데이터를 사용하는 올바르고 합법적인 방법

데이터를 올바르고 합법적으로 사용하는 방법은 오용을 근절하려는 노력과 함께 비즈니스 운영 및 서비스 개선에 어느 정도 도움이 됩니다. 올바르게 활용되면 데이터는 비즈니스 전망 개선에서부터 전사적 보안 시스템 개선에 이르기까지 강력하고 귀중한 도구입니다. 데이터 수집은 비교적 간단하지만 동의를 얻어 합법적으로 수행해야 합니다. 그러나 사실 확인부터 높은 수준의 비즈니스 결정을 내리는 데까지 데이터는 항상 가치가 있습니다.

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경력 전망 개선

종종 데이터는 자신과 관련되지 않은 외부 작업에 주로 사용됩니다. 그런데 왜 안되죠? 당신은 다른 사람이 사용할 수 있는 걸어 다니는 데이터 태블릿이며, 이 데이터를 자신을 위해 사용할 수도 있습니다. 예를 들어, 자기 평가 설문조사에 참여하여 자신의 강점과 약점을 강조할 수 있습니다. 예를 들어 판매 및 프로젝트 완료와 같은 데이터가 기록되는 곳에 더 나은 부동산 개발자 급여를 위해 이를 고용주에게 제시할 수 있습니다.

데이터를 사용하고 수집하는 법적 방법

데이터를 수집하고 저장하는 회사는 많으며 이를 수행하는 방법도 다양합니다. 데이터로 수행되는 작업은 사용 사례마다 다르지만 수집된 데이터는 온라인에서 사용되는 경우가 많습니다. 온라인 데이터는 이메일 주소와 같은 당사자의 합의 데이터와 쿠키와 같은 웹 활동에서 얻은 제3자 데이터를 통해 수집됩니다. 가장 인기 있는 데이터 수집 방법으로는 소셜 미디어, 온라인 설문조사, AI 도구를 사용하여 고객 여정 추적 등이 있습니다.

정확성을 위한 데이터 비교

귀하가 보유하고 있는 데이터가 실제로 얼마나 가치 있는지 말하기는 어려울 수 있습니다. 위에서 언급한 것처럼 데이터 수집 방식이 다양하여 부정확성과 불일치가 발생하는 경우가 많습니다. 결과적으로 시스템에 잘못된 데이터가 있을 수 있으며, 그 비율은 약 25%로 추정됩니다. 따라서 보유하고 있는 모든 데이터의 관련성을 분석, 확인 및 강조하기 위한 노력을 기울이는 것이 중요합니다. 그렇지 않으면 비용이 많이 드는 결정을 내릴 수 있습니다.

귀중한 부문 통찰력 확보

데이터에서 통찰력을 얻으면 비즈니스 또는 업무 기반 전문가 수준에서 경쟁에서 즉각적인 이점을 얻을 수 있습니다. 이것이 바로 데이터가 그토록 가치 있고 대부분의 기업이 이를 활용할 수 있는 전문 데이터 분석가를 고용하는 이유입니다. 물론 데이터는 합법적으로 획득해야 하며 GDPR과 같은 국제법을 준수해야 합니다. 따라서 통찰력을 얻기 위해 데이터를 사용하기 전에 해당 데이터의 출처, 분석 방법 및 기밀 유지 문제를 쿼리하는 것이 가장 좋습니다.

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비즈니스 역량 확장

데이터는 항상 수집되고 저장됩니다. 최신 수치에 따르면 이는 매일 약 3억 3천만 테라바이트에 달합니다. 그러나 이 데이터는 저장되어야 하는데, 이것이 매우 비용이 많이 들 수 있다는 점을 인식하지 못할 수도 있습니다. 다음과 같은 방법으로 기능을 확장하는 것은 가치가 있습니다.

