240716 아티클스터디 - 데이터 기반 의사결정의 장점

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데이터 기반 의사결정의 장점 | 요즘IT

 

 

모든 결정을 내릴 때 본능적인 직관력에 의존하는 것은 대단히 위험한 실수가 될 수 있다.

우리는 주어진 정보를 꼼꼼히 따져보고 이해하고, 객관적으로 수량화해야 한다.

 

데이터 기반 의사결정이란?

본격적으로 의사결정을 내리기 전, 데이터를 활용해서 이대로 진행해도 무리가 없는지 체크하여 행동방침을 승인하는 과정. Date-Driven Decision-Making (DDDM)이라고 줄여 말하기도 한다.

 

데이터 기반 의사결정을 하는 이유?

1) 더 확실한 결정을 내릴 기회

분석 결과에 대해서 좀 더 결단력을 가지고 결정을 내릴 수 있다.

결정이 조직에 미치는 영향을 더 잘 파악하기 위해 기존을 역량을 평가하는데 활용될 수도 있다.

2) 진두지휘적 통솔력 탑재 가능

데이터 중심 분석의 연습을 통해, 회사가 처해있는 상황과 해결해야 할 문제점을 파악할 수 있다.

3) 비용 절감 효과

빅데이터 부문 투자에 따른 비용 절감 효과가 유의하다는 결과가 있다.

 

데이터 기반 업무 처리를 위해서 무엇을 해야 할까?

- 분석적 사고를 갖추기 위해 매일매일 연습할 수 있는 방법 -

 

1) 예상치 못한 곳에서 패턴 찾기

1. 일정한 패턴이나 연관성을 발견하자. 이 패턴과 연관성을 분석하면 새로운 통찰과 추론을 할 수 있다.
2. 업무적인 측면이든 개인적 삶의 측면이든, 더 분석적인 사고를 하기 위해 의식적으로 노력해야 한다.

2) 데이터 기반으로 결정하기

1. 직관이나 이전에 내렸던 결정에 의존하지 않으려고 노력하자.
2. 대신 의식적으로 분석적인 태도를 취하려고 노력하자.

3) 데이터의 중요성 시각화하기

• 시각자료를 통해 빠르게 시장의 흐름을 파악하고 의사결정을 내릴 수 있다.

 

 

데이터 포인트 : Data point, 도표에서 그래프가 지나가는 각 점. 또는 측정값의 쌍.

특정 시점에 수집되거나 측정된 개별 값. 예를 들어, 하루 동안 매시간 외부 온도를 추적하는 경우 각 온도 판독값이 데이터 포인트가 된다.

 

 

 

아래에 있는 블로그에 데이터 활용 예시가 자세히 쓰여있다.

https://velog.io/@tngus0325/%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0%EC%9D%98-%EA%B0%80%EC%B9%98-%EC%9D%BC%EC%83%81%EA%B3%BC-%EC%82%B0%EC%97%85%EC%97%90%EC%84%9C%EC%9D%98-%EC%97%AD%ED%95%A0

데이터의 가치: 일상과 산업에서의 역할

 

일상에서의 데이터 활용

• 생활 속 데이터: 일상 결정(개인 재정 관리, 주말 계획 등) 시 데이터 활용. (예: 지출 추적 앱, 날씨 예측.)

• 개인 맞춤형 서비스: 고도화된 데이터 분석으로 맞춤형 추천 시스템 발전. (예: 생활 습관, 건강 데이터 기반 건강 관리 프로그램.)

개인과 조직에서의 데이터 활용

• 조직의 데이터 활용: 산업 전반에서 데이터를 통한 문제 해결 및 의사결정. (예: 고객 피드백 분석, 직원 만족도 전략 수립.)
• 자동화와 최적화: 인공지능, 머신러닝 발전으로 데이터 분석 및 의사결정 자동화, 최적화.
• 고급 분석 기법의 적용: 빅데이터, 예측 분석, 실시간 데이터 스트리밍 등의 기법 보편화.

조직에서의 데이터 활용 사례

• 상업적 기업: 고객 데이터, 시장 동향, 경쟁사 분석 등을 통한 수익성 증대.
• 비영리 조직: 사회적 선을 위한 데이터 활용, 연구 및 기술 개발.

특정 분야에서의 데이터 활용

• 건강 관리 분야: 웨어러블 기술을 통한 환자 데이터 수집, 질병 조기 감지 및 예방을 위한 맞춤형 의료 서비스.
• 공급망 관리: 재고 분석, 수요 예측을 통한 공급망 효율성 향상.
• 교육 분야: 학생 성과 데이터 분석으로 교육 내용 및 학습 과정 맞춤 조정. 학생의 학업 성취도 및 경력 전망을 예측.

경쟁 우위를 위한 데이터 활용

• 고유한 데이터의 가치: 각 조직의 고유 데이터 활용이 경쟁 우위 결정. 데이터 기반 의사결정의 중요성.
• 데이터 공유와 협업: 조직 간 데이터 공유, 협업으로 새로운 가치 창출.
• 윤리적 데이터 관리: 데이터 보안, 개인 정보 보호 강조, 윤리적 데이터 관리 필요성 증가.

데이터 활용의 확장된 관점

사회적 영향

• 범죄 예방: 데이터 분석을 통한 범죄 패턴 이해 및 예방 전략 수립.
• 교통 흐름 최적화: 대중교통 및 도로 사용 데이터 분석으로 교통 관리 개선.

환경 보호

• 환경 변화 모니터링: 위성 이미지, 기후 데이터 분석으로 환경 변화 감시.
• 지속 가능한 개발: 자원 사용과 환경 영향 데이터를 활용한 지속 가능한 개발 전략 수립.

미래 기술과 데이터 활용

사물인터넷(IoT)의 활용

• 생활 공간의 데이터 수집: 집, 사무실, 공공장소에서 IoT 장치를 통한 데이터 수집 및 분석.
• 효율성과 안전성 증대: IoT 데이터를 활용하여 에너지 사용 최적화, 안전 모니터링 강화.

블록체인과 데이터 보안

• 데이터의 투명성 강화: 블록체인을 통한 데이터 거래의 투명성 및 추적성 보장.
• 보안성 향상: 블록체인 기술을 활용한 데이터 보호 및 암호화.