CIO Ryan Snyder가 데이터를 레이어 케이크로 해석할 때의 이점에 대해 설명합니다.
Thermo Fisher Scientific CIO Ryan Snyder는 400억 달러 규모의 실험실 장비 및 장비 제조업체에서 데이터를 가치로 전환하는 데 사용되는 계층형 모델에 대해 논의합니다.
데이터 및 분석 기능은 IT 또는 비즈니스 전략만으로는 나올 수 없습니다. 기술과 비즈니스 조직 모두 데이터의 내용, 이유, 방법에 깊이 관여하고 있으므로 기업은 데이터를 최대한 활용하기 위해 다기능 데이터 팀을 구성해야 합니다. 그래서 Thermo Fisher Scientific의 CIO인 Ryan Snyder와 그의 동료들은 IT와 비즈니스 파트너가 하나의 팀으로 활동할 수 있도록 하는 일련의 논의를 기반으로 데이터 계층 케이크를 만들었습니다. Heller Search Associates의 CEO인 Martha Heller는 최근 Snyder와 함께 자세한 내용을 알아보았습니다.
Martha Heller: Thermo Fisher Scientific에서 구축하고 있는 데이터 아키텍처 생태계의 비즈니스 동인은 무엇입니까?
라이언 스나이더: 오랫동안 기업은 데이터 과학자를 고용하고 그들에게 데이터를 알려주고 놀라운 통찰력을 기대했습니다. 그 전략은 실패할 운명이다. 데이터 전략을 시작하는 가장 좋은 방법은 비즈니스가 뒷받침할 수 있는 실제 가치 동인을 확립하는 것입니다. Thermo Fisher Scientific에서 이러한 가치 동인은 세 가지 영역으로 구분됩니다. 하나는 자체 백오피스를 간소화하는 것이고, 나머지 두 개는 과학적 발견을 발전시키고 임상 결과를 가속화하는 고객의 비즈니스에 적용됩니다.
각 버킷에 포함된 데이터 솔루션의 예는 무엇입니까?
백오피스에서 우리에게 매우 흥미로운 영역은 제조 공간입니다. 다른 많은 산업과 달리 생명과학 제조에는 반복할 수 없는 맞춤형 활동이 많이 포함되므로 제품 제조 방식이 엄청나게 다양할 수 있습니다. 역사적으로 우리는 Lean Six Sigma와 워크플로 최적화를 통해 생산성을 향상해 왔습니다. 그러나 Industry 4.0의 도래와 함께 우리는 제조 공정 전반에 센서를 설치하고 있으며, 이를 통해 리더들이 해당 프로세스를 재고하는 데 사용할 수 있는 방대한 양의 데이터를 얻을 수 있습니다.
과학적 발견과 임상 결과 측면에서 우리가 판매하는 많은 기기가 디지털화되고 있습니다. 예를 들어, 현미경 검사와 유전자 서열 분석은 고객이 분석하려고 하는 매우 많은 양의 데이터를 생성합니다. 연결하고 단순화하는 플랫폼을 더 많이 만들수록 중요한 데이터에 더 쉽게 접근할 수 있습니다. 이는 여러 기기의 데이터 세트가 있는 경우 특히 그렇습니다. 그 모든 데이터를 어떻게 하나로 모으나요? 그것은 고객의 부담이었습니다. 그러나 공급업체로서 우리는 다양한 데이터 세트를 연결하여 검색을 가속화할 수 있습니다.
데이터 플랫폼을 레이어 케이크라고 말씀하셨습니다. 레이어는 무엇입니까?
IT에서는 종종 기술 스택의 계층에 대해 이야기합니다. 레이어 케이크라는 비유는 데이터 논의를 IT 논의에서 비즈니스 전략과 기술의 교차점으로 전환합니다. 따라서 이는 발견 향상과 같은 비즈니스 개념에서 시각화 도구와 같은 기술 솔루션에 이르기까지 계층을 만드는 방법에 관한 것입니다.
첫 번째 계층은 비즈니스 개념 계층으로, 비즈니스 파트너와의 세션을 의도적으로 구성하여 비즈니스 데이터에서 가치를 창출하는 위치를 논의합니다. 이는 HR 조직이 비즈니스 전략을 뒷받침하기 위해 인재 전략을 개발하는 방법과 다르지 않습니다. 따라서 이러한 아이디어를 매핑하는 것은 첫 번째 레이어에 필수적입니다.
두 번째 레이어는 내부 및 외부 고객이 데이터에 액세스하고 사용할 수 있는 소비재 레이어입니다. 예를 들어 시각화 도구를 선택하는 곳입니다. 세 번째이자 가장 복잡한 계층은 아키텍처와 거버넌스입니다. 이를 하나의 계층으로 연결했습니다.
처음 두 계층에서는 비즈니스가 지원 역할을 하는 IT의 원동력이지만, 데이터 거버넌스와 아키텍처 계층에서는 IT와 비즈니스가 나란히 거버넌스와 아키텍처에 대한 복잡한 결정을 함께 진행합니다.