산업 기업은 다양한 데이터 문제에 직면해있습니다. 

디지털 혁신으로 기업은 제품과 서비스를 차별화하기 위해 데이터에 점점 더 의존하고 있습니다. 

그러나 사일로화된 엔터프라이즈 소프트웨어 시스템의 데이터 문제는 

기업이 이러한 노력을 통해 달성하고자 하는 이점을 방해할 수 있습니다.

*사일로화: 조직 부서 간에 서로 협력하지 않고 내부 이익만을 추구하는 현상

'고립성'은 과거의 소프트웨어와 많은 최신 소프트웨어 시스템의 공통된 특성입니다. 

회사 내의 각 부서는 특정 요구 사항을 지원하기 위해 초기에 소프트웨어를 배포할 수 있습니다. 

그러나 조직이 발전함에 따라, 특히 디지털 혁신의 경우 주변 비즈니스에 더 많은 지원을 제공해야 하는 부서로 자연스럽게 발전하게 됩니다. 

소프트웨어 도구가 공동 작업을 할 수 있도록 설계되지 않았다면 이 작업을 수행하기에 매우 어려울 수 있습니다. 

결과는 어떻게 됐을까요?

정보와 가치는 부서마다 고립되어 있습니다.

데이터의 전체 가치를 실현하기 위해 오늘날의 기업은 

사일로 시스템과 이들이 생성하는 세 가지 중요한 데이터 문제인 중복된 노력, 

다양한 정보 출처, 데이터 액세스 불가능에 대한 해결하는 방법을 찾고 있습니다.

이러한 복잡성, 데이터에서 가치를 창출하는 회사의 능력에 미치는 영향, 

마지막으로 디지털 스레드 전략을 구현하여 세 가지 데이터 문제를 한 번에 해결할 수 있는 방법에 대해 자세히 살펴봅시다.

1. 중복 작업

회사의 가치 체인을 따라 소프트웨어 시스템이 고립되어 있을 때,

정보를 현재 위치에서 다음 곳으로 옮기는 것은 생산성을 저하시키고 오류를 유발하는 가장 흔한 방법입니다.

초대, 일정 변경 및 취소를 받을 때마다 각 장치에서 캘린더를 수동으로 업데이트해야 하는 경우 발생할 혼란을 상상해보세요.

이것은 산업 기업이 비즈니스 규모에서 경쟁하는 것입니다.

시스템이 고립되어 있으면 부서 간 심지어 회사 간에 정보를 전송하기 위해 

수행해야 하는 상당한 양의 작업이 항상 있을 것입니다. 

한 시스템에서 다른 시스템으로 데이터를 수동으로 전달한다는 개념은 부가가치가 없는 단계이지만 

시스템 A에서 B, C로 데이터를 적용하는 데 약간의 유연성이 필요하기 때문에 종종 사람들이 수행합니다. 

오류가 발생하기 쉽고 사용자에게 시간이 많이 소요되는 이 수동 프로세스는 또한 

복제되는 데이터에 의존하는 모든 핵심 비즈니스 프로세스의 속도를 늦춥니다.

2. 진리의 다양한 출처

데이터가 두 개 이상의 소프트웨어 시스템에서 복제되는 경우 고유한 데이터 문제가 발생합니다. 

바로 여러 소스의 진리입니다. 

동일한 데이터를 수용하고 가치 체인을 따라 서로 다른 활동을 가능하게 하는 

개별적인 책임이 있는 여러 개의 서로 다른 소프트웨어 시스템이 주어지면 

부서와 조직 전반에 걸쳐 목표와 활동이 잘못 정렬될 가능성이 있습니다.

예를 들어, 제품의 BOM이 MES(제조 실행 시스템)와 PLM(제품 수명 주기 관리) 시스템에 있는 경우 

이 둘의 일치를 확인하는 책임은 누구에게 있을까요?

