디지털 트랜스포메이션: R&D 과제를 해결할 수 있을 만큼 민첩한가요?

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경직된 워크플로와 느린 의사 결정으로 인해 제품 출시까지 R&D 실행이 지연될 수 있습니다.

'시간은 돈이다'라는 말은 누구나 들어본 적이 있을 것입니다. 이제 이 말을 산업적 관점에 적용해 보겠습니다. 컨설팅 회사 McKinsey는 제때 시장에 출시했지만 예산을 501조 4천억 원 초과한 제품의 수익이 41조 4천억 원 감소했다는 사실을 발견했습니다. 이에 비해 예산은 맞았지만 시장 출시가 6개월 늦어진 기업은 331조 4천억 달러의 수익을 덜 얻었습니다.

그때는 80년대 후반이었습니다! 이제 경쟁이 치열한 오늘날의 시장에서 지연이 발생한다고 상상해 보세요. 이 글에서는 애자일 데이터 관리 시스템을 통해 기업이 어떻게 더 빠르게 의사 결정을 내리고 협업을 장려하며 소비자에게 제품을 더 빨리 제공할 수 있는지 살펴봅니다.

부실한 데이터 관리로 인해 생산성 및 협업이 저하되는 경우

매일 2.5경 바이트의 데이터가 생성되는 등 전 세계 데이터의 양은 빠르게 증가하고 있습니다. 데이터가 많아지는 것은 좋은 일이지만, 데이터를 어떻게 활용하고 앞으로 어떻게 활용할 수 있을지는 여전히 과제로 남아 있습니다.

또한 데이터가 저장되는 시스템이 제각각이고, 서로 다른 형식의 데이터를 찾아서 전송하는 것이 얼마나 까다로운지도 문제입니다. 이렇게 오래되고 표준화되지 않은 접근 방식은 비효율적인 프로세스로 이어지며 기업은 귀중한 시간을 낭비하게 됩니다.

적절한 데이터 관리 시스템을 갖추지 않은 경우의 또 다른 문제는 파트너와 데이터를 공유하고 협업할 수 없다는 것입니다. 대량의 데이터를 공유하고 이를 실행 가능한 인사이트로 전환하여 신속하게 의사 결정을 내리려면 지원 기술에 대한 투자가 필요합니다. 그러나 많은 기업이 잘못된 데이터 전략의 의미를 이해하지 못하거나 대규모 데이터 공유를 장려하는 비즈니스 모델이 부족하여 속도와 혁신을 저해할 수 있습니다.

지연으로 인한 기업의 비용 손실

전문가들은 혁신적인 제품 생산이 지연되면 시장에서 최대 판매 시기가 단축되고 수익이 최대 50%까지 감소한다고 말합니다. 지연은 또한
경쟁사에게 시장 점유율을 확보하고 제품을 6~12개월 더 기다리지 않으려는 고객을 확보할 수 있는 기회를 제공합니다.

제품 개발은 데이터, 정보, 경험에 의해 주도되기 때문에 기업은 이미 보유하고 있는 정보를 재사용함으로써 더 빠르게 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 그러나 이러한 지식은 종종 조직 시스템이나 심지어 여러 회사에 걸쳐 사일로에 갇혀 있는 경우가 많습니다. 데이터는 관련 정보로부터 단절되어 그림의 일부분만 형성됩니다.

어느 정도 맥락이 없으면 과거의 지식에 접근하고 이를 이해하기 어려울 수 있지만, 종이 노트북이나 Excel 스프레드시트와 같은 기존의 데이터 관리 도구는 이질적이고 사일로화된 데이터의 비효율성을 가중시켜 불규칙성과 프로젝트 일정을 모두 증가시킵니다. 따라서 민첩성에 영향을 미치고 인사이트를 바탕으로 신속하게 의사 결정을 내리는 기업의 능력이 저하됩니다.

엔지니어, 과학자, 연구자들은 필요할 때 데이터를 안전하게 저장하고 액세스할 수 있는 중앙 집중식 공간이 필요합니다. 필요한 모든 문서를 확보하려면 파트너와의 효과적인 커뮤니케이션과 협력이 필요합니다.

컨텍스트가 풍부한 데이터는 나중에 빌드할 수 없습니다.

기업은 R&D 프로세스의 추적성과 조화를 보장하기 위해 데이터 관리에 대한 표준화된 접근 방식이 필요합니다.

그리고 다음과 같은 애플리케이션을 구현합니다. 머신 러닝 그리고 AI가 R&D 데이터를 분석하려면 의미를 부여하기 위해 컨텍스트가 풍부한 데이터가 필요합니다. 컨텍스트와 의미가 없으면 이러한 애플리케이션은 기대하는 인사이트를 제공할 수 없습니다. 데이터의 품질과 무결성을 보호하려면 처음부터 컨텍스트와 함께 데이터를 수집해야 하며, 많은 비용과 시간이 소요되는 데이터 정리 작업을 거치지 않고 사후에 데이터를 추가할 수는 없습니다. 데이터 공유를 용이하게 하고 커뮤니케이션을 강화하기 위해 기업은 향후 사용을 위해 데이터를 관리, 통합 및 분석할 수 있는 최첨단 R&D 데이터 관리 플랫폼을 구현해야 합니다.

