디지털 혁신에 데이터 분석이 부족합니까?

거의 모든 주요 기업이 이미 디지털 혁신을 추진하고 있지만, 일부 기업은 예상했던 수준의 수익 혁신 성과를 달성하지 못하고 있습니다. Digital.ai's 디지털 전환 진행 보고서 설문 조사응답자의 54%가 디지털 전환이 최종 수익에 부정적인 영향을 미쳤다고 보고했고, 49%는 기대했던 결과를 얻지 못했다고 보고했습니다.

 

조직이 목표로 하는 성공을 거두지 못하는 데에는 여러 가지 이유가 있을 수 있지만, 그중에서도 데이터 가용성과 가시성 부족이 가장 큰 원인일 수 있습니다. 데이터 모니터링을 통해 조직은 내부 프로세스의 성과뿐만 아니라 외부 업무 결과도 직접 확인할 수 있습니다. 분석은 이러한 데이터를 활용하여 심층적인 통찰력을 제공하고, 약점과 병목 현상을 파악하는 동시에 기회를 제시할 수 있습니다. 특히, 디지털 혁신에서 데이터는 위험을 파악하고 정량화하여 효과적인 위험 관리와 신속한 대응을 가능하게 합니다. 전반적으로 데이터 신호는 조직의 방향을 제시하는 동시에 가장 중요한 우선순위를 향한 진전을 확인하는 데 도움을 줍니다.

데이터가 생성할 수 있는 가치에도 불구하고, Forrester 보고서 "기업이 직감, 경험 또는 의견이 아닌 정량적 정보에 기반하여 의사 결정을 내리는 비율은 50% 미만"이라는 사실을 발견했습니다. 같은 보고서에 따르면 응답자의 85%는 의사 결정에 활용할 수 있는 데이터 통찰력의 양을 늘리고 싶다고 답했지만, 91%는 이 지점까지 도달하는 데 큰 어려움을 겪고 있다고 답했습니다.

모든 주요 기록 시스템에서 데이터를 자동으로 가져올 수 있는 포괄적인 데이터 분석 시스템을 구현하면 이러한 조직이 디지털 전환 목표를 향해 더 나은 진전을 이루는 데 필요한 솔루션을 제공합니다.

데이터 분석의 주요 이점은 다음과 같습니다.

• 효율성 향상
• 가속화된 민첩성
• 위험 감소 가속 데이터 분석을 사용하여 효율성 향상

많은 조직에서 팀이 기대하는 속도로 움직이지 못하고 있으며, 다양한 요인들이 속도를 늦추고 있다는 것을 감지하고 있습니다. 하지만 IT 리더들은 종종 어떤 KPI가 기대에 미치지 못하는지 정량화할 데이터가 부족하며, 가장 가능성 있는 근본 원인을 파악하는 데 필요한 데이터는 더더욱 부족합니다.

모든 주요 기록 시스템에서 자동으로 가져오기 분석 플랫폼과 같은 Digital.ai의 중요한 프로세스 변경에 필요한 통찰력을 제공할 수 있습니다.

엔드 투 엔드 파이프라인 전반의 성과 데이터는 어떤 팀(또는 벤더)이 뒤처지고 있는지 파악합니다. 또한 가치 전달 과정의 병목 현상을 파악할 수도 있습니다. 저조한 성과는 새로운 프로세스, 기술 또는 코칭의 기회를 제공합니다. 전반적으로 성과 KPI를 모니터링하면 객관적이고 투명한 지표를 활용하여 팀의 책임감을 강화하고, 전반적인 성과 향상에 필요한 도구를 제공할 수 있습니다.

