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.
주식 분석가가 데이터를 어떻게 평가하는지 이해하려면 데이터 자산이 어떻게 정의되는지 이해하는 것이 중요합니다. 데이터 자산을 수량화하려면 다음을 수행해야 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.
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.
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.
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.
따라서 데이터 자산이 무엇인지 이해하고 이를 어떻게 가치 있게 여길 수 있는지 알 수 있습니다. 그런데 왜 성가신가요?
몇 가지 주요 이유는 다음과 같습니다.
간단히 말해, 데이터 밸류에이션은 데이터 자산의 숨겨진 가치를 실현하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 기업에 더 많은 가치를 창출할 수 있습니다.
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.
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