대기업의 경우와 마찬가지로 중소기업 (SMB)의 관리자는 데이터 중심의 의사 결정이 성장과 성공을 위해 매우 중요하다는 사실에 깨어났습니다.
그러나 많은 중소기업에서는 고도의 숙련 된 데이터 분석 전문가를 고용하여 요즘 기업에서 사용할 수있는 어지러운 양의 데이터를 수집, 조사 및 분석하는 방법이 부족합니다. 이제는 중요한 데이터 과학 기능을 제 3 자 데이터 분석 회사와 프리랜서에게 아웃소싱하는 것이 그 해결책이었습니다.
$config[code] not found가트너 보고서에 따르면, 마케팅 담당자의 약 70 %는 내년에 마케팅 결정의 대부분을 데이터로 활용할 것으로 예상합니다.
"분석 예산의 상당 부분 (기술 이상, 내부 재능만큼)은 외부 전문가에게 전달됩니다"라고 보고서는 말합니다. "성숙한 데이터 중심 마케터의 대다수는 향후 2 년 동안 외부 소싱이 성장할 것으로 기대하며, 30 %는 내부 팀 규모를 줄이고 서비스 제공 업체의 효율성, 규모 및 전문성을 십분 활용할 것으로 기대합니다."
기업의 성공에 대한 데이터 분석의 중요성을 감안할 때, 중요한 기능이 거의 일상적으로 아웃소싱되는 것이 우려됩니다. 그러나 관련 비용과 전문 기술 부족 문제를 고려할 때 논리적 솔루션입니다. 적어도, 최근까지.
오늘날의 데이터 분석 시장을 형성하는 오해는 큰 데이터가 기업의 영역이라는 것과 중소기업은 복잡한 데이터를 유능하게 조작하고 분석하는 수단이 부족하다는 것입니다.이러한 오해는 이제 새롭게 떠오르는 셀프 서비스 분석 솔루션으로 인해 어려움을 겪고 있으며 중소기업이 아니 이러한 새로운 솔루션을 활용하고 데이터 분석을 사내로 옮길 수 있습니다.
데이터는 중소기업에게도 중요합니다.
데이터는 규모에 관계없이 효과적인 비즈니스의 피가되었습니다. 딜로이트 (Deloitte)는 최근 컨설팅 회사가 수행 한 광범위한 조사의 결과 인 "The Analytics Advantage"라는 보고서를 발행했습니다.
Deloitte 보고서의 많은 통찰력 중 하나는 설문 조사에 참여한 회사의 고위 간부들은 "좋은 데이터는 적시에 효율적인 방식으로 수집, 분석, 전달 및 조치를 취하면 좋은 결정을 내릴 수 있습니다."라고 깨달았습니다. 대기업과 마찬가지로 중소기업과도 관련이 있습니다.
보고서에 인용 된 한 익명의 임원에 따르면 "기본적으로 분석은 좋은 비즈니스 결정을 내리는 것입니다. 숫자로 보고서를 작성하는 것만으로는 도움이되지 않습니다. 우리는 의사 결정자에게 가장 적합한 방식으로 정보를 제공해야합니다. "
그러나 중소기업은 일반적으로 대기업과 마찬가지로 성과 측정 기준 및 조직적 추적에 초점을 맞추지 않습니다. 그들은 직원이 적고 현금 흐름이 적으며 재고가 적고 제품 라인이 다양하지 않기 때문에 관리자는 모든 것을 스스로 아는 것에 자부심을 느낍니다. 중소기업이 데이터 분석과 관련하여 당면한 어려움은 필요한 기술과 기술을 습득하는 것과 마찬가지로 사고 방식과 문화를 변화시키는 것입니다.
딜로이트 보고서를 소개하면서, 분석 학자이자 학자 인 토마스 H. 데이븐포트 (Thomas H. Davenport)는 "수년간의 관찰을 통해 분석의 진보는 부인할 수 없습니다. 분석 요구가 훨씬 커지고 자원이 더 많이 사용 가능하며 경영진의 이해가 증가했습니다. "
중소기업은 데이터 분석을 적극 활용하여 효과적으로 경쟁해야 할 필요성을 인식하고있는 것 같습니다. 그러나 상업적으로 실현 가능한 방식으로 어떻게 그렇게 할 수 있습니까? 그리고 내부적으로 데이터 분석을 수행 할 수있는 능력을 키우는 SMB의 방식은 무엇입니까?
