보고서의 주요 내용은 다음과 같다.
• 임원 및 경영진에 비해 일선 직원들은 데이터가 부족한 상태이며, 데이터 및 분석에 대한 액세스도 매우 적었다. ‘데이터 권한’과 ‘데이터 부족’간 격차는 금융 서비스 업계에서 가장 두드러지며 일선 직원의 11%만이 분석 보고서에 액세스하고 있다.
• 직원의 60%는 필요한 정보를 얻는데 몇 시간 또는 며칠이 걸리며, 만 3%만이 몇 초 안에 정보를 찾을 수 있다.
• 분석에 능숙하지 않은 직원들이 데이터 기반의 의사결정을 해야 하는 경우, 79%는 IT 또는 비즈니스 분석가에게 도움을 요청해야 했다. 단 7%만이 셀프서비스 도구를 사용할 수 있다.
• 인재 및 기술 등 분석 이니셔티브에 대한 투자는 증가하고 있다. 대기업의 75%, 중소기업(직원 1,000명 이하)의 59%는 ‘인재’에 더 많은 투자를 할 것이라고 답했다. 또한, 대기업의 79%, 중소기업의 60%는 ‘기술’에 더 많은 투자를 할 것이라고 답했다.
한편 데이터 및 분석을 활용하고 있다고 답변한 응답자들은 효율성 및 생산성 향상, 더 빠르고 효율적인 의사결정, 더 우수한 재무 성과 등과 같은 이점을 얻게 됐다고 밝혔다. 이와 관련된 보고서의 조언은 아래와 같다.
• 개방적인 태도로 멀티-툴 환경을 수용해야 한다. 단일 도구가 조직의 모든 니즈를 충족시키거나 다양한 사용자들의 모든 역량 수준을 충족시킬 것으로 여겨서는 안된다. 따라서 조직은 안전하고, 관리 가능하며, 확장 가능한 고성능 환경을 보장하는 엔터프라이즈 분석에 대한 개방형 플랫폼 접근방식을 고려해야 한다. 이를 통해 사용자는 그들이 선호하는 데이터 사이언스, AI, 셀프 서비스 BI 도구를 그대로 사용하면서 여러 툴들이 신뢰할 수 있는 엔터프라이즈 데이터에 접근하는 것을 허용할 수 있다. 또한, 여러 시스템의 정보를 조합할 수 있으며, 컨텐츠를 신속하게 구축할 수 있다.
• 모든 사용자, 프로세스, 애플리케이션, 장치가 활성화되도록 지원해야 한다. 조직에서는 매일 수많은 결정이 내려지기 때문에 사용자는 몇 초 내에 통찰력에 접근할 수 있어야 한다. 이를 위해 조직은 사용자가 매일 사용하는 모바일 앱, 스크린, 제품, 비즈니스 애플리케이션 등에 인사이트를 바로 보여줄 수 있도록 지원해야 한다.
• 신뢰할 수 있는 데이터로 시작하여, 그 데이터를 통찰력 확보에까지 활용해야 한다. 차세대 분석을 보다 잘 활용하기 위해서는 관리 가능하고 신뢰할 수 있는 엔터프라이즈 데이터 자산과 사용자의 활용을 향상시키는 시스템이 필요하다. 시간이 지남에 따라 학습되는 시맨틱 계층을 통합함으로써 조직들은 시스템 사용, 위치, 원격 측정 데이터 등을 통해 데이터를 계층화하여 새로운 AI 기반 애플리케이션과 경험을 확보할 수 있다. 이를 통해 각 사용자는 시간이 지남에 따라 기업이 더 스마트한 조직으로 변화하도록 해주는 피드백 루프(feedback loop)를 주도하면서 통찰력 생성에 일조하게 된다.
한편, 이번 조사는 2019년 2분기, 연 매출 1억 달러 이상인 10개 산업 부문(금융 서비스, 정부, 의료, 호텔, 제조, 소매, 소프트웨어 기술, 전문 서비스, 통신 및 기타)에 속한 브라질, 독일, 일본, 영국, 미국의 비즈니스 인텔리전스 및 분석 전문가 500명을 대상으로 했다.
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