기술 작업을 의미 있는 결과 메트릭에 맞게 조정하려면 어떻게 해야 할까요?
비즈니스 결과 개요에서는 디지털 트랜스포메이션이 비즈니스에 미칠 효율성을 전달하고 측정하는 방법에 대해 설명했습니다. 조직의 비즈니스 성과가 측정 가능한 결과를 생성하는 데 수년이 걸릴 수 있습니다. 회사의 경영진은 회의실 프레젠테이션의 데이터가 오랜 기간 0%의 변화를 보인다면 불만족할 수 있습니다.
결과 메트릭은 조직 전체에서 수집된 관련 성능 및 영향 측정값이며, “변경 목표[x]에 얼마나 성공적으로 도달했으며 이러한 변경 내용을 관찰할 수 있고 정량화할 수 있나요?”와 같은 질문을 해결합니다. 이러한 결과 메트릭은 단기적인 증가로 설명할 수 있으며 조직의 장기적인 비즈니스 결과에 대한 진행 상황과 연결될 수 있습니다. 결과 메트릭을 고위 경영진 및 중역의 성장 관점과 효과적으로 연관짓고 회사 문화를 보다 탄력적으로 만드는 데 활용할 수 있습니다. 결과 메트릭은 장기적인 비즈니스 목표에 대한 잠재적인 진행 부족 상황을 나타내는 대신, 장기적인 목표를 향한 증분 진전 상황을 나타내는 초기 성공 결과를 중점적으로 보여 줍니다. 또한 이러한 메트릭은 초기 실패 결과를 강조하므로 전략적 접근 방식을 배우고 조정할 수 있는 기회를 창출할 수 있습니다.
원하는 비즈니스 결과와 가장 밀접하게 일치하는 전환 여정에 이미 익숙할 것입니다. 전체 개념을 설명하기 위해 각 전환 여정에 대한 결과 메트릭을 제공합니다.
클라우드 마이그레이션
이 전환은 IT 운영에 중점을 두고 비용, 복잡성 및 효율성에 주력합니다. 이 전환 이면에서 가장 쉽게 측정되는 데이터는 클라우드로의 자산 이동입니다. 이러한 종류의 전환에서 디지털 자산은 VM(가상 머신), 해당 VM을 호스팅하는 랙 또는 클러스터, 데이터 센터 운영 비용, 시스템을 유지 관리하는 데 필요한 자본 비용 및 시간별 해당 자산의 감가상각으로 측정됩니다.
VM이 클라우드로 이동되면 온-프레미스 레거시 자산에 대한 의존도가 줄어듭니다. 자산 유지 관리 비용도 줄어듭니다. 아쉽게도 기업은 클러스터가 프로비저닝 해제되고 데이터 센터 임대가 만료될 때까지 비용 절감을 실현할 수 없습니다. 대부분의 경우 감가상각 주기가 완료될 때까지 이러한 작업의 완전한 가치는 실현되지 않습니다.
재무제표를 만들기 전에 항상 CFO 또는 회계과와 협의하세요. 그러나 IT 팀은 일반적으로 사용된 CPU, 메모리 및 스토리지를 기준으로 각 VM에 대한 현재 통화 비용 및 향후 통화 비용 값을 예측할 수 있습니다. 그런 다음, 마이그레이션된 각 VM에 해당 값을 적용하여 마이그레이션 작업의 즉각적인 비용 절감 및 향후 화폐 가치를 예측할 수 있습니다.
애플리케이션 혁신
클라우드 지원 애플리케이션 혁신은 주로 고객 환경과 회사에서 제공하는 제품 및 서비스를 사용하려는 고객의 의지에 중점을 둡니다. 변경 증분이 소비자 또는 고객 구매 동작에 영향을 미치는 데는 시간이 걸립니다. 그러나 애플리케이션 혁신 주기는 다른 형태의 전환보다 훨씬 짧은 경향이 있습니다. 먼저 영향을 주려는 동작을 이해하고 해당 동작을 결과 메트릭으로 사용하는 것이 좋습니다. 전자상거래 애플리케이션에서는 총 구매 또는 추가 기능 구매는 목표 결과일 수 있으며 비디오 회사의 경우 비디오 스트림을 시청하는 데 소요된 시간이 목표 결과일 수 있습니다.
고객 결과 메트릭은 외부 변수의 영향을 받을 수 있으므로 릴리스 주기, 릴리스당 해결된 버그, 단위 테스트의 코드 검사, 페이지 뷰, 페이지 처리량, 페이지 로드 시간 및 애플리케이션 성능과 관련된 메트릭 등 측정 중인 통계 데이터를 포함하는 것이 중요합니다. 각 통계는 고객 결과의 상위 수준 패턴과의 상관 관계를 분석할 수 있는 코드베이스 및 고객 경험에 대한 다양한 활동 및 변경 내용을 나타낼 수 있습니다.
데이터 혁신
업계를 변화시키거나, 시장을 교란시키거나, 제품과 서비스를 혁신하는 데는 수년이 걸릴 수 있습니다. 클라우드 지원 데이터 혁신 노력에서 실험 과정은 성공 결과를 측정하는 데 있어서 핵심적인 요소입니다. 백분율 확률, 실패한 실험 수 및 학습된 모델 수와 같은 예측 메트릭을 공유하여 투명하게 유지해야 합니다. 실패는 성공보다 빠르게 누적됩니다. 이러한 결과 메트릭은 실망스러울 수 있으며 경영진이 이를 제대로 활용하기 위해 필요한 시간과 투자를 이해해야 합니다.
데이터 기반 검색과 관련된 긍정적인 결과는 종종 이기종 데이터 세트의 중앙 집중화, 데이터 수신 및 데이터 보편화입니다. 다른 여러 부서로 구성된 팀이 미래의 옴니채널 고객에 대한 더 많은 데이터를 지속적으로 수집하게 되면서 지금 바로, 관찰 가능한 결과를 생성할 수 있습니다. 지원 결과 메트릭에는 다음이 포함될 수 있습니다.
- 사용 가능한 모델 수
- 사용된 파트너 데이터 원본 수
- 수신 데이터를 생성하는 디바이스
- 수신 데이터의 볼륨
- 데이터 형식
더 가치 있는 결과 메트릭은 결합된 데이터 원본에서 만들어진 대시보드의 수입니다. 이 숫자는 새 데이터 원본의 영향을 받는 현재 상태 비즈니스 프로세스를 반영합니다. 새 데이터 원본을 공개적으로 공유하면 비즈니스는 Power BI 같은 보고 도구를 사용하여 증분 인사이트를 생성하고 비즈니스 변화를 촉진하면서 데이터를 활용할 수 있습니다.
다음 단계
결과 메트릭을 정렬한 후에는 OKR(목표 및 주요 결과)을 사용하여 비즈니스 결과 측정을 시작할 준비가 됩니다.