Colin Speakman, Principal, Kalypso 작성
정상 - 이것이 정말 존재하는가? 지난 몇 년 동안 ‘정상’으로 인식되던 것들이 한 순간에 예상치 못한 방식으로 변할 수 있다는 것이 입증되었습니다. 조직은 데이터의 의미와 이로부터 무엇을 배울 수 있을지 이해하기 위해 데이터를 살펴보아야 합니다. 실제 적용 가능한 통찰력을 통해 데이터를 정보로 전환함으로써 조직은 새로운 정상(뉴 노멀)에 어떻게 대응하고 준비해야 하는지에 대한 감각을 개발할 수 있습니다.
버려진 테라바이트
지난 10년 동안 식음료(F&B) 조직들은 소비자, 제품, 제조, 물류에 대한 엄청난 양의 데이터(수 테라바이트 상당)를 수집했습니다. 이 방대한 수집물은 통찰력의 보고가 될 수 있으므로 이것으로 무엇을 할 것인지 이해하는 것이 중요합니다. 안타깝게도 이는 일부 조직의 경우 난제가 될 수 있습니다.
데이터가 ‘정상’ 기대치를 준수하고 변수가 거의 없을 때 사람들은 상황에 적용할 수 있는 패턴과 프레임워크를 찾는 데 매우 능숙합니다. 그러나 여러 변수를 포함하는 복잡한 문제는 기하급수적으로 이해하기 어렵고, 이러한 문제를 처리하는 방식도 달라야 합니다.
데이터로 절약한 CAPEX
예를 들어 한 조직이 제조 라인 중 하나에서 저하되는 수율을 고치려고 했습니다. 그들은 전문가들과 몇 가지 목표 작업 세션을 수행하고 중심선과 사양을 변경했으며 다른 업계 리더를 영입했습니다. 그들은 다른 해결책을 찾을 수 없었기 때문에 매우 비싼 새 장비가 필요하다는 결론을 내렸습니다. 그 때 당사가 개입하여 그들에게 다른 길을 보여주었습니다.
이 조직은 생산 라인에 수천 행의 데이터를 가지고 있었지만 이를 데이터로만 여기고 해결책을 찾는 데 활용하지 않았습니다. 당사는 이 회사와 협력하여 데이터를 분석하고 통계 분석 및 전사적 기술을 활용하여 몇 가지 변경이 어떻게 극적인 영향을 미칠 수 있는지에 대해 조언했습니다. 성능 데이터와 결합된 원시 데이터는 실제 적용 가능한 통찰력을 생성하는 값진 정보가 되었습니다. 작업 현장에 변경사항이 적용되었고 수율이 개선되었습니다.
오늘날의 변모하는 세상에서 민첩성이란 문제에 대해 다른 관점에서 신속하게 생각하는 것입니다. 하지만 이를 위해서는 적절한 연료가 필요합니다. 조직에서 데이터와 기술을 사용하여 문제 해결을 지원하는지 확인하십시오.