경제적 인 데이터 분석 도구의 등장
보다 강력한 데스크톱 PC와 셀프 서비스 데이터 과학 도구를 함께 사용하면 SMB의 방향을 바꿀 수 있습니다. Alteryx, Databox 및 IBM Watson Analytics와 같은 솔루션 덕분에 사실상 모든 직원이 관련 데이터 세트를 가져 와서 고급 시각화 도구를 사용하여 분석하고 정보에 입각 한 실시간 결정을 내리는 데이터 과학자가 될 수 있습니다.
Sisense 비즈니스 인텔리전스 플랫폼의 CEO 인 Amir Orad는 "전통적으로 셀프 서비스 분석의 주요 장애물은 데이터 준비입니다. 현대의 분석 기술은 IT 또는 DBA 전용 리소스가 없어도 오늘날의 비즈니스 사용자가 준비,보고 및 시각화와 같은 모든 데이터 분석 범위를 독립적으로 처리 할 수있을 정도로이 프로세스를 단순화 할 수 있습니다. "
중소기업, 데이터 분석 아웃소싱 필요 없음
데이터 전문가를 고용하는 데 드는 비용과 분석의 이점을 조화시킬 필요가있는 것은 진정한 도전이며, 이는 많은 중소기업이 아웃소싱이 해답이라고 생각하는 이유입니다.
Sisense의 Orad는 "이 경로는 보통 현재의 임원 및 직원뿐만 아니라 비즈니스를 이해할 수 없기 때문에 선호 될 것입니다. "KPI가 중요하고 비즈니스 관점에서 의미있는 결과로 데이터를 변환하는 방법을 알고 있습니다."
클라우드 기반 SaaS 데이터 솔루션은 인프라를 유지 관리해야하는 필요성과 함께 일부 데이터 분석 프로세스에 필요한 강력한 인프라의 필요성을 충족시킵니다. 최신 셀프 서비스 데이터 분석 솔루션은 SMB 팀에게 여러 소스의 대용량 데이터를 대조하고 손쉬운 드래그 앤 드롭 인터페이스를 사용하여 모든 데이터를 분석 할 수있는 기능을 제공합니다.
데이터 분석 아웃소싱 다시 생각
이러한 솔루션은 복잡한 데이터 분석을 민주화하고이 중요한 기능을 대기업의 유일한 영역에서 제거합니다. 데이터 분석을 사내에 제공하면 즉각적인 이점으로 인해 복잡한 비즈니스 인텔리전스 활동과 관련된 전통적으로 대기 시간을 크게 줄일 수 있습니다.
이러한 대기 시간을 줄이면 기업은 데이터에서 파생 된 통찰력을 바탕으로 정보를 수분 내에 수집 할 수 있습니다. 경영진은 다른 사람들이하기 전에 긍정적 인 경향을 활용하여 피해를 입히기 전에 부정적인 행동을 피할 수 있습니다. 지연 시간을 줄이면 비즈니스 인텔리전스를 사용하여 신속하게 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 비즈니스 에코 시스템의 스냅 샷을 통해 언제 어디서나 정보를 얻을 수 있습니다.
중소기업을위한 영향력있는 데이터 분석 솔루션에 대한 액세스 비용 및 인프라 장벽이 무너지면서 이들 기업은 이러한 중요한 비즈니스 기능에 대한 액세스에 대한 가정이 더 이상 유효하지 않다는 것을 인식하기 시작했습니다. 데이터 분석을 아웃소싱해야하는 필요성은 자신의 데이터를 처리하는 데 관심이있는 중소기업 리더에게 빠르게 이전되고 있습니다.
이것이 의미하는 바는 중소기업이 크고 복잡한 데이터 세트를 통해보다 나은 비즈니스 의사 결정을 내릴 수 있으며 실시간으로 변화하는 시장 역학에보다 효과적이고 신속하게 대응할 수 있다는 것입니다. 이는 강력한 경쟁 우위처럼 보입니다.
Shutterstock을 통한 웹 로그 분석 사진
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