기업이 데이터의 힘을 활용할 수 있는 방법

혁신을 위한 데이터 중심 구축

일상적인 데이터에는 가치의 보고가 숨겨져 있으며, 데이터의 97%가 사용되지 않고 있습니다. 이 블로그에서는 전략적 의사결정부터 생성형 AI가 주도하는 혁신에 이르기까지 데이터의 힘을 살펴봅니다. 또한 책임감 있는 데이터 관행 및 올바른 인프라 선택과 같은 주요 고려 사항에 대해 자세히 설명합니다. 데이터의 힘을 활용하고 경쟁 우위를 확보하는 방법을 알아보십시오.

매초 수백만 개의 이야기가 만들어집니다. 각 클릭, 웹 검색, 이모티콘 및 이메일은 단순한 데이터 바이트로 생각할 수 있지만 각각은 우리에게 들려주길 기다리는 이야기를 풀 수 있는 또 하나의 단서를 제공합니다. 예를 들어, 요즘 온라인 뱅킹 프로필이 혁명적이라고 생각하지 않을 수도 있지만, 현재의 라이프스타일 습관 내에서 효과적인 새로운 저축 방법을 추천하고 항상 가고 싶었던 여행 경비를 감당하는 데 도움이 될 수 있다면 어떨까요? 데이터는 사실과 숫자에 관한 것만이 아닙니다. 데이터를 통해 잠재적인 영향과 결과를 알 수 있습니다.

IDC에 따르면 데이터가 제공하는 풍부한 인사이트에도 불구하고 그 중 97%가 분석되지 않는 것opens in a new tab으로 추정된다는 사실에 놀랄 수 있습니다. 매일 방대한 양의 데이터를 수집하는 기업이 이와 관련된 주요 원인 중 하나입니다. 그 이면에는 조직 전체의 데이터 관리, 처리 및 데이터 리터러시의 문제가 포함됩니다. 또한 저장된 모든 데이터가 즉시 실행 가능하거나 조직의 목표에 필요한 것은 아니므로 수년 동안 그대로 방치될 수 있습니다.

그러나 기업이 데이터 중심 의사결정의 가치를 인식하고 데이터 분석 및 데이터 과학에 투자하여 데이터 내에 숨겨진 스토리를 활용함에 따라 이러한 상황이 바뀌고 있습니다. 오늘날과 같이 빠르게 변화하는 데이터 중심의 세상에서 데이터의 힘을 활용하는 기업은 경쟁업체보다 뚜렷한 경쟁 우위를 가지고 있습니다. 그 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 발견된 인사이트는 전략적 의사결정, 성장 및 점점 더 기술 혁신의 동인을 제공할 수 있습니다.

생성형 AI의 급부상: 데이터를 사용하여 고객 가치 창출

현재 기술 부문 전반에 걸쳐 파장을 일으키고 있는 혁신 중 하나는 생성형 AI입니다. 전통적인 AI는 한동안 기업에서 활용되어 왔지만, 신경망을 사용하여 구축하고 기존 데이터에서 학습한 패턴과 사례를 기반으로 새로운 데이터를 생성할 수 있는 생성형 AI는 업계 전반에 걸쳐 테스트되고 있는 비교적 새로운 솔루션입니다. 생성형 AI 모델은 인간이 생성한 콘텐츠와 유사하거나 구별할 수 없는 콘텐츠 또는 데이터를 생성할 수 있기 때문에 사용 사례는 광범위합니다. 방대한 데이터세트를 분석하고 반복적인 작업을 자동화하는 것부터 매력적인 마케팅 카피를 작성하는 것에 이르기까지, 생성형 AI는 기업과 그 제품에 상당한 가치를 더할 수 있습니다.  블로그 읽기: (Gen)AI로 비즈니스 가속화하기.

물론 이러한 솔루션에는 데이터와 이를 분석하는 데 필요한 기술 및 인프라가 필요합니다. 어렵게 들릴지 모르지만, 자동차, 소매, 의료 등에 중점을 두고 있는 오늘날 존재하는 모든 회사를 데이터 회사로 간주하고 싶습니다. 각각의 회사는 저장된 데이터를 사용하여 긍정적인 결과를 창출할 수 있는 잠재력이 있습니다.

과제 및 고려 사항: 위험 완화 및 보장

그러나 이를 위해서는 먼저 인사이트 마이닝 및 데이터로부터의 학습과 관련된 문제를 고려하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 생성형 AI는 가치를 더할 수 있지만 환각과 같은 유해한 위험도 내재해 있습니다.이러한 위험을 완화해야 합니다. 데이터 저장 및 분석이 환경에 미치는 영향과 비용도 비즈니스에서 점점 더 큰 관심사가 되고 있습니다.  

실행 가능한 단계: 혁신을 위한 데이터 기반 구축

이러한 과제를 극복하고 데이터를 최대한 활용하기 위해 기업은 다음 사항을 고려해야 합니다. 첫째, 데이터는 어디에 저장됩니까? 온프레미스에 있든 클라우드에 있든 서로 다른 인프라가 각 비즈니스와 그 목표에 어떻게 도움이 될 수 있는지 이해하는 것이 중요합니다. 둘째, 자동화가 비즈니스 운영을 간소화하여 직원들이 보다 사려 깊은 인적 작업에 집중할 수 있도록 하는 방법을 고려합니다. 그렇다면 지속 가능성도 중요한 역할을 해야 합니다. 기업이 넷 제로 요구 사항을 지속적으로 충족할 수 있도록 데이터 기반 혁신을 어떻게 배포할 수 있을까요? 이것은 종종 고객의 의제에서 상당히 많이 다루어지고 우리가 달성하기 위해 고객과 긴밀히 협력해야 하는 그 무언가입니다.

마지막으로, 가장 효과적인 데이터 혁신은 안전하고 신뢰할 수 있는 데이터 혁신입니다. 설득력 있는 사용 사례에 대해 이야기하는 것은 흥미로운 일이지만, 이러한 혁신을 뒷받침하는 데 필요한 데이터를 신뢰할 수 있는 출처에서 제공하고 그 이후부터 책임감 있게 처리해야 합니다. 데이터는 무수히 많은 방식으로 선한 영향력을 제공하는 원동력이 될 수 있는 잠재력을 가지고 있으므로 이러한 혁신을 위한 견고한 데이터 기반을 구축하는 것의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다.

웨비나 보기: 인프라와 사람에 대한 전체적인 관점: 하이브리드 클라우드 접근 방식 수용

결론

데이터는 사실과 수치에 관한 것만이 아닙니다. 이는 활용되기를 기다리고 있는 강력한 자산입니다. 위에서 설명한 단계를 수행하면 데이터 내의 숨겨진 가치를 활용하여 혁신과 성장을 주도하고 경쟁 우위를 유지할 수 있습니다.

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