테라데이타, 분석 관련 ‘글로벌 서베이’ 결과 발표
한국테라데이타가 시장조사 기관인 밴슨 본(Vanson Bourne)과 함께 진행한 분석 관련 ‘글로벌 서베이’ 결과를 발표했다.
전세계 엔터프라이즈급 조직의 리더그룹을 대상으로 한 이번 서베이에 의하면 많은 기업들이 분석 및 인텔리전스 기반의 미래를 위해 공격적으로 투자하고 있지만 비즈니스 및 IT 의사결정권자들은 오늘날의 엔터프라이즈 분석의 복잡성, 보틀넥(Bottleneck), 불확실성으로 인해 많은 좌절감을 느끼고 있는 것으로 조사됐다.
또 조직 전체에서 인텔리전스를 사용하려는 기업들에게 중요한 장애물이 있다는 사실도 발견됐다.
다수의 리더들은 그들이 분석에 많은 투자를 하고 있으나 원하는 답변을 얻는 결과로 반드시 이어지지는 않는다는 사실에 동의했다.
그들은 기업이 분석을 보다 폭넓게 사용할 수 없는 이유로 ‘분석 기술이 지나치게 복잡하다·사용자들이 필요로 하는 모든 데이터에 액세스할 수 없다·뛰어난 데이터 사이언티스트가 충분치 않다’ 등 3가지의 근본적인 문제점이 있다고 언급했다.
서베이에 따르면 응답자의 3/4(74%)은 자사 기업의 분석 기술이 복잡하다고 답변했으며 42%는 직원들이 분석을 이해하고 사용하는 것이 쉽지 않다고 답변했다.
또 응답자의 79%는 업무를 효율적으로 수행하기 위해 더 많은 기업 데이터에 대한 액세스가 필요하다고 답변했다.
더불어 응답자의 25%만이 글로벌 기업의 비즈니스 의사결정권자들이 데이터 사이언티스트 없이도 분석에서 인텔리전스를 확보, 액세스할 수 있는 스킬을 가지고 있다고 답변했다.
최근 몇 년 동안 데이터를 수집, 저장, 분석하는 기술이 폭발적으로 성장하면서 복잡성도 가중되고 있다. 조사에서 인용된 이에 대한 주요 원인은 일반적으로 기술 공급업체들이 모든 직원들이 이해하고 사용하기 쉬운 제품을 만드는데 충분한 시간을 투자하지 않는다는 것이다.
최근 오픈소스 툴의 급증 및 채택 증가로 인해 이 문제는 더욱 심화되고 있다.
현재 분석에 투자하고 있는 조직의 응답자 약 3/4(74%)이 분석 기술이 복잡하다고 대답했다.
거의 3명 중 1 명(31%)은 이러한 복잡성 때문에 전체 비즈니스에서 분석을 사용할 수 없는 것이라고 답변했다.
거의 절반(46%) 가량의 응답자들은 지나치게 많은 질문에 충분한 답변을 얻을 수 없기 때문에 분석이 비즈니스를 주도하지 못한다고 답변했다.
절반 이상(53%)의 응답자들은 조직이 분석의 복잡성으로 인해 실제로 과중한 부담을 안고 있다는 점에 동의했다.
이러한 복잡성의 주요 원인 중 하나는 기술이 모든 직원들이 이해하고 사용하기에는 쉽지 않기 때문이다(42 %)
서베이에 의하면, 사용자들은 효과적으로 업무를 수행하기 위해 더 많은 데이터에 대한 액세스를 필요로 하고 있다.
의사결정권자와 사용자들은 더 많은 데이터가 더 탁월한 의사결정을 이끈다는 것을 잘 알고 있다.
그러나 필요한 모든 데이터에 대한 잦은 액세스 제한이 성공적인 분석 사용을 저해하는 중대 요소라는 사실을 파악하고 있다.
서베이에 의하면 의사결정권자들은 평균적으로 정보에 기반한 의사결정을 내리는데 필요한 정보의 약 1/3을 놓치고 있으며 이는 시장리더십 확보와 실패간 차이를 만들 수 있는 간과할 수 없는 갭이 된다.
마지막으로 뛰어난 데이터 사이언티스트 (Unicorn Data Scientist)들의 부족으로 인해 퍼베이시브 인텔리전스(pervasive intelligence)의 저변 확대가 어렵다. 응답자는 이를 이슈로 보며, 이를 복잡한 기술을 사용하는 문제와 연관 짓고 있다.