의견이 불일치할 경우, 영향을 받는 제품 수명 주기의 활동, 식별하는 데 걸리는 시간, 

문제를 해결하는 데 필요한 단계에 따라 비용이 엄청날 수 있습니다. 

이러한 종류의 불일치는 데이터를 수동으로 공유하지만, 자체 기록을 유지하는 모든 부서에 영향을 줄 수 있습니다. 

간단히 말해서, 진리의 여러 출처는 실수의 여러 기회일 뿐입니다.

디지털 혁신 이니셔티브를 통해 제품 및 서비스에 대한 보다 반응적이고 통찰력 있는 변경을 가능하게 함으로써 

이러한 시스템을 업데이트해야 하는 빈도가 기하급수적으로 증가할 수 있습니다. 

시스템 전반에 걸쳐 일관성을 보장하는 디지털 프로세스가 없으면 

많은 "진실의 출처" 중 하나에 액세스하는 모든 활동이 오래되거나 완전히 잘못된 정보로 작동할 위험이 있습니다.

3. 데이터 액세스 불가능

마지막으로, 사일로화된 시스템은 기업 전체의 직원이 

의사 결정의 정확성과 속도를 향상시킬 수 있는 데이터에 액세스하는 것을 방해합니다. 

사일로 시스템이 이러한 데이터 문제를 일으킬 수 있는 두 가지 방법이 있습니다.

첫 번째, 기본적으로 사일로 시스템은 정보를 모호하게 만듭니다. 

직원이 부서 외부 어딘가에 있는 데이터에 액세스하는 것은 어려울 수 있지만 

일반적인 범위 밖에 있는 관련 데이터의 존재 자체가 미스터리일 수 있습니다. 

특히 기업은 설계에서 제조 및 서비스에 이르기까지 제품 수명 주기에 따라 점점 더 많은 데이터를 수집하고 있습니다. 

한 부서에 데이터가 존재하거나 어디서 찾을 수 있는지 모르기 때문에 더 큰 조직에서 활용하지 못하는 데이터의 보고가 있을 수 있습니다.

데이터 모호성 문제를 복잡하게 만드는 것은 역할 기반 액세스의 잘못된 구현으로, 

가장 밀접하게 의존하는 특정 역할이나 기능에 대한 데이터 액세스를 제한하는 경우가 많습니다. 

이 접근 방식은 데이터가 역할 또는 부서 전반에서 가치가 있는 것으로 판명되면 

제품 수명 주기 내의 모든 기능을 실수로 정보 병목 현상으로 전환할 수 있습니다. 

또한 관련 데이터에 대한 액세스 권한이 있는 사람을 불량 데이터 거버넌스 책임자로 만들어 

그러한 활동이 적절하게 실행되고 정확하게 기록되도록 하는 데 

종종 필요한 감독 없이 데이터를 배포하는 작업을 부담시키는 효과가 있습니다.

디지털 스레드로 입장

디지털 스레드는 기업의 물리적 작업과 디지털 작업 사이의 루프를 닫고 

이를 통해 부서 간 데이터 연속성과 기능 간 협업을 가능하게 하여 

제품, 물리적 프로세스를 개선하고 모든 단계에서 관련된 사람들에게 권한을 부여합니다. .

이 접근 방식은 부서와 기능 간의 종단 간 데이터 흐름을 촉진하여 사일로 시스템의 데이터 문제를 제거합니다. 

적절한 전략과 도구를 통해 오늘날의 기업은 데이터를 제품 수명 주기의 위아래로 원활하게 이동할 수 있는 

디지털 스레드를 구현하여 회사 내 모든 기능이 더 빠르고 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 하고 있습니다.

디지털 스레드는 중복된 노력의 필요성을 제거하고 대신 부서 간의 부가가치 협업을 촉진합니다. 

또한, 기업을 통해 이동하는 데이터의 출처를 추적함으로써 디지털 스레드는 공유되는 정보의 무결성을 보장하고 

여러 정보 소스를 유지 관리하는 위험을 제거하기 위해 조치를 취할 수 있습니다.