모든 프로세스에서 계획되지 않은 모든 작업의 ​​합계와 같은 측정 항목을 모니터링하면 팀은 비효율성의 근원을 제거하고 스트레스가 적은 방향으로 노력할 수 있는 통찰력을 얻을 수 있습니다. DevOps 환경. 운영 데이터는 다음을 묘사하는 데 사용할 수 있습니다. 어떤 IT 문제가 가장 큰 영향을 미치는가가장 큰 문제점을 집중적으로 파악하면 MTTR(평균 고장 수리 시간)이 향상되고, 사고 해결 효율성이 향상되어 다운타임 및 기타 서비스 영향을 최소화할 수 있습니다. 예를 들어, 티켓 및 지연 발생의 주요 원인이 지속적인 데이터베이스 변경 요청인 경우, 운영 부서는 팀 역할을 더욱 잘 반영하는 권한 부여 및 특정 권한 수준에 대한 자동 승인을 통해 간소화된 프로세스를 개발할 수 있습니다.

머신 러닝(ML) 및 인공 지능(AI)을 통해 데이터를 활용하면 조직에서 계획되지 않은 가동 중지 및 계획되지 않은 작업의 중요한 원인을 모니터링할 수 있습니다. 근본 원인 분석 엔진예를 들어, Numerify는 사고의 진정한 원인을 밝혀내어 완전히 제거할 수 있습니다. 이러한 유형의 기능의 예로, 한 소매업체 고객은 여러 지역에 걸쳐 POS 시스템에 문제가 발생하고 있었습니다. Numerify(현재 Digital.ai 분석) 팀은 조직이 단일 원인을 파악하도록 도왔고, 운영 리더는 전 세계 팀에 해결 방법을 지시하는 새로운 지식 기반 문서를 출시할 수 있었습니다.

데이터 기반 통찰력을 통해 민첩성 가속화

애자일 전환 목표는 선제적 프로세스 최적화와 자동화 강화를 통해 달성할 수 있는 경우가 많습니다. 팀 핸드오프나 파이프라인 간 전환으로 인한 병목 현상, 그리고 장시간 소요되는 변경 승인이 종종 문제의 원인입니다.

디지털 혁신에 분석을 활용하면 조직은 우선순위 KPI에 대한 단일 뷰를 통해 팀을 조정할 수 있습니다. 이러한 단일 정보 소스를 통해 팀은 단순히 특정 성과 수치를 달성하는 것이 아니라, 가치 흐름 개선에 집중하여 구체적인 결과를 도출할 수 있습니다. 예를 들어, 고객이 보고한 경험 데이터는 개발자를 위한 피드백 루프를 완성하여 어떤 릴리스가 스프린트 속도 목표를 달성했을 뿐만 아니라 사용자 만족도 향상에도 기여했는지 확인할 수 있습니다.

이러한 데이터 피드백은 직원 경험과 팀 전체의 협업을 전반적으로 개선하는 데 활용될 수 있습니다. 데이터 활용은 확실성, 명확성, 그리고 책임감을 높여줍니다. 팀원들이 내부 피드백을 받으면 편견의 희생양이 되지 않는다는 것을 알 수 있으며, 프로세스 변경 요청은 예상 결과를 보여주는 데이터로 뒷받침될 수 있습니다.

공유 데이터 소스를 제공하면 팀은 자체 성과를 사전에 모니터링할 수 있습니다. 대시보드와 분석 도구의 셀프서비스 비즈니스 인텔리전스를 활용하여 자체 작업 결과를 분석하고 중요한 질문에 대한 답을 얻을 수도 있습니다. 예를 들어, 스프린트 계획 팀은 기능 영역별로 변경 사항을 정렬한 다음, 발견된 결함별로 정렬하여 어떤 기능 영역이 가장 큰 문제를 일으키는지 파악하고, 포트폴리오에서 어떤 사용자 스토리가 제품 경험에 가장 큰 긍정적 영향을 미칠지 파악할 수 있습니다.

데이터 기반 AI/ML 기술을 통해 위험을 정량화하고 줄이세요

AI/ML 분석 엔진은 변화 위험의 모델 동인 가장 많은 취약점, 문제 및 사고를 발생시키는 관행이나 CI를 파악합니다. 시간 경과에 따라 과거 데이터를 통해 관련 사고를 유발할 가능성이 가장 높은 릴리스 예정 변경 사항을 파악할 수 있습니다. 이러한 상황 정보는 저수준 위험으로 식별된 변경 사항에 대한 자동화된 CAB 승인을 유도하는 데 사용될 수 있습니다. 중수준 및 고수준 위험의 경우, 이 데이터는 수동 검토 및 검토를 구체적으로 식별된 위험 요소에 집중할 수 있습니다..

