Data Management
모든 데이터를 비즈니스 성장으로 전환합니다.
모든 데이터를 비즈니스 성장으로 전환합니다.
데이터가 돈이라고 해도 쓸모 있게 만들지 못하면 값어치가 없습니다. 데이터는 원유에 가깝습니다. 목적이 분명한 용도에 따라 정제하고 꿰는 게 중요합니다. 이 과정은 여기 저기 흩어져 있는 데이터를 잘 모으고 그 안에서 분류하고 제대로 추출하고 변환하고 활용하는 것이지요.
데이터 관리는 기업의 전략적, 운영적 목표와 데이터 관리 구조를 정렬시켜 미래 지향적인 데이터 관리 체계를 구축합니다. 데이터 전략의 핵심에는 비즈니스 전략과 연계, 데이터 분석 및 성숙도 등이 포함됩니다.
다양한 소스에서 데이터를 수집하고 통합하는 프로세스를 자동화하여 효율성을 높일 수 있습니다. 데이터 파이프라인, ETL(Extract-Transform-Load) 도구를 활용하면 데이터 수집과 통합 프로세스를 최적화할 수 있습니다. 이때 데이터 저장과 관리도 함께 고려해야 합니다. 데이터 유형, 사용빈도, 보안 요구사항 등을 염두하고 데이터 저장소를 선택하고 관리할 수 있고 다양한 데이터 저장 솔루션을 활용하여 비용 효율성과 확장성을 높일 수 있습니다.
직접 데이터 ETL이 필요한 경우도 많습니다. 하지만 구축과 실행에 오랜 시간이 걸리고 전문 인력을 직접 보유하고 있어야 가능합니다. 클라우드 지식도 상당해야 하고요. 이렇게 직접 구축하는 파이프라인의 장점도 있지만 급격한 러닝커브와 리소스의 한계로 웬만한 규모의 조직에서는 엄두를 못냅니다. 그렇다면, 조금 쉽게 데이터 파이프라인을 구축할 수는 없을까요?
데이터 관리 프로세스를 간소화하고 효율성을 높이기 위해서는 노코드나 로우코드 툴을 이용할 수 있습니다. 특히 데이터 통합, 시각화, 애플리케이션 개발 등의 영역에서 큰 장점을 발휘합니다. 빠르게 애플리케이션을 개발하고 배포할 수 있어 혁신 속도를 높이고 개발 및 유지보수 비용을 절감해서 기존 인력을 보다 전략적인 업무에 집중시킬 수 있습니다. 또한 비즈니스 요구에 맞는 변화에 신속하게 대응함으로 사용자 맞춤 솔루션을 개발할 수 있습니다.
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