기업은 방대한 데이터를 생성합니다. 하지만 효과적으로 활용하는 조직은 10% 미만입니다. 의사결정 개선, 운영 효율 향상, 혁신 촉진 등을 위해 데이터를 전략적 자산으로 활용하려면 같은 통합 플랫폼이 필요합니다.

글쓴이: 라릿 파틸(Lalit Patil), 번역: 클로드(Claude)

오늘날 기업은 고객 상호작용, 판매 거래, 운영 프로세스, 센서 판독에 이르기까지 전례 없는 양의 데이터를 생성합니다. 그러나 만이 인사이트 기반 기능을 활용하고 있습니다. 이는 엄청난 미개발 잠재력을 의미합니다.

많은 기업이 이 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환하는 데 어려움을 겪으며, 이는 효율성 향상, 고객 경험 개인화, 성장 촉진 능력을 저해합니다. 데이터 양과 실행 가능한 인사이트 사이의 이러한 단절은 현대 비즈니스 환경에서 중요한 과제입니다. 다행히 새로운 데이터 솔루션들이 등장하여 기업들이 데이터에 숨겨진 잠재력을 마침내 활용할 수 있도록 돕고 있습니다.

데이터 복잡성의 숨겨진 세금

이 문제는 복잡하고 분산된 데이터 관리에서 비롯됩니다. 데이터는 각기 다른 도구를 사용하는 다양한 팀의 사일로에 존재하며, 레거시 시스템이 클라우드 애플리케이션과 공존하고, 가치 있는 정보가 다양한 플랫폼에 분산되어 있습니다. 품질이 낮은 데이터는 조직에 시킵니다.

이러한 단편화는 조직에 “숨겨진 세금”을 만들어내며, 다음과 같은 여러 방식으로 나타납니다:

• 지속적인 데이터 모델 변경 요청
• 혼란을 초래하는 동일 데이터의 여러 사본
• 신뢰할 수 없는 데이터 모델
• 정보에 대한 느리고 요청 기반의 접근

이 모든 것은 단순한 효율성 손실 이상입니다. 이는 기회 상실로 이어집니다.

통합 플랫폼: 미래를 위한 기반

해결책은 모든 정보를 통합하고 데이터를 수집, 정제, 변환, 구성하여 사용 가능한 제품으로 만드는 데 필요한 도구와 인프라를 제공하는 통합 플랫폼에 있습니다. 이러한 접근 방식은 데이터 중심 세계에서 생존하는 데 중요합니다. 맥킨지의 “” 비전은 “데이터 유비쿼티” 또는 데이터의 광범위한 존재가 일반화 된 미래를 그립니다.

이는 비즈니스 데이터 클라우드()가 등장하는 지점입니다. �鶹ԭ�� 비즈니스 데이터 클라우드는 데이터 및 분석 요구사항을 통합하는 SaaS 단일 플랫폼으로, �鶹ԭ�� 및 비�鶹ԭ�� 소스의 데이터를 통합 의미 계층으로 중앙화하여 새로운 차원의 인사이트, 고급 분석 및 AI 기능을 제공합니다.

이 통합된 접근 방식의 핵심은 “조율된 데이터”의 중앙 허브로 시각화할 수 있는 개념입니다. 이 허브는 통합 데이터 플랫폼의 중심으로 작용하며, 다양한 데이터 소스(전통적인 기업용 애플리케이션, SaaS 솔루션, 데이터 레이크)를 나타내는 여러 스포크에 의해 공급됩니다.

이 플랫폼은 클라우드 기반 도구와 견고한 데이터 “레이크 하우스” 아키텍처의 조합을 활용하여 이 모든 이질적인 정보를 함께 가져옵니다. 이를 통해 기업은 모든 원시 데이터를 유지하면서도 특정 분석 요구사항에 맞게 구성할 수 있습니다.

주요 기능은 다음과 같습니다.