이를 극복하기 위해 대다수는 사용이 용이한 기술에 투자하고 있거나, 투자 계획을 세우고 있으며 사용자의 기술을 향상시키는 데 필요한 교육을 제공하고 있다고 답변했다.
기업의 25%만이 비즈니스 의사결정권자가 데이터 사이언티스트 없이도 분석을 통한 인텔리전스에 액세스하고 이를 사용할 수 있는 스킬을 가지고 있다고 답변했다.
현재 분석에 투자하고 있는 기업의 응답자 약 2/3(63%)는 분석과 관련 없는 업무의 직원들은 조직 내에서 분석을 사용하기 어렵다고 답변했다.
응답자가 속한 기업의 75%는 비즈니스 의사결정권자들이 분석에서 인텔리전스를 도출하는데 데이터 사이언티스트들을 필요로 한다고 답변했다.
데이터 사이언티스트에 대한 과도한 의존을 줄이기 위해 데이터 사이언티스트를 보유한 기업에 속한 94%의 응답자들은 현재 그들의 기업이 교육에 투자하고 있거나 투자할 계획을 가지고 있다고 답변했다. 91%의 응답자들은 사용이 용이한 기술에 투자하고 있거나 투자할 계획을 가지고 있다고 답변했다.
마친 에더링컨 테라데이타 CMO(최고마케팅책임자)는 “전세계에서 가장 규모가 크고 잘 알려진 기업들은 분석에 수십억 달러를 투자해 왔으나 그 시간과 비용은 모두 평범한 결과만을 가져왔다”며 “기업들은 모든 데이터, 모든 시간을 포괄하는 퍼베이시브 데이터 인텔리전스(pervasive data intelligence)를 통해 가장 어려운 문제에 대한 해답을 찾고 싶어한다. 그러나 오늘날의 기업들은 실제 그렇지 못하며 이에 분석에 대한 좌절감은 커지고 있다”고 말했다.
한편 이 글로벌 서베이는 미국, 유럽, 아시아태평양 지역의 비즈니스 및 IT 의사결정권자 260명을 대상으로 2018년 8, 9월 두 달간 진행됐다. 응답자가 속한 조직들은 공공, 민간 부문의 직원 1000명 이상 규모의 조직으로 연간 매출 2억5000만달러 이상을 기록한 기업들이다.(전세계 연간 매출액이 최소 10억달러 이상을 기록하는 기업들도 69%에 달한다).
한국테라데이타가 시장조사 기관인 밴슨 본(Vanson Bourne)과 함께 진행한 분석 관련 ‘글로벌 서베이’ 결과를 발표했다.
전세계 엔터프라이즈급 조직의 리더그룹을 대상으로 한 이번 서베이에 의하면 많은 기업들이 분석 및 인텔리전스 기반의 미래를 위해 공격적으로 투자하고 있지만 비즈니스 및 IT 의사결정권자들은 오늘날의 엔터프라이즈 분석의 복잡성, 보틀넥(Bottleneck), 불확실성으로 인해 많은 좌절감을 느끼고 있는 것으로 조사됐다.
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다수의 리더들은 그들이 분석에 많은 투자를 하고 있으나 원하는 답변을 얻는 결과로 반드시 이어지지는 않는다는 사실에 동의했다.
그들은 기업이 분석을 보다 폭넓게 사용할 수 없는 이유로 ‘분석 기술이 지나치게 복잡하다·사용자들이 필요로 하는 모든 데이터에 액세스할 수 없다·뛰어난 데이터 사이언티스트가 충분치 않다’ 등 3가지의 근본적인 문제점이 있다고 언급했다.
서베이에 따르면 응답자의 3/4(74%)은 자사 기업의 분석 기술이 복잡하다고 답변했으며 42%는 직원들이 분석을 이해하고 사용하는 것이 쉽지 않다고 답변했다.
또 응답자의 79%는 업무를 효율적으로 수행하기 위해 더 많은 기업 데이터에 대한 액세스가 필요하다고 답변했다.
더불어 응답자의 25%만이 글로벌 기업의 비즈니스 의사결정권자들이 데이터 사이언티스트 없이도 분석에서 인텔리전스를 확보, 액세스할 수 있는 스킬을 가지고 있다고 답변했다.
최근 몇 년 동안 데이터를 수집, 저장, 분석하는 기술이 폭발적으로 성장하면서 복잡성도 가중되고 있다. 조사에서 인용된 이에 대한 주요 원인은 일반적으로 기술 공급업체들이 모든 직원들이 이해하고 사용하기 쉬운 제품을 만드는데 충분한 시간을 투자하지 않는다는 것이다.
