브랜드 평판, 지적 재산(IP), 특히 고객 및 기업 데이터와 같은 무형 자산은 오늘날 비즈니스 가치의 약 90%를 차지합니다. 이러한 추세는 현대 세계에서 디지털 데이터와 다른 형태의 정보가 기하급수적으로 증가하면서 주로 발생합니다. 석유 및 에너지 기업과 같은 전통적으로 가치 있는 기업들은 데이터가 점점 더 중요해짐에 따라 상위에 랭크되지 않았지만, Amazon 및 Meta와 같은 데이터 기반 기업들은 이제 핵심을 차지하고 있습니다.
그렇다면 어떻게 데이터를 처리하고 조직에 미치는 가치를 이해할 수 있을까요? 정답은 비즈니스 데이터의 중요성과 주식 분석가가 가치를 결정하는 방법을 이해하는 데이터 가치평가입니다.
주식 분석가가 데이터의 가치를 결정하여 데이터의 가치를 개선하고 더 많은 것을 얻을 수 있도록 지원하는 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다.
데이터 자산이란 무엇이며 무엇이 데이터 자산을 가치 있게 만들까요?
주식 분석가가 데이터를 어떻게 평가하는지 이해하려면 데이터 자산이 어떻게 정의되는지 이해하는 것이 중요합니다. 데이터 자산을 수량화하려면 다음을 수행해야 합니다.
- 차별화되고 식별할 수 있어야 합니다. 데이터 자산에는 데이터베이스의 많은 파일, 테이블 또는 레코드가 포함될 수 있습니다.
- 미래의 경제적 혜택을 약속하세요. 데이터 자산에는 자신 또는 다른 사람들에게 향후 현금 흐름을 창출할 수 있는 유용한 애플리케이션이 있어야 합니다.
- 조직의 통제 하에 계십시오. 사용자는 관련 법률을 준수하는 방식으로 데이터를 사용할 권리가 있어야 합니다. 또한 무단 액세스로부터 데이터를 보호하기 위한 시스템도 갖추어야 합니다.
그런 다음 데이터 자산을 정보 및 경제의 두 가지 범주로 나눌 수 있습니다. 정보 데이터 자산은 재무 데이터와 같은 기업의 성과에 대한 통찰력을 제공합니다. 경제적인 데이터 자산은 고객 데이터와 같이 수익을 창출할 수 있는 자산입니다.
다른 모든 귀중한 리소스와 마찬가지로 데이터 자산은 그 자체의 가치를 지닙니다. 이 값은 데이터의 다음 요소에 의해 결정됩니다.
- 정확성 : 오류 없이 사용할 수 있습니다.
- 희소성: 얼마나 고유한가.
- 유틸리티: 데이터가 의사 결정을 지원하는 데 얼마나 도움이 되는지
데이터의 가치를 결정하는 방법
데이터 가치평가 프레임워크는 데이터 자산의 가치를 이해하는 데 도움이 되므로, 데이터 자산에 투자하는 방법에 대해 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다. 몇 가지 다른 프레임워크가 있지만, 모두 두 가지 기본적인 질문에 대한 답을 얻고자 합니다.
- 내 데이터의 가치는 얼마인가요?
- 데이터의 가치를 어떻게 높일 수 있나요?
주식 분석가는 몇 가지 다른 방법을 사용하여 데이터를 평가합니다. 가장 일반적인 방법은 데이터 자산의 가치를 추정하기 위해 유사한 기업을 살펴보는 시장 접근 방식입니다. 또 다른 표준 방법은 데이터 자산의 가치를 교체 비용으로 추정하는 비용 접근법입니다.
이러한 (및 기타) 방법은 장점과 단점이 있으므로, 주식 분석가는 기술 조합을 사용하여 데이터를 평가할 수 있습니다.
데이터 품질뿐만 아니라 데이터 관리 방법
쉽게 접근할 수 없는 금고에 현금을 넣으시겠습니까? 또는 너무 작은 금고를 확보하여 절약할 수 있는 비용을 제한할 수 있을까요? 자금이 성장하고, 일하며, 필요할 때 사용할 수 있기를 원하기 때문에 그럴 가능성이 없습니다. 데이터도 마찬가지입니다. 데이터를 더 잘 관리할수록 데이터의 가치도 높아집니다.
우수한 데이터 관리에는 정확하고 일관되며 액세스 가능한 데이터를 보장하기 위한 정책 및 절차의 생성 및 시행인 데이터 거버넌스가 포함됩니다. 또한 데이터 거버넌스에는 데이터 보안 및 무단 액세스로부터 데이터 보호가 포함됩니다.
데이터 관리는 일회성 이벤트가 아니라 지속적인 프로세스입니다. 데이터가 변화하고 증가함에 따라 데이터 관리도 실행되어야 합니다.
데이터 평가를 수행하는 이유는 무엇일까요?
따라서 데이터 자산이 무엇인지 이해하고 이를 어떻게 가치 있게 여길 수 있는지 알 수 있습니다. 그런데 왜 성가신가요?
몇 가지 주요 이유는 다음과 같습니다.
- 새로운 사용 사례를 발견하려면 . 데이터를 재평가하면 데이터를 사용하고 수익을 창출하는 새로운 방법을 찾는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 기업의 가치를 높이세요. 기업을 매각하거나 자본을 늘리고 싶다면, 데이터 가치 평가를 통해 데이터의 가치를 파악하여 그에 따라 자산의 가격을 책정할 수 있습니다.
- 데이터로부터 더 많은 가치를 얻기 위해. 데이터 사용에 대해 더 나은 결정을 내리고 싶다면, 데이터 가치평가를 통해 다양한 프로젝트에서 기대할 수 있는 투자수익률(ROI)을 파악할 수 있습니다.
- 데이터 에 과도하게 지출하지 않도록 하기 위해. 또한 데이터 가치평가는 데이터에 과대 지출하고 있는지 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 데이터의 정확성이나 유용성이 높지 않은 경우 비용을 너무 많이 지불할 수 있습니다.
- 데이터와 관련된 위험을 이해하는 데 도움이 됩니다. 데이터 가치평가는 데이터와 관련된 위험을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 데이터가 유출되거나 도난당할 위험이 있습니다.
- 다른 기업과 비교하여 기업을 벤치마킹합니다. 이러한 관행은 데이터 자산의 측면에서 기업의 위치를 파악할 수 있기 때문에 유용합니다.
간단히 말해, 데이터 밸류에이션은 데이터 자산의 숨겨진 가치를 실현하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 기업에 더 많은 가치를 창출할 수 있습니다.
데이터의 가치를 알면 비즈니스 성공의 잠재력이 높아집니다.
데이터는 귀중한 자산이지만, 데이터에서 얻을 수 있는 인사이트만큼만 가치가 있습니다. 데이터를 최대한 활용하려면 데이터의 가치를 높이는 방법을 이해해야 합니다.
데이터 가치 평가는 데이터 자산의 가치를 파악하는 데 도움이 되며, 이를 통해 데이터 자산의 사용 방법에 대해 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다. 따라서 데이터로부터 더 많은 가치를 얻고 싶다면, 먼저 데이터를 소중히 여기세요.
데이터의 가치를 극대화하는 다음 단계는 이 소중한 자산을 어떻게 관리하고 있는지 살펴보는 것입니다. 자세한 내용은 “데이터가 현금만큼 가치가 있다면, 이제 그렇게 처리해야 할 때입니다.”를 참조하십시오.
