Natalie Gagliordi | Content Strategist | 2023년 6월 13일
“이렇게나 많은 데이터를 가장 잘 활용할 수 있는 방법은 무엇일까요?”
갈수록 많은 기업들이 일상적 운영 활동 및 비즈니스 시스템으로부터 축적되는 모든 데이터를 활용할 수 있는 최선의 방법을 찾아내야 한다는 압박에 시달리고 있습니다. 많은 경우, 이와 같은 데이터 관련 도전 과제를 해결하기 위해서는 데이터를 활용하여 사람들의 행동, 프로세스 및 애플리케이션의 작동 방식 등을 개선할 수 있는 방법을 찾아내야 합니다. 고객, 재고, 구매 데이터 등의 운영 데이터는 그러한 방식의 비즈니스 혁신을 추구하기에 가장 적합한 데이터입니다. 그러나 운영 데이터를 활용하고자 하는 기업은 강력한 데이터 수집, 통합, 관리 시스템을 갖추어야 합니다. 기업이 모든 데이터 소스의 데이터를 서로 연결하고 데이터 변환을 통해 데이터 분석을 보다 용이하게 만들 수만 있다면, 데이터를 활용하여 기업 운영의 효율성 및 대응 능력을 향상시킬 수 있을 것입니다. 바로 이것이 '커넥티드 데이터'로 명명된 개념입니다. 커넥티드 데이터는 기업이 비효율적 운영, 잘못된 보고, 정보에 기반하지 않은 구매 및 가격 결정, 직원 및 고객 만족도 저하와 같은 문제들을 미연에 방지하는 데 기여합니다.
커넥티드 데이터란 데이터 자산을 서로 연결하고 쉽게 액세스할 수 있도록 만듦으로써 기업이 보유 중인 데이터를 더 잘 활용하여 의사 결정을 개선하고, 성과를 향상시키는 데 기여하는 것을 의미합니다. 커넥티드 데이터라는 개념에는 여러 소스 또는 시스템의 데이터 자산을 통합하고, 데이터 포인트들 간의 관계성을 분석하여 특정 기업 또는 단일 비즈니스 프로세스에 대한 포괄적 뷰를 확보하는 데 사용할 수 있도록 만드는 작업이 포함됩니다.
핵심 요점
커넥티드 데이터의 개념은 다양한 데이터를 서로 연결하여 분석 용이성을 높이고, 모든 데이터에 대한 전반적 이해도를 향상시키는 것입니다. 나아가 커넥티드 데이터 에코시스템을 구축해 데이터를 보다 포괄적이고 의미있게 파악할 수 있도록 만드는 것을 목표로 합니다. 해당 에코시스템을 구축하면 재무, HR, 영업, 공급망 등의 다양한 영역에서 비즈니스 프로세스를 자동화하는 애플리케이션들이 서로 데이터를 공유하고, 기업 밖의 소스에서 데이터를 가져올 수도 있게 됩니다. 예를 들어, 재고 관리 측면에서 하드웨어 소매유통업체는 삽 공급량 데이터를 강설량 예측 데이터와 연결하여 삽에 대한 고객 수요를 더 정확하게 예측할 수 있습니다. 마찬가지로, 재고 또는 구매 주문과 같은 운영 데이터와 연결된 예산 및 재무 예측 데이터는 새로운 인사이트를 제공하고, 예상보다 느리거나 빠른 제품 판매 추세에 기업이 보다 효과적으로 대응할 수 있도록 만들어 줍니다. 이와 같은 데이터 분석에서 인공지능의 중요성이 커지면서 커넥티드 데이터는 인공지능 알고리즘 학습에 적합한 데이터 제공에도 도움을 줄 수 있게 되었습니다.
커넥티드 데이터는 비즈니스 시스템 전반에 걸쳐 서로 다른 데이터 자산 간의 관계를 설정하고, 데이터의 유형, 형식, 출처 등의 다양한 데이터 요소들에 속성을 할당하여 상호 연결된 정보 네트워크를 구축합니다. 데이터 요소를 분류, 구성, 연결하는 데 사용되는 주요 기술로는 데이터 통합 플랫폼, 데이터 웨어하우스, 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스, 머신 러닝 알고리즘 등이 있습니다. 데이터 간의 관계가 설정되고 나면 직원들은 상호 연결된 데이터들 간의 연관성을 파악하여 전체 데이터 세트로부터 인사이트를 도출할 수 있게 되므로, 데이터 분석 및 이해가 한층 간단해집니다.
데이터 에코시스템은 연결된 데이터를 관리하기 위한 기술 허브를 제공하여 서로 다른 애플리케이션 및 기타 데이터 소스로부터 가져온 데이터들을 통합할 수 있도록 만들어 줍니다. 커넥티드 데이터 에코시스템은 정보를 연결, 수집, 분석하는 데 사용하는 엔터프라이즈 인프라 및 애플리케이션 등으로 구성됩니다.
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기업은 커넥티드 데이터를 활용하여 개별 작업의 성과를 개선하고, 전반적 비즈니스 성과를 향상시킬 수 있습니다. 커넥티드 데이터의 주된 이점은 다음과 같습니다.
