|
시장보고서
상품코드
1680125
IDC PeerScape : 데이터 인텔리전스의 베스트 프랙티스IDC PeerScape: Best Practices in Data Intelligence |
||||||
이 IDC PeerScape에서는 데이터 인텔리전스 플랫폼 소프트웨어를 구현하기 위한 전략에 초점을 맞추고, 소규모로부터 시작하는 것, 경영진의 스폰서십을 얻는 것, 교차 기능 팀을 참여시키는 것, 트레이닝을 우선하는 것, 데이터 품질을 유지하는 것을 강조하고 있습니다. 이 문서에서는 전략적 스코핑의 중요성, 데이터 드리븐 문화의 양성, AI에 의한 자동화의 활용이 강조되고 있습니다. "데이터 인텔리전스 플랫폼 소프트웨어를 구현하려면 원시 데이터를 전략적 자산으로 전환하는 규율이 필요합니다. 소규모로 시작하되 데이터 기반 문화를 조성하면서 첫 번째 이니셔티브를 통해 비즈니스 가치를 확보하고 지속적인 성공을 위해 AI 기반 자동화를 활용해야 합니다."라고 IDC의 데이터 인텔리전스 및 통합 소프트웨어 담당 조사 VP인 Stewart Bond는 말했습니다.
IDC PeerScape도
개요
피어 인사이트
- 실천 1 : 작게 시작하여 벤더와의 관계를 최대화한다.
- 챌린지
- 사례
- 가이던스
- 실천 2 : 조기에 경영진의 지원을 얻고, 교차 기능 팀을 참여시킨다.
- 챌린지
- 사례
- 가이던스
- 실천 3 : 트레이닝을 우선하고, 데이터 제품의 작성으로 상황을 간소화한다.
- 챌린지
- 사례
- 가이던스
- 실천 4 : 데이터 품질을 경시하지 않고, 자동화 기능을 활용한다.
- 챌린지
- 사례
- 가이던스
- 실천 5 : 효과를 지속적으로 측정하고, 프로세스를 문서화한다.
- 챌린지
- 사례
- 가이던스
참고 자료
- 관련 조사
This IDC PeerScape highlights strategies for implementing data intelligence platform software, emphasizing starting small, gaining executive sponsorship, involving cross-functional teams, prioritizing training, and maintaining data quality. The document underscores the importance of strategic scoping, fostering a data-driven culture and utilizing AI-driven automation. Continuous measurement and documentation are essential for tracking performance and proving ROI, ultimately transforming raw data into a valuable strategic asset."Implementing data intelligence platform software requires discipline to transform raw data into a strategic asset," said Stewart Bond, research VP, Data Intelligence and Integration Software, IDC. "Start small but ensure business value with the first initiative while fostering a data-driven culture and leverage AI-driven automation for sustained success."
IDC PeerScape Figure
Executive Summary
Peer Insights
- Practice 1: Start Small and Maximize Vendor Relationships
- Challenge
- Example
- Guidance
- Practice 2: Gain Early Executive Sponsorship and Involve Cross-Functional Teams
- Challenge
- Example
- Guidance
- Practice 3: Prioritize Training and Simplify Landscape with the Creation of Data Products
- Challenge
- Example
- Guidance
- Practice 4: Do Not Neglect Data Quality and Utilize Automation Capabilities
- Challenge
- Example
- Guidance
- Practice 5: Continuously Measure Effectiveness and Document Processes
- Challenge
- Example
- Guidance
Learn More
- Related Research