• 데이터 통합: 다양한 데이터 소스에 연결
• 데이터 거버넌스: 데이터의 정확성과 일관성 확보
• 데이터 모델링: 데이터에 대한 공통된 이해 생성
• 데이터 변환: 분석을 위한 데이터 정제 및 준비
• 분석 및 AI: 시각화, 보고 및 고급 분석을 위한 도구 제공. �鶹ԭ�� BDC는 인사이트 앱을 통한 기성 보고서도 제공합니다.

이 플랫폼은 조직 전체에 걸쳐 데이터의 통합된 뷰를 만드는 것을 목표로 합니다. 데이터를 통합 의미 계층으로 중앙화하여 새로운 인사이트를 제공하고 고급 분석 및 AI 기능을 활성화합니다. 이 접근 방식은 데이터 관리를 단순화하고 기업이 정보 자산을 활용하는 방식을 변화시킵니다.

중요한 사실은, �鶹ԭ�� BDC 내의 데이터브릭스(�鶹ԭ�� Databricks) 통합이 고급 데이터 엔지니어링 및 기계 학습을 위한 강력한 엔진을 제공한다는 점입니다. 데이터브릭스의 기능과 BDC의 통합 데이터 기반을 결합하면 조직이 정교한 AI 모델을 구축하고 더 깊은 인사이트를 생성할 수 있어, 원시 데이터에서 실행 가능한 인텔리전스로의 여정을 가속화합니다.

디지털 시대의 전략적 자산으로서의 데이터

이러한 종류의 데이터 관리 이점은 상당합니다. 소매업체는 온라인 및 매장 내 판매를 충성도 데이터와 결합하여 고객 가치에 대한 진정한 관점을 확보함으로써 개인화된 제안과 최적화된 재고를 가능하게 합니다. 제조업체는 센서 및 생산 데이터를 결합하여 장비 고장을 예측하고, 유지보수를 최적화하며, 가동 중단 시간을 줄일 수 있습니다. 금융 기업은 통합된 고객 관점을 확보하여 개인화된 조언, 맞춤형 투자, 사전 사기 감지를 제공합니다. 이는 통합 데이터 플랫폼이 어떻게 비즈니스를 변화시켜 데이터를 분산된 자원에서 전략적 의사 결정을 위한 강력한 엔진으로 전환할 수 있는지에 대한 몇 가지 예에 불과합니다.

데이터 반응형에서 데이터 중심으로

의 “데이터는 새로운 석유”라는 주장은 오늘날에도 여전히 유효합니다. 석유처럼 데이터도 유용하게 사용하려면 정제가 필요합니다. 포괄적이고 통합된 데이터 전략을 성공적으로 구현하는 조직은 점점 더 데이터 중심적인 비즈니스 환경에서 선두를 차지할 것입니다.

데이터 관리에 대한 통합된 접근 방식은 비즈니스 정보의 잠재력을 완전히 활용할 수 있게 합니다. �鶹ԭ�� 비즈니스 데이터 클라우드와 같은 솔루션은 이러한 접근 방식의 예로, 데이터 및 분석 요구사항에 대한 통합 플랫폼을 제공합니다. 이러한 플랫폼을 활용해 조직은 다음의 효과를 도모할 수 있습니다.

• 더 나은 데이터 기반 의사 결정
• 운영 효율성 향상
• 더 큰 혁신 촉진

이 통합 전략을 수용함으로써 기업은 기업 관리의 다음 시대에서 번창할 수 있는 위치를 확보합니다. 데이터 정제와 활용을 마스터하는 기업은 진화하는 비즈니스 환경에서 중요한 경쟁 우위를 얻게 될 것입니다.

• 원문: , , Forbes.com

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복잡한 내용을 기억하기 쉽게 설명하는 사람은 그만큼 이해하고 정리하는 데 많은 노력을 기울였다고 보면 좋습니다. 12살 짜리 아이도 이해할 수 있도록 쉽게 설명해야 한다고 역설한 노벨상 수상자 리처드 파인만 교수의 학습법을 소개합니다.

