조직생산성을 높이는 데이터 분석 Skill

실무자가 데이터 분석 Skill을 갖춘다는 것은 조직의 생산성에 어떤 변화를 가져올까요?

조직생산성을 높이는 데이터 분석 Skill

최근 시장 환경이 어려워짐에 따라 기업은 조직생산성을 고민하지 않을 수 없게 되었습니다. 매출의 성장이 긍정적이지 않다면 경영진이 선택할 수 있는 것은 비용을 낮추는 것입니다. 하지만 ESG 환경에서 원가를 절감하는 것은 쉽지 않기 때문에 조직의 생산성을 제고하는 것이 경영진이 선택할 수 있는 현실적인 대안이 되지 않을까 생각합니다.

조직의 생산성을 높이는 방안은 여러가지가 있을 것입니다. 오늘은 그 방법 중 하나로 데이터 관리와 분석에 필요한 인프라를 전사의 실무자에게 제공하고, 이에 필요한 데이터 분석 Skill을 가지게 하는 것에 대한 이야기를 하려고 합니다.

실무자가 데이터 분석 Skill을 가지는 것은 조직의 생산성에 어떤 변화를 가져다줄까요?

높아진 의사결정 속도

데이터 기반의 의사결정 자체가 경영진에게 새로운 것은 아닙니다. 과거에도 매출 등의 사업실적 데이터를 기반으로 내년 전략을 수립했고, 판매와 재고 데이터를 기반으로 생산량을 예측하기도 하였습니다. 문제는 의사결정에 필요한 데이터를 확보하고 가공하는데 많은 시간이 소요 되었다는 것인데요. 개별 팀과 직무 담당자가 가지고 있는 데이터를 하나로 취합하고 정합성을 확인하는데까지 너무 많은 시간이 소요되었기 때문에 경영진이 데이터를 기반으로 의사결정하는데 있어 적시성을 확보하기가 쉽지 않은 경우가 많았습니다.

하지만 실무자들이 직접 데이터를 추출하고 분석할 수 있는 데이터 분석 Skill을 갖추고, 이에 필요한 데이터 관리 정책과 인프라를 마련한다면 기존보다 훨씬 빠른 속도로 의사결정에 필요한 데이터를 확보할 수 있을 것입니다. 또한 경우에 따라서는 의사결정에 필요한 데이터를 경영진이 실시간으로도 확인할 수 있기 때문에 더 이상 시간의 문제로 데이터에 기반한 의사결정을 미룰 일은 없을 것입니다.

데이터 접근성 개선으로 높아진 효율성

SQL 등을 활용하면 실무자의 데이터 접근성을 높일 수 있고, 데이터 접근성을 높이면 데이터 요청 및 처리 시간을 대폭 단축시킬 수 있습니다. 쉽게 말해 데이터를 기다리느라 시간을 소요할 필요가 없다는 것입니다. 예를 들어 데이터 접근성을 높이기 위해 클라우드 기술을 도입하고 데이터 공유 플랫폼을 구축한 뒤, 데이터를 필요로 하는 실무자들이 접근할 수 있게 하면 실무자들이 필요한 데이터를 직접 추출하여 분석함으로써 데이터 분석에 소요되는 시간을 크게 단축시킬 수 있습니다.

이와 같이 데이터 접근성의 향상은 조직의 빠른 의사결정을 가능하게 합니다. 필요한 데이터에 쉽게 접근할 수 있으면 당연히 실무자와 의사결정자들 모두 빠르게 필요한 정보를 확보할 수 있고, 이에 기반해서 의사결정을 내릴 수 있을 것입니다. 예를 들어 과거에는 재고현황을 알기 위해서 여러 팀이 가지고 있는 데이터를 취합하고 다시 확인하는 과정에 몇 일이 소요 되었다면, 지금은 데이터 분석 기술을 활용해 짧게는 수 분내에 해당 정보를 확인하여 빠르게 의사결정을 내릴 수 있습니다.

인력 효율성 개선

데이터 접근성의 개선은 단순히 데이터 요청 및 처리시간을 줄이는데 그치지 않고, 조직의 인력 자원을 최적화하는데도 도움을 줍니다. 데이터 관련 작업을 자동화하거나 데이터를 필요로 하는 개별 실무자들이 직접 데이터를 추출 및 가공할 수 있도록 함으로써, 과거 중앙에서 모든 것을 통제하고 관리하기 위해 필요했던 데이터 관련 팀의 인력 수요를 줄일 수 있습니다. 더 이상 현업의 실무자가 데이터를 요청할 필요가 없기 때문에, 즉 데이터 추출 및 가공, 분석 요청을 받아서 처리해줄 담당자가 더 이상 필요하지 않기 때문입니다.

의사결정에 활용될 수 있는 데이터의 범위 확대

과거에는 주로 내부 데이터에 의존하여 의사결정을 내렸으며 이러한 결정은 종종 단순한 그래프나 추이 분석 등으로 제한 되었습니다. 그러나 최근에는 외부 데이터와 고급 분석 기술의 발전으로 인해 더 넓은 범위의 데이터를 활용하여 의사결정을 내릴 수 있게 되었습니다. 따라서 데이터 분석 Skill을 적극적으로 활용한다면 기업은 예전보다 훨씬 더 폭넓은 데이터를 기반으로 의사결정을 내릴 수 있습니다.

예를 들어, 시장 조사나 경쟁사의 데이터를 분석하여 시장 동향을 파악하고 경쟁 환경을 이해할 수 있습니다. 이러한 정보를 기반으로 조직은 미래를 예측하고 적절한 전략을 수립할 수 있습니다. 또한, 고급 분석 기술을 활용하여 데이터 간의 복잡한 관계를 파악하고 예측 모델을 개발할 수도 있습니다. 한 가지 예를 들자면, 외부 데이터 활용이 가능할 경우 날씨 정보와 소비자 구매 패턴을 연결하여 제품 수요를 예측하는 모델을 개발할 수 있지요. 이러한 방식을 통해 제품 생산과 재고 관리를 최적화하고 시장 변화에 신속하게 대응할 수 있을 것입니다.

데이터 분석 Skill은 조직의 생산성을 높이는 핵심 요소 중 하나입니다. 어느 때 보다 경쟁은 치열하고, 성장의 기회가 보이지 않을 때 기업의 리더는 조직의 생산성을 높이기 위한 방안을 고민할 수 밖에 없을 것입니다. 따라서 HRD가 비즈니스 파트너로서의 역할을 하기 위해서는 데이터 분석 Skill을 키울 수 있는 인터벤션을 준비하는 것이 필요하지 않을까 생각합니다. 데이터를 실무에 활용해야 하는 실무 담당자들이 직접 데이터에 접근할 수 있는 인프라와 정책도 물론 같이 준비되어야 하겠지만, 가장 중요한 것은 이를 활용할 실무자들의 데이터 분석 Skill일 것입니다. 정확한 수치적인 계산은 불가능하겠지만 어쩌면 데이터 분석 Skill에 대한 인터벤션이야 말로 단순히 비용만 소요되는 인터벤션이 아니라 기업의 비용을 낮춰주는 해결책이 되지 않을까 생각합니다.


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