 원하는 핵심 메시지는 무엇인가요? 이를 알게 되면 가장 적합한 차트 유형을 선택할 수 있습니다. 따라서 단순히 파이 또는 막대 차트로 설정하는 것은 좋지 않습니다. 여러 시각화 옵션이 있으며 각각 다른 목적에 적합합니다. 선 그래프는 시간에 따른 추세를 보여주고, 산포도는 변수 간의 관계를 드러냅니다.

단순화: 불필요한 요소로 시각화를 복잡하게 만들지 않습니다. 가독성을 높이기 위해 명확한 레이블, 간결한 제목 및 제한된 색상 팔레트를 사용합니다. 잘못된 배율, 왜곡된 요소 또는 데이터를 잘못 표현할 수 있는 차트 유형을 피하십시오.

4. 데이터 프라이버시 및 보안

데이터 액세스 제어는 데이터 분류와 보안 기술이 요구되는 끝없는 과제입니다.

높은 수준에서 데이터를 검색하기 위해 중요한 운영 시스템을 사용할 수 있는 사람에게 주의를 기울여야 합니다. 여기에서 수행된 모든 손상으로 인해 비즈니스가 무릎꿇을 수 있기 때문입니다. 마찬가지로 여러 부서의 사용자가 대시보드에 로그인할 때 적절한 데이터만 표시되는지 확인해야 합니다. 기업은 강력한 액세스 제어를 구축하고 데이터 수집, 분석 및 배포 프로세스의 모든 단계에서 데이터 스토리지 및 분석 시스템이 안전하고 데이터 개인정보 보호 규정을 준수하도록 해야 합니다.

다양한 데이터 유형 또는 풀에 액세스할 수 있는 역할을 결정하려면 먼저 해당 데이터가 무엇인지 이해해야 합니다. 이를 위해서는 데이터 분류 시스템을 설정해야 합니다. 시작하려면 다음 단계를 고려하십시오.

보유한 데이터 파악: 기업에서 수집, 저장 및 처리하는 데이터의 유형을 파악한 다음, 민감도, 침해의 잠재적 결과 및 HIPAA 또는 GDPR과 같은 관련 규정에 따라 라벨을 지정합니다.

데이터 분류 매트릭스 개발: 퍼블릭, 기밀, 내부용 등 다양한 범주의 스키마를 정의하고 민감도, 법적 요구 사항 및 회사 정책에 따라 데이터에 이러한 분류를 적용하기 위한 기준을 설정합니다.

액세스를 원하는 사람 확인: 데이터 분류, 소유권 및 액세스 제어에 대한 역할 및 책임을 설명합니다. 예를 들어, 재무 부서 직원은 HR 팀의 구성원과 다른 액세스 권한을 가집니다.

그런 다음 분류 정책에 따라 데이터 소유자와 협력하여 데이터를 분류합니다. 체계가 마련되면 정의된 규칙에 따라 데이터를 자동으로 스캔하고 분류할 수 있는 데이터 분류 도구를 고려해 보십시오.

마지막으로 적절한 데이터 보안 제어를 설정하고 직원들에게 교육을 제공하여 적절한 데이터 처리 및 액세스 제어의 중요성을 강조합니다.

5. 인재 부족

많은 기업이 방대한 데이터를 사용 가능한 정보로 전환하는 데 필요한 인재를 찾을 수 없습니다. 데이터 분석가, 데이터 과학자 및 기타 데이터 관련 역할에 대한 수요는 복잡한 데이터 분석 작업을 처리하는 데 필요한 기술을 갖춘 자격을 갖춘 전문가의 공급을 능가했습니다. 수요가 줄어들 기미도 없습니다. 미국 노동통계국에 따르면 2026년까지 데이터 과학 기술이 필요한 직업의 수는 거의 28% 증가할 것으로 예상됩니다.

다행히도 오늘날 많은 분석 시스템은 데이터 과학에 대한 배경 지식 없이도 비즈니스 사용자가 액세스할 수 있는 내장된 머신러닝 알고리즘과 같은 고급 데이터 분석 기능을 제공합니다. 특히 자동화된 데이터 준비 및 정제 기능을 갖춘 도구를 사용하면 데이터 분석가가 더 많은 작업을 수행할 수 있습니다.

기업은 데이터 관련 보직으로 전환하는 데 관심이 있을 수 있는 강력한 분석적 또는 기술적 배경을 가진 직원을 파악하고 유료 교육 프로그램, 온라인 과정 또는 데이터 부트캠프를 제공하여 필요한 기술을 갖추도록 지원할 수도 있습니다.