• IT, 운영 등 회사 내 모든 부서에 걸쳐 데이터를 확장합니다.
• 필요한 데이터를 사용하여 KPI를 구성하고 측정할 데이터세트를 강조하세요.
• 통찰력을 얻을 수 있는 셀프 서비스 분석을 위해 직원들에게 데이터를 공개하세요.
• 해당 분야와 관련된 특정 목적을 위해 고급 AI 도구와 데이터세트를 통합하세요.
• 데이터를 사용하여 직원들에게 전반적으로 데이터 활용 능력을 향상시키는 방법을 천천히 가르칩니다.
• 시장 진출 확장과 같은 비즈니스 전략에 맞게 데이터를 조정하세요.
• 해당 분야의 정확성에 의존하는 데이터 중심 문화를 향해 나아가십시오.

말할 필요도 없이 IT 부서에 대한 대규모 투자는 보유한 데이터를 처리하기 위한 훌륭한 첫 번째 단계입니다. 이러한 방식으로 여러 부서에 걸쳐 데이터 기반 프로세스를 롤아웃하여 궁극적으로 향상된 운영을 위한 IT 및 분석과 함께 작업할 수 있습니다.

데이터를 통한 향상된 표현

데이터 분석은 매우 전문적인 분야이며 올바른 기술을 갖춘 유능한 직원이 필요합니다. 그러나 이는 종종 동일한 기술을 공유하지 않는 다른 직원을 혼란스럽게 할 수 있습니다. 따라서 큰 숫자 집합은 비록 가치가 있기는 하지만 그것을 이해하지 못하는 사람에게는 큰 의미가 없습니다. 이때 시각화가 필요합니다. Datawrapper와 같은 도구를 사용하여 데이터를 사용하여 회의에 참석한 거의 모든 사람이 이해할 수 있는 차트와 그래프를 구성할 수 있습니다.

실행 가능한 결정 내리기

데이터가 한 가지 측면에서 우수하다면 그것은 바로 통찰력입니다. 하지만 데이터에서 수집된 통찰력이 무슨 소용이 있을까요? 귀하가 얻은 통찰력을 활용하여 앞으로 실행 가능한 결정을 내릴 수 있습니다. 이는 사업 합병, 적합한 입사 지원서 찾기, 새로운 공급업체 찾기 등이 될 수 있습니다. 거기에 앉아서 아무 것도 하지 않는 데이터는 본질적으로 쓸모가 없습니다. 사용하지 않는다면 수집해봤자 무슨 의미가 있나요? 예를 들어, 마케팅 전략을 위해 고객 통찰력을 염두에 두어야 합니다.

직원 및 데이터를 사용하는 법적 방법

회사에서 퇴사하는 사람이 사상 최고치를 기록하고 있습니다. 여기에는 다양한 이유가 있지만 기업에서는 데이터를 활용하여 직원 유지 전략을 수립하고 있습니다. HR 부서와 통합되는 데이터 시스템은 여러 부문에서 표준이 되고 있습니다. 이를 통해 직원 성과, 채용, 교육을 모니터링하고 직원 급여 인상 시기를 결정할 수도 있습니다. 인기 있는 HRMS 앱으로는 BambooHR, Zenefits, Zoho Corporation 등이 있습니다.

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전사적 사이버 보안 개선

위험 관리는 그 어느 때보다 중요합니다. 코로나 이전에도 높았지만 그 이후로 훨씬 더 높아지고 상승했습니다. 그리고 현대 기업의 가장 큰 위험 중 하나는 사이버 보안입니다. 모든 사람이 사이버 보안을 심각하게 받아들여야 하며, 귀하의 평판, 고객 생계, 직원 또는 독점 데이터가 위험에 처해 있습니다. 데이터 분석은 위험을 식별하고 우선순위에 따라 평가하며 예상되는 영향을 자세히 설명함으로써 사이버 보안에 도움이 될 수 있습니다.

요약

개인의 경력 전망을 개선하고 직업을 바꾸는 것은 귀하에게 제공되는 데이터를 사용하는 올바르고 합법적인 방법입니다. 비즈니스 관점에서 볼 때 모든 부서에서 데이터를 사용하여 시장에만 관련된 KPI를 개발하는 등 회사 전체의 역량을 향상할 수 있습니다. 그러나 기본 수준에서 데이터 분석은 HR 부서의 일상적인 직원 관리에 도움이 될 수 있으며 사이버 보안과 관련된 위험 요소를 더 쉽게 고려할 수 있습니다.