디지털 시대, 언택트 시대에는 특히 직접 얼굴을 마주하지 않고 말이나 글로 설명해야 할 경우가 많죠. 처음 만나는 사람에게 복잡한 내용을 쉽게 설명하기는 정말 어려운 일입니다. 특히 전문용어 하나 쓰지 않고 새로운 개념을 기억하기 쉽게 설명하는 사람은 그만큼 이해하고 정리하는 데 많은 노력을 기울였다고 보면 좋습니다.

이해가 안 되는 건 어쩌면…누구 탓?

동료나 선생님이 여러분에게 뭔가를 설명하려고 하는데 사실 전혀 못알아 들었던 적이 있나요? 그렇다면 혼란스러운 사람은 정작 여러분이 아니라 그분들일 수 있습니다. 파인만 학습법에서는 12살 짜리 아이에게 뭔가를 제대로 설명할 수 없다면 사실 본인도 그다지 잘 이해하지 못했을 수도 있다고 주장합니다.

파인만 교수는 위대한 해설가

리처드 파인만 박사는 여러 권의 책을 집필한 노벨 물리학상 수상자로서 �����와 브로드웨이 연극, 만화 등의 주제로 등장하곤 합니다. 과학은 잘 모른다 싶은 분이라면 유명한 TV 쇼 빅뱅이론에서 자주 언급되는 걸 보셨을 지도 모릅니다. 혁신적인 연구 뿐 아니라 파인만 교수는 과학적인 정보를 이해하기 쉬운 용어로 합성해 설명하는 능력으로도 높이 평가 받고 있습니다. 덕분에 위대한 설명가 또는 해설가라는 칭호를 얻었죠.

파인만 교수의 캘리포니아공대 강의는 전설로 남았습니다. 앨버트 아인슈타인 박사도 파인만 교수의 첫 강의에 대학원생으로 참석한 적이 있죠. ‘직접 만나지는 못한 위대한 선생님’이라는 제목의 동영상에서 빌게이츠는 파인만 교수가 복잡한 주제를 간단명료한 언어로 설명하는 모습에 감탄했습니다.

스스로 깊이 이해해야 제대로 설명해

파인만 교수는 무언가를 잘 설명하는 비결은 스스로 깊이 이해하는 데 있다고 믿었습니다. 파인만 학습법은 파인만이 프린스턴 대학생 시절에 정리한 자신만의 학습법에 기초하고 있습니다. 총 4단계로 구성되어 있죠.

글이나 발표 준비를 위한 파인만 학습법 4단계

파인만은 위의 네 단계를 모두 거쳐야 주제를 제대로 이해하고 다른 사람에게 잘 설명할 수 있다고 주장했습니다. 이 4단계 프로세스는 과학, 비즈니스, 스포츠 등 어느 주제건 효과적으로 작동합니다. 저는 보통 이 프로세스에 따라 블로그 글을 쓰고 기조연설을 준비하거나 새로운 내용을 학습합니다. 제 경험을 정리해 드리죠.

한 번보다는 두 번, 세 번 반복이 더 효과적

파인만 학습법의 네 단계를 여러 차례 거쳐야 하는 경우도 허다합니다. 한 바퀴 돌 때 마다 제 이해(학습 효과)가 높아집니다. 특히 학습과 경험을 통해 발전한다는 성장 마인드셋이 있는 경우 보다 효과적이죠. 네 단계를 여러 차례 반복할수록 설명을 듣는 사람들이 제 말을 이해하고 주제에 관해 배울 가능성도 높아집니다.

무언가 설명할 일이 생긴다면 언제든 파인만 학습법을 시도해 보세요. 다음 번에 누군가 복잡한 주제에 관해 길게 말을 늘어 놓으면 12살 짜리 아이에게 설명하듯이 해보라고 요청하세요. 자세한 내용은 이 블로그를 참조하라고 추천해 주시구요.

• 글쓴이: 조너선 베커() 새너제이 샥스 사장

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