한 연구에 따르면 2019년에 기업들이 약 1조2500억 달러(약 1200조 원)를 투자할 것으로 예상됩니다. 디지털 트랜스포메이션. 많은 조직에서 4차 산업혁명을 도입하고 있지만
사물인터넷(IoT), 빅데이터, 로보틱스 등의 기술을 활용하여 목표를 달성하고 데이터를 AI에 대비하고 있지만, 다른 기업들은 정부 정책, R&D 자금 및 자원, 디지털 성숙도 부족, 불충분하거나 비효율적인 커뮤니케이션 등의 장애물에 직면해 있습니다.

데이터 환경을 개선한다는 것은 기계가 데이터를 읽고 검색할 수 있을 뿐만 아니라 필요할 때 데이터에 액세스할 수 있다는 것을 의미합니다. 이를 염두에 두고 많은 기업이 데이터 통합 및 조화 이니셔티브를 구현하여 데이터의 캡처, 계산 및 저장 방식에 대한 확신을 가질 수 있도록 하고 있습니다. AI와 머신러닝 도구는 이러한 기술에 제공하는 데이터의 품질이 우수하고 완전한 버전 관리 하에 있는지 확인하는 데 시간을 투자한 경우에만 가치 있는 인사이트를 제공할 수 있습니다. 하지만 기업들이 약속하는 한 차원 높은 인사이트를 얻기 위해서는 가야 할 길이 있습니다.

디지털 데이터 이니셔티브로 개방형 커뮤니케이션 촉진

디지털화는 혁신을 가속화하고 데이터 관리 프로세스의 효율성을 높이는 동시에 업계 내 기업들이 유연한 파트너십을 형성할 수 있도록 지원합니다. 협업 데이터 공유를 통해 기업은 소비자의 요구에 더 잘 대응하고 신속하고 민첩하게 의사결정을 내릴 수 있습니다.

실제로 데이터 레이크와 같은 디지털 플랫폼을 구현하여 R&D의 효율성과 생산성을 향상하면 업계에 1조 5,280억~3조 1,100억 달러의 가치를 더할 수 있습니다.

신속한 의사 결정을 지원하는 기술 인프라를 갖춘 기업은 경쟁사의 활동에 빠르게 대응하고 시장의 변화에 맞춰 제품을 유연하게 조정할 수 있습니다.

파트너와 고객 간의 개방형 협업을 장려하기 위해 조직은 자동화, 프로세스 매핑 및 워크플로 최적화를 수용해야 합니다. 목표는 다음과 같은 모든
정형 및 비정형 데이터를 모두 단일 저장소에 저장, 처리, 분석하는 데이터 레이크와 같이 지식과 데이터를 한 곳에서 관리할 수 있습니다. 여기에는 연구, 개발, 제조, 안전 테스트, 특허, 규정 준수, 공급업체 및 고객의 출시 후 피드백에서 파생된 데이터가 포함됩니다. 또한 단일 포털에서 모든 데이터에 액세스할 수 있으므로 추적이 가능하여 엄격한 규제 표준을 쉽게 충족할 수 있습니다.

데이터를 미리 포맷할 필요 없이 필요에 따라 구성하기 때문에 쉽게 업로드할 수 있습니다. 따라서 다양한 방식으로 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터 과학자는 찾고 있는 데이터를 정확히 알지 못하더라도 빠르게 데이터를 찾고 액세스할 수 있습니다.

민첩성을 갖추려면 기업은 정형 및 비정형 데이터의 데이터 관리, 최적화된 R&D 프로세스, 풍부한 컨텍스트가 포함된 데이터 캡처와 같은 특정 구성 요소를 갖추어야 합니다. 이러한 모든 요소는 데이터 레이크와 머신 러닝 및 AI 도구에서 데이터를 준비하고 사용할 수 있도록 하는 데 중요한 역할을 하며, 개별 실험으로 결과를 추적하고 협업 파트너와 이 데이터를 공유하는 것을 용이하게 합니다. 이 모든 것이 다운스트림 데이터 레이크에 공급되면 분석은 인사이트를 제공하여 민첩한 의사결정을 촉진합니다. 인사이트는 기업이 혁신하고 경쟁력을 유지하며 끊임없이 변화하는 규제 표준을 따라잡는 데 도움이 됩니다. 올바른 데이터 관리 플랫폼은 이러한 이니셔티브를 지원할 수 있습니다.

적합한 디지털 플랫폼으로 프로젝트 일정 단축

유연한 R&D 데이터 관리 계층은 개발 비용을 절감하고 프로세스를 간소화할 뿐 아니라 데이터 기반 인사이트를 활용하여 제품을 더 빨리 시장에 출시함으로써 경쟁 우위를 확보할 수 있도록 지원합니다..

클라우드에 데이터를 저장하는 것은 쉬운 부분입니다. 데이터의 가치를 높이고, 재현성을 입증하고, 무결성을 유지함으로써 데이터의 가치를 높이는 것이 과제입니다. 또한 데이터에 액세스하고 사용하려면 효과적인 커뮤니케이션과 파트너십을 통해 이점을 극대화해야 합니다.

기업에는 데이터를 검색하고, 협업을 위해 공유하고, 보고할 수 있는 중앙 R&D 데이터 플랫폼이 필요합니다. 강력한 감사 추적 및 추적 기능을 제공하고, 제품 개발 수명 주기를 최적화하는 데 도움이 되는 실험실 프로세스를 자동화하며, R&D 데이터에 숨겨진 힘을 활용할 수 있는 플랫폼이 필요합니다. 그래야만 남들이 보지 못하는 기회를 포착할 수 있습니다.

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