6. 너무 많은 분석 시스템 및 도구

일단 조직이 데이터 분석 전략에 착수하면 분석 프로세스의 각 계층마다 별도의 도구를 구매하는 것은 드문 일이 아닙니다. 마찬가지로 부서가 자율적으로 행동하는 경우 중복되거나 대응 기능이 있는 경쟁 제품을 구매하게 될 수 있습니다. 이는 회사가 병합할 때에도 문제가 될 수 있습니다.

그 결과 기술적 난관이 생기고, 온프레미스에 배포된 경우 관리해야 하는 다양한 소프트웨어 및 라이선스로 가득 찬 데이터 센터가 구축됩니다. 이로 인해 낭비되는 비용이 발생하고 아키텍처에 불필요한 복잡성이 가중될 수 있습니다. 이를 방지하기 위해 IT 리더는 데이터 도구에 대한 전사적 전략을 수립해야 하며, 다양한 부서 책임자와 협력하여 요구 사항을 파악해야 합니다. 다양한 클라우드 기반 옵션이 포함된 카탈로그를 발행하면 모든 사람이 표준화된 플랫폼을 사용할 수 있습니다.

7. 비용

데이터 분석에는 기술, 직원 및 인프라에 대한 투자가 필요합니다. 그러나 조직이 분석 작업을 통해 얻을 수 있는 이점에 대해 명확하지 않으면 IT 팀은 이니셔티브를 제대로 구현하는 데 드는 비용을 정당화하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.

클라우드 기반 아키텍처를 통해 데이터 분석 플랫폼을 배포하면 유지 관리 비용을 줄이면서 선행 자본 비용을 대부분 제거할 수 있습니다. 또한 일회성 도구 과다 사용 문제를 억제할 수 있습니다.

운영상 조직의 투자수익률은 데이터 분석이 마케팅, 운영, 공급망 및 기타 비즈니스 기능을 최적화하기 위해 보여줄 수 있는 인사이트에서 비롯됩니다. ROI를 입증하기 위해 IT 팀은 이해관계자와 협력하여 비즈니스 목표에 부합하는 명확한 성공 지표를 정의해야 합니다. 예를 들어 데이터 분석 결과를 통해 매출이 10% 증가하거나, 고객 이탈률이 8% 감소하거나, 운영 효율성이 15% 향상될 수 있습니다. 갑자기, 그 클라우드 서비스 비용이 아깝지 않게 느껴집니다.

정량화 가능한 데이터는 중요하지만, 일부 혜택은 직접적으로 측정하기 어려울 수 있으므로 IT 팀은 단순히 항목별 숫자만을 넘어 더 넓게 생각해야 합니다. 예를 들어, 데이터 프로젝트는 의사 결정 민첩성 또는 고객 경험을 개선하여 장기적인 이익을 얻을 수 있습니다.

8. 기술적 변화

데이터 분석 환경은 끊임없이 진화하고 있으며, 새로운 도구, 기술 및 기술이 계속해서 등장하고 있습니다. 예를 들어, 기업은 현재 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML)과 같은 고급 기능을 비즈니스 사용자 및 데이터 과학자에게 제공할 수 있습니다. 즉, 이는 이러한 기술을 접근 가능하고 관련성 있게 만들기 위해 새로운 도구를 도입하는 것을 의미합니다. 그러나 일부 조직의 경우 새로운 분석 기술이 레거시 시스템 및 프로세스와 호환되지 않을 수 있습니다. 이로 인해 더 큰 변환 또는 커스텀 코딩 커넥터로 해결해야 하는 데이터 통합 문제가 발생할 수 있습니다.

기능이 계속 발전한다는 것은 기업의 특정 비즈니스 요구에 가장 적합한 제품을 지속적으로 평가해야 함을 의미합니다. 클라우드 기반 데이터 분석 도구를 사용하면 기능 업그레이드를 원활하게 수행할 수 있습니다. 공급업체가 항상 최신 버전을 사용할 수 있도록 보장하기 때문입니다. 매년 또는 2년에 한번 업데이트될 수 있는 온프레미스 시스템은 업그레이드 간 학습 곡선이 더 가파릅니다.

9. 변화에 대한 저항

데이터 분석을 적용하기 위해서는 불편한 수준의 변화가 필요한 경우가 많습니다. 갑자기 팀들은 비즈니스에서 일어나고 있는 상황에 대한 새로운 정보를 얻게 되고, 이에 대응하기 위한 다양한 옵션을 갖게 됩니다. 데이터보다 직관적 운영에 익숙한 리더는 변화로 인해 어려움을 겪거나 위협을 받을 수도 있습니다.