최근 오픈소스 툴의 급증 및 채택 증가로 인해 이 문제는 더욱 심화되고 있다.
현재 분석에 투자하고 있는 조직의 응답자 약 3/4(74%)이 분석 기술이 복잡하다고 대답했다.
거의 3명 중 1 명(31%)은 이러한 복잡성 때문에 전체 비즈니스에서 분석을 사용할 수 없는 것이라고 답변했다.
거의 절반(46%) 가량의 응답자들은 지나치게 많은 질문에 충분한 답변을 얻을 수 없기 때문에 분석이 비즈니스를 주도하지 못한다고 답변했다.
절반 이상(53%)의 응답자들은 조직이 분석의 복잡성으로 인해 실제로 과중한 부담을 안고 있다는 점에 동의했다.
이러한 복잡성의 주요 원인 중 하나는 기술이 모든 직원들이 이해하고 사용하기에는 쉽지 않기 때문이다(42 %)
서베이에 의하면, 사용자들은 효과적으로 업무를 수행하기 위해 더 많은 데이터에 대한 액세스를 필요로 하고 있다.
의사결정권자와 사용자들은 더 많은 데이터가 더 탁월한 의사결정을 이끈다는 것을 잘 알고 있다.
그러나 필요한 모든 데이터에 대한 잦은 액세스 제한이 성공적인 분석 사용을 저해하는 중대 요소라는 사실을 파악하고 있다.
서베이에 의하면 의사결정권자들은 평균적으로 정보에 기반한 의사결정을 내리는데 필요한 정보의 약 1/3을 놓치고 있으며 이는 시장리더십 확보와 실패간 차이를 만들 수 있는 간과할 수 없는 갭이 된다.
마지막으로 뛰어난 데이터 사이언티스트 (Unicorn Data Scientist)들의 부족으로 인해 퍼베이시브 인텔리전스(pervasive intelligence)의 저변 확대가 어렵다. 응답자는 이를 이슈로 보며, 이를 복잡한 기술을 사용하는 문제와 연관 짓고 있다.
이를 극복하기 위해 대다수는 사용이 용이한 기술에 투자하고 있거나, 투자 계획을 세우고 있으며 사용자의 기술을 향상시키는 데 필요한 교육을 제공하고 있다고 답변했다.
기업의 25%만이 비즈니스 의사결정권자가 데이터 사이언티스트 없이도 분석을 통한 인텔리전스에 액세스하고 이를 사용할 수 있는 스킬을 가지고 있다고 답변했다.
현재 분석에 투자하고 있는 기업의 응답자 약 2/3(63%)는 분석과 관련 없는 업무의 직원들은 조직 내에서 분석을 사용하기 어렵다고 답변했다.
응답자가 속한 기업의 75%는 비즈니스 의사결정권자들이 분석에서 인텔리전스를 도출하는데 데이터 사이언티스트들을 필요로 한다고 답변했다.
데이터 사이언티스트에 대한 과도한 의존을 줄이기 위해 데이터 사이언티스트를 보유한 기업에 속한 94%의 응답자들은 현재 그들의 기업이 교육에 투자하고 있거나 투자할 계획을 가지고 있다고 답변했다. 91%의 응답자들은 사용이 용이한 기술에 투자하고 있거나 투자할 계획을 가지고 있다고 답변했다.
마친 에더링컨 테라데이타 CMO(최고마케팅책임자)는 “전세계에서 가장 규모가 크고 잘 알려진 기업들은 분석에 수십억 달러를 투자해 왔으나 그 시간과 비용은 모두 평범한 결과만을 가져왔다”며 “기업들은 모든 데이터, 모든 시간을 포괄하는 퍼베이시브 데이터 인텔리전스(pervasive data intelligence)를 통해 가장 어려운 문제에 대한 해답을 찾고 싶어한다. 그러나 오늘날의 기업들은 실제 그렇지 못하며 이에 분석에 대한 좌절감은 커지고 있다”고 말했다.
한편 이 글로벌 서베이는 미국, 유럽, 아시아태평양 지역의 비즈니스 및 IT 의사결정권자 260명을 대상으로 2018년 8, 9월 두 달간 진행됐다. 응답자가 속한 조직들은 공공, 민간 부문의 직원 1000명 이상 규모의 조직으로 연간 매출 2억5000만달러 이상을 기록한 기업들이다.(전세계 연간 매출액이 최소 10억달러 이상을 기록하는 기업들도 69%에 달한다).
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