공급망 중단 대응, 경제 전환 공급망 중단 대응, 경기 둔화 전환, 인플레이션 대응, 신규 고객 유지 및 확보, 재고 및 생산 관리 개선 등 비즈니스에서 데이터 품질이 이처럼 중요한 적이 없었습니다. 디지털 시대에 데이터는 비즈니스의 가장 가치 있는 리소스입니다. 데이터 수집, 데이터 분석 및 데이터 거버넌스 전략은 리더와 나머지 그룹을 구분합니다. 또한 데이터 품질은 전체 데이터 아키텍처에 걸쳐 구축됩니다.
데이터 품질이란 무엇입니까?
Forrester 설문 조사에 따르면 최고의 고객 인텔리전스 전문가들은 데이터 통합 및 데이터 품질 관리 기능을 고객 인텔리전스를 저해하는 두 가지 요인으로 꼽고 있습니다. 그러나 데이터 품질은 고객보다 중요합니다. 최고 경영진과 경영진은 내부 데이터를 사용하여 일상적인 운영을 추진하고 비즈니스 목표를 달성합니다. 품질 데이터는 정확하고 완전하며 일관적이며 신뢰할 수 있고 안전하며 업데이트되어야 하며 격리되지 않아야 합니다. 고품질 데이터는 종종 "운영, 의사 결정 및 계획에 사용하기에 적합한" 데이터로 정의됩니다. 고품질 데이터는 또한 실제 구조를 나타냅니다. 내부 데이터와 외부 데이터의 차이와 "사용에 적합한" 요소가 중요합니다. 외부 데이터는 회사의 고객 기반에 의해 생성되며 마케팅 캠페인에는 품질이 우수하지만 내부 데이터가 필요한 특정 비즈니스 의사 결정에는 적합하지 않습니다. 외부든 내부든 데이터 품질은 항상 검증되어야 하며 기대치를 충족하거나 초과해야 합니다. 또한 기업 및 조직이 디지털 혁신을 수용하고 클라우드 및 하이브리드 클라우드 환경으로 마이그레이션함에 따라 데이터 사일로를 해체해야 하는 필요성이 데이터 품질에 있어 매우 중요합니다. 이러한 디지털화 과정에서 기업은 데이터 품질을 수정하지 않을 경우의 결과를 이해하는 것이 중요합니다.
데이터 품질 저하로 인한 비즈니스 비용 또는 위험은 무엇입니까?
데이터 품질은 수익에 직접적인 영향을 미칩니다. 외부 데이터 품질이 떨어지면 기회 놓침, 매출 손실, 효율성 저하 및 고객 경험 소홀로 이어질 수 있습니다. 내부 데이터 품질이 좋지 않은 것도 공급망의 비효율적인 원인이며, 이는 지난 1년 동안 끊임없이 새로운 소식을 전해오고 있는 문제입니다. 열악한 데이터로 운영되는 인사 부서는 인재를 유지하기 위해 직원을 이해해야 하기 때문에 같은 요소가 대퇴사의 주요 동인 중 하나입니다. 또한 기업이 해결해야 할 심각한 당면 위험이 있으며, 데이터 품질 문제를 해결해야 합니다. 사이버 보안 및 위협 환경은 크기와 복잡성이 계속 증가하며, 열악한 데이터 품질 관리 정책이 우세할 때 번창합니다. 데이터를 다루면서 데이터, 금융 및 개인 정보 보호 규정을 준수하지 않는 기업은 규정 준수 부족으로 인한 평판 손상, 소송, 벌금 및 기타 결과를 초래할 위험이 있습니다. Gartner는 열악한 데이터 품질이 조직에 미치는 평균 재정적 영향을 연간 970만 달러로 추산하고 있습니다. 동시에 IBM은 데이터 품질 부족으로 인해 미국에서만 연간 3조 1천억 달러의 손실을 입었다고 말합니다. 새로운 경기 침체와 경기 침체가 모든 조직을 위협함에 따라 데이터 품질은 새로운 경제를 탐색하고 어려운 결정을 내리고 단기, 중기 및 장기 계획을 수립하는 데 있어 핵심이 됩니다.
일반적인 데이터 품질 문제입니다.
가장 일반적인 데이터 품질 문제는 중복되고 모호하며 부정확하며 숨기고 일관성이 없는 데이터입니다. 새로운 문제에는 격리된 데이터, 오래된 데이터 및 안전하지 않은 데이터가 포함됩니다.
그러나 데이터와 관련된 또 다른 문제는 조직에서 데이터 품질에 대한 모든 수준의 접근 방식을 취해야 할 때 종종 IT 부서에서 엄격하게 관리한다는 것입니다. McKinsey는 기업이 데이터를 제품이라고 생각하고, 데이터를 관리하여 조직 전체에 걸쳐 "데이터 제품"을 생성해야 한다고 말합니다.
데이터 품질 문제를 해결하는 방법
데이터가 제품처럼 관리되면 데이터를 사용, 소비 및 판매할 준비가 되기 때문에 품질이 보장됩니다. 이 데이터의 품질은 독특합니다. 검증되고, 신뢰할 수 있으며, 일관되고 안전합니다. 귀사가 판매하는 완제품과 마찬가지로 품질 확인이 이중으로 되어 있습니다.
Gartner는 데이터 품질 문제를 해결하기 위해 기업이 데이터 정책 및 품질 프로세스를 비즈니스 목표와 사명에 맞춰 조정해야 한다고 설명합니다. 경영진은 비즈니스 우선 순위와 당면 과제 간의 연관성을 이해하고 실제 문제를 해결하는 데이터 품질 접근 방식을 취해야 합니다.
예를 들어, 전환율이 높고 주요 비즈니스 목표가 고객 기반을 늘리는 것이라면 데이터 품질 프로그램은 해당 분야의 성능을 강화하는 데 도움이 될 것입니다.