AI/ML 기반 분석 엔진을 통해 디지털 혁신을 진행 중인 조직은 결함 발생이나 계획되지 않은 서비스 다운타임과 같은 주요 지표에 대한 제품 성능을 정확하게 기록할 수 있습니다. 이 정보는 개발 및 운영 관행을 개선하는 데 도움이 됩니다.
변화 위험 요인을 이해하면 조직은 SLA 위반, 보안 위협, 또는 변경 배포로 인해 심각한 성능 결함이 발생하는 상황을 신속하게 파악하고 해결할 수 있습니다. 따라서 변화 위험 요인에 대한 데이터는 운영 위험에 대한 피드백 루프를 완성하여 애자일 기능 계획, 제품 포트폴리오 관리 및 개발 관행 전반에 대한 정보를 제공합니다.

디지털 전환 목표를 달성하려면 데이터 분석을 활용하세요

단일 진실 소스와 지속적인 데이터 피드백의 부재는 많은 조직의 디지털 혁신 계획에서 주요 약점 중 하나입니다. 데이터가 없으면 결과가 사실상 무작위로 결정될 수 있습니다. 더 나쁜 경우, 잘못된 직관으로 인해 조직이 진전과는 정반대의 길로 빠질 수도 있습니다.

디지털 혁신에 데이터 분석을 활용하면 기업은 주요 이니셔티브의 진행 상황을 파악하고 진행 속도를 개선하는 데 필요한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이를 통해 데이터 기반 의사 결정은 모든 계층의 조직 문화에 자리 잡을 수 있습니다.

가트너 부사장 애널리스트 더글러스 레이니는 "기업이 새롭게 부상하는 디지털 경제에서 경쟁하려면 더 빠르고 미래 지향적인 의사결정이 필요합니다. 데이터 및 분석 리더들은 기업 전략 계획에 적극적으로 참여하여 데이터 및 분석 역량이 최고 수준의 대외적 계획에 반영되도록 해야 합니다."라고 말했습니다. 

디지털 혁신 이니셔티브를 완벽하게 가동하려면 프로세스 내부를 파악하고 성과를 처음부터 끝까지 모니터링하는 능력이 필수적입니다. 많은 기업이 디지털 혁신 과정에서 겪는 어려움을 모호하게 설명할 수는 있지만, 정량화할 수는 없습니다. 개별 애플리케이션에서 생성된 단절된 보고서로 인해 개별 시스템에 대한 단편적인 보기가 생성되는 것은 이러한 데이터 가시성 부족을 보완할 수 없습니다. 

조직 전체 데이터 분석 시스템 Digital.ai 통계 분석 필요합니다. 이러한 시스템은 팀이 매일 사용하는 도구와 플랫폼에서 데이터를 가져와 사각지대를 없앨 수 있습니다. 또한 데이터를 집계하여 특정 가치 흐름의 총체적인 결과를 설명하는 보편적으로 적용 가능한 지표를 생성합니다. 셀프서비스 쿼리/정렬 드릴다운 기능과 유익한 대시보드를 통해 모든 직급의 직원은 스스로 질문을 하고, 통찰력을 얻고, 능동적으로 대응할 수 있습니다. 이를 통해 각 팀은 목표 달성을 위해 스스로 노력할 수 있습니다.

이러한 역량 덕분에 분석은 조직의 최상층부터 하위층까지, 그리고 다시 최상위층까지 엄청난 혁신적 영향을 미칠 수 있습니다. 분석은 디지털 혁신을 위한 레시피가 조직이 항상 상상해 온 결과를 가져오는 데 꼭 필요한 요소일 수도 있습니다.

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