이러한 백래시를 방지하기 위해 IT 직원은 개별 부서와 협력하여 데이터 요구 사항을 파악한 다음 새로운 분석 소프트웨어가 프로세스를 개선할 수 있는 방법을 전달해야 합니다. 롤아웃의 일환으로 IT 팀은 데이터 분석의 발전이 어떻게 비즈니스 전반에서 보다 효율적인 워크플로, 보다 심층적인 데이터 인사이트, 궁극적으로 더 나은 의사결정을 이끌어낼 수 있는지 보여줄 수 있습니다.

10. 목표 설정

명확한 목표가 없다면 기업은 프로젝트에 사용할 데이터 소스, 데이터 분석 방법, 결과를 통해 수행하고자 하는 작업, 성공을 측정하는 방법을 결정하는 데 어려움을 겪을 것입니다. 명확한 목표가 없으면 의미 있는 인사이트나 이익을 제공하지 않는, 집중되지 않은 데이터 분석 노력으로 이어질 수 있습니다. 데이터 분석 프로젝트가 시작되기 전에 데이터 분석 프로젝트의 목표 및 주요 결과를 정의하여 이를 완화할 수 있습니다.

Oracle 솔루션으로 데이터 분석 도전 과제 해결하기

이미 데이터 애널리틱스를 수용하고 있는 기업의 경우에도 사용하기 쉽고 직관적인 머신러닝, 셀프 서비스 애널리틱스 또는 고급 시각화 시스템과 같은 기술은 경쟁 우위를 확보하고 미래의 비즈니스 요구를 예측할 수 있는 새로운 기회를 제공합니다. 따라서 비즈니스 리더는 데이터 사용을 개선하고 분석 기반 전략을 문화에 통합하여 지속적인 성장과 관련성을 확보하기 위해 사람과 기술에 지속적으로 투자해야 합니다.

Oracle Analytics는 광범위한 워크로드 및 데이터 유형 전반에 즉시 사용 가능한 기능을 갖춘 포괄적인 분석 솔루션입니다. 전용 데이터 분석 플랫폼은 데이터 수집 및 준비부터 결과 시각화 및 공유에 이르기까지 비즈니스가 전체 분석 프로세스를 관리할 수 있도록 지원합니다. 사용자는 업계 최고의 인공지능 및 머신러닝을 활용하여 까다로운 운영 문제를 해결하고 결과를 예측하며 위험을 완화할 수 있습니다. 한편 비즈니스 리더는 보다 빠르고 정확한 인사이트를 확보하여 자신감 있고 정보에 입각한 의사결정을 내릴 수 있습니다.

또한 Oracle 솔루션을 사용하면 컨텍스트 데이터 시각화를 통해 데이터 세트를 쉽게 분석하고 내장 ML 모델을 적용할 수 있으며, 모든 것이 예측 가능한 월간 구독 비용으로 제공됩니다.

데이터 분석에서는 변화가 불가피하므로 새로운 도전 과제가 발생할 수 있습니다. 이러한 전략을 채택함으로써 조직은 변화와 데이터 과부하에 대한 두려움을 극복하고 데이터 분석을 성장을 위한 촉매제로 사용할 수 있습니다.

데이터 분석 도전 과제 FAQ

데이터 분석의 주요 도전 과제는 무엇인가요?

데이터 분석과 관련된 주요 도전 과제로는 의미 있는 데이터 수집, 적합한 분석 도구 선택, 데이터 시각화, 데이터 품질 개선, 숙련된 분석가 찾기, 데이터 기반 문화 생성 등이 있습니다.

데이터 분석에서 머신러닝은 어떻게 사용되나요?

머신러닝(ML)은 작업을 자동화하고 숨겨진 패턴을 발견하며 이기종 대규모 데이터 세트를 사용한 예측을 통해 데이터 분석에서 강력한 역할을 합니다. 예를 들어, 데이터 정제 및 정렬은 시간이 많이 걸리는 수동 프로세스였습니다. 머신러닝 알고리즘은 이러한 작업을 자동화하여 데이터 분석가가 결과 해석 및 모델 구축과 같은 보다 전략적인 작업을 수행할 수 있도록 지원합니다.

또한 대규모 데이터 세트에는 기존의 통계적 방법에서 놓칠 수 있는 숨겨진 패턴과 추세가 있을 수 있습니다. 머신러닝 알고리즘은 방대한 양의 데이터를 분석하여 복잡한 관계를 식별하고 추세 이상을 발견할 수 있습니다. 머신러닝 모델이 과거의 기업 데이터를 학습하고 나면 향후 결과를 예측하여 고객 이탈을 최소화하고 타겟팅된 마케팅 캠페인을 구축하며 최적의 가격 수준을 설정할 수 있습니다.