커넥티드 데이터의 비즈니스적 사용 사례는 사실상 무한합니다. 애플리케이션 데이터를 통합하여 영업팀의 리드 스코어링을 자동화, 개선하거나, 성장 기회를 찾기 위한 분석 솔루션이 보다 간단히 분석 대상 데이터에 액세스할 수 있도록 하는 것은 시작에 불과합니다. 다음은 커넥티드 데이터를 사용하여 운영상의 병목 현상을 해결하고, 프로세스 효율성을 높이고, 고객 및 직원 경험을 향상시키는 것과 같은 추가적 사용 사례들의 목록입니다.
커넥티드 데이터의 투자수익률(ROI)은 측정하는 방식은 다양합니다. 보다 원활한 프로세스, 보다 나은 직원 경험, 보다 높은 고객 만족도 등 다양한 척도를 활용하여 커넥티드 데이터의 ROI를 측정할 수 있습니다. 팀에 따라서는 시간당 트랜잭션 수 증가량, 또는 정보 수집 및 보고서 작성 시간 단축(경우에 따라 며칠에서 단 몇 분으로 단축 가능) 등의 보다 어려운 척도를 활용할 수도 있습니다. 고려해야 할 또 다른 사항은 커넥티드 데이터의 ROI 중 'I'에 해당하는 '투자' 금액이 항상 큰 금액은 아니라는 것입니다. 팀에 따라서는 성과 관리 플랫폼과 다양한 지역 또는 자회사 운영 단위의 총계정원장을 연결하여 재무 결산을 신속하게 처리하는 것과 같이 단 두 가지의 주요 데이터 소스를 서로 연결하는 소프트웨어만을 필요로 하는 경우도 있습니다. 이와 같은 경우에는 관련 프로젝트에 많은 시간이나 비용을 투자할 필요가 없습니다.
또한 커넥티드 데이터의 이점을 누리기 위해 반드시 전사적 이니셔티브 형태를 취할 필요도 없습니다. 일반적으로 커넥티드 데이터를 통한 가장 높은 ROI는 상호 연결된 데이터를 사용하여 효율성 향상, 의사 결정 개선, 성장 및 수익을 창출하는 신규 비즈니스 기회 포착과 같은 결과를 달성함으로써 얻을 수 있습니다. 또한 ROI는 특정한 결과물을 산출하는 데 필요한 속도 및 노력의 변화량을 통해 측정할 수도 있습니다. 보고서, 시각화, AI 및 머신러닝 모델 및 기타 활용도가 낮았던 기존 데이터로부터 인사이트와 가치 창출할 수 있는 결과물 등이 그것입니다.
분석가, 관리자, 경영진의 의사 결정을 하드 데이터로 뒷받침해야 한다는 압박이 가중되고 있는 오늘날, 커넥티드 데이터의 중요성은 그 어느 때보다도 높아졌습니다. 가장 성공적인 기업은 비즈니스 시스템, 내부 운영, 공급망, 고객 상호 작용, 외부 소스 등의 데이터를 통합하여 명확하고 정확한 인사이트를 확보함으로써 성장 기회를 포착하고, 비효율적 요소를 줄이고, 직원과 고객의 삶을 보다 편리하게 만듭니다.
다행히도 오늘날에는 클라우드 기술 덕분에 지능형 데이터 통합이 훨씬 쉽고 빨라졌습니다. Oracle Cloud Infrastructure(OCI) 통합 제품 포트폴리오는 엔드투엔드 프로세스를 자동화하고 데이터 관리를 중앙화할 수 있는 데이터 통합 도구 및 애플리케이션 통합 서비스의 포괄적 모음집을 제공합니다. 최신 및 레거시 시스템 전반에서 거의 모든 데이터 저장소, 프로세스, 애플리케이션, 서비스, API를 상호 연결하기 위한, 즉시 사용 가능한 템플릿과 어댑터를 갖춘 Oracle Integration은 모든 유형의 애플리케이션 연결 및 프로세스 자동화 프로젝트에 활용 가능한 혁신적인 솔루션들을 제공합니다.
OCI 통합 솔루션을 활용하여 협업, 혁신, 가치 창출 능력을 향상시킬 수 있는 방법을 살펴보세요.
커넥티드 데이터에 대한 기업들의 관심이 커지고 있는 이유는 무엇인가요?
물류창고에서 이사회실에 이르기까지, 오늘날의 기업 활동과 관련된 거의 모든 영역들은 하드 데이터를 통해 의사 결정을 뒷받침해야 한다는 압박에 시달리고 있습니다. 커넥티드 데이터는 다양한 데이터를 서로 연결하여 전체적으로 분석하고 이해할 수 있도록 만드는 것을 의미합니다.
커넥티드 데이터 플랫폼이란 무엇인가요?
커넥티드 데이터 플랫폼을 통해 기업은 다양한 소스의 데이터를 통합된 방식으로 관리, 저장, 분석할 수 있습니다.
커넥티드 데이터는 기업의 효율성 향상에 어떤 도움을 주나요?
커넥티드 데이터를 사용하면 보다 간단히 데이터에 액세스하고 분석할 수 있으므로, 결과적으로 정보에 기반한 의사결정을 내리는 데 필요한 시간 및 노력이 감소합니다.