데이터 거버넌스의 다음 10년에 대한 5가지 예측

지난 10년 동안 데이터 거버넌스는 변화를 겪었습니다. Amplitude와 같은 셀프 서비스 분석 플랫폼은 팀이 제품 데이터, 즉각적인 팀원 및 조직과 상호 작용하는 방식을 근본적으로 변화시켰습니다. 마케터, 개발자 및 경영진은 더 이상 제품 기능의 성능을 이해하기 위해 데이터 과학자나 중앙 집중식 분석 팀에 요청을 제출할 필요가 없습니다. 오늘날 전체 팀은 최고의 제품을 구축하는 데 필요한 통찰력에 즉시 액세스할 수 있습니다.

동시에 팀에서 사용할 수 있게 된 엄청난 양의 데이터는 경쟁 환경에서 빠르게 이동해야 하며 데이터 분류 체계를 유지하려면 데이터 거버넌스 관리자의 지침이 필요합니다. 2010년대는 기회와 함께 복잡한 문제를 야기했습니다. 팀은 경쟁 환경에서 빠르게 움직여야 하며 데이터 분류 체계를 유지하고 제품을 빠르게 반복하고 동시 실험을 실행하는 팀을 따라잡기 위해 데이터 거버넌스 관리자의 지도가 필요합니다.

Amplitude 팀은 관련이 있습니다. 2020년 초까지 Amplitude 사용자는 당사 플랫폼에서 23조 이상의 작업을 기록했습니다. 데이터의 무한한 탐색을 통해 팀이 질문에 답하는 지표를 식별할 수 있는 방법을 직접 보았습니다. 그러나 데이터 거버넌스의 견고한 기반 없이는 무한한 탐색이 의미가 없습니다. 조치를 취하려면 데이터가 정확하다는 것을 신뢰할 수 있어야 합니다.

데이터 거버넌스의 다음 10년을 내다보면 Amplitude 팀은 확실한 것이 아무것도 없다는 것을 알고 있습니다. 그러나 엔터프라이즈 팀이 최고의 제품을 구축하도록 지원한 지난 10년간의 피드백, 통찰력 및 관찰을 기반으로 2020년대에 가져올 몇 가지 데이터 기반 베팅을 할 준비가 되었습니다.

예측 1: 데이터 거버넌스가 고객 경험의 기반이 될 것입니다.

작성자: Anastasia Fullerton, Amplitude의 제품 마케팅 관리자

과거에 제품 팀이 직면한 과제는 기능적 기술을 구축하는 것이었습니다. 작동하는 기술을 구축하는 것이 점점 더 쉬워지면서 이제 과제도 진화했습니다. 제품 팀은 고객과 연결하고 비즈니스가 고객과 강력한 관계를 구축할 수 있도록 지원하는 기술을 구축해야 합니다.

데이터 거버넌스는 이러한 디지털 관계의 기초입니다. 크로스 플랫폼, 옴니 채널, AR/VR, AI 또는 다른 채널을 통해 제품이 고객과 얼마나 효과적으로 연결되는지 이해해야 합니다. 대규모 고객 경험에 대한 질문에 답하는 유일한 방법은 데이터를 사용하는 것입니다. 본질적으로 기업이 대규모로 고객과 대화할 수 있는 방법입니다.

즉, 데이터 거버넌스와 정확하고 사용 가능한 데이터를 추적하는 보장이 최고의 고객 경험을 만드는 데 있어 경쟁력 있는 차별화 요소가 됩니다. 데이터 전략은 궁극적으로 제품 전략에 정보를 제공해야 하므로 이에 투자하고 신중해야 합니다.

예측 2: 데이터 거버넌스는 마찰 없는 호기심을 가능하게 합니다.

작성자: Amplitude의 성장 및 분석 책임자 Tanner McGrath

향후 10년 동안 데이터 거버넌스를 마스터하는 기업은 구축-측정-학습 루프를 통해 가속화할 수 있을 것입니다. 직원들은 즉시 질문하고 답변할 수 있으며, 그 답변을 바탕으로 빠르고 안정적인 결정을 내릴 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 이 의사 결정 프로세스가 확장되고 개선됩니다. 데이터 거버넌스 분야에서 동급 최고가 되는 회사는 마찰 없는 호기심을 가능하게 하고 제품을 파괴자로 바꾸는 통찰력을 수집하는 동일한 회사가 될 것입니다.

예측 3: 개선된 데이터 거버넌스를 통해 기존 PM 역할은 오늘날의 성장 역할처럼 보일 것입니다.

작성자: Amplitude의 수석 제품 관리자 Abbie Kouzmanoff

"성장 제품 관리자"의 역할은 수익, 마케팅, 제품/고객 경험의 교차점에서 많은 기업이 가진 격차로 인해 지난 5년 정도 동안 엄청나게 성장했습니다.
그러나 많은 조직에서 이러한 역할은 주요 제품 팀과 별개로 단독으로 운영되었습니다. 성장 제품 관리자는 빠른 결정을 내리고 비즈니스 지표를 추진하는 데 필요한 도구와 데이터에 액세스할 수 있었습니다.

그러나 이제 우리는 이러한 성장 역할이 보다 도처에 있는 것을 볼 수 있는 지점에 있습니다. 핵심 제품 관리자는 성장 제품 관리자처럼 보이기 시작했으며 성장 기능은 더 아래로 이동하고 있습니다. 더 많은 팀이 데이터에 참여하고, 제품을 계측하고, 실행 가능한 통찰력을 얻으려면 데이터 거버넌스가 필요합니다. 이러한 성장 기술이 더 널리 보급됨에 따라 경량 데이터 거버넌스에 대한 필요성이 증가하게 될 것입니다.

예측 4: 각 제품 팀에는 데이터 거버넌스에 대한 전담 역할이 있습니다.

작성자: Sandhya Hegde, Amplitude 마케팅 부사장

2020년대에는 모든 제품 팀이 공식적으로 제품 데이터 거버넌스 및 관리 역할을 만드는 것을 보게 될 것입니다. 행동 데이터는 날이 갈수록 복잡해지고 가치가 높아지고 있습니다. 개인화에 가장 중요합니다. 고객 및 제품과 가장 가까운 팀에서 이 데이터를 신뢰할 수 있도록 유지하는 것이 중요합니다. 아마도 잘 문서화된 로드맵을 보유하는 것보다 훨씬 더 중요할 것입니다.

예측 5: 데이터 거버넌스 프로그램은 조직의 더 큰 요구 사항에 맞게 조정됩니다.

Amplitude의 제품 에반젤리스트, John Cutler 작성

내가 보고 있는 주요 추세는 데이터 거버넌스가 변화하는 조직 구조, 제품 개발 관행 및 셀프 서비스 분석의 기대치에 적응해야 한다는 것입니다.

조직이 조직도를 제공하는 경향이 있다는 것은 사실입니다. 주로 고객 확보(전통적인 깔때기), "자체 시스템"을 갖춘 심하게 고립된 팀, 규정 준수를 중심으로 설계된 데이터 거버넌스 프로그램은 조직이 고객 평생 가치에 더 중점을 두는 경우 적응해야 합니다. - 경험과 의미 있는 통찰을 끝내십시오.

신뢰, 폭, 가용성 및 통찰력 측면에서 데이터에 대한 팀 요구 사항이 변화하고 있으며 거버넌스 노력도 이에 보조를 맞춰야 합니다. 데이터 거버넌스가 DevOps(예: DataOps)의 트랙을 따르며 제품 개발 노력과의 통합에 중요한 초점을 맞추는 것을 보게 될 것입니다.