정보계 활용 성숙도 높이기 – 사용자 교육과 데이터 문화 [정보계 구축 실전 가이드 #8]

정보계 구축 실전 가이드

정보계 시스템을 잘 구축했다고 해서 모든 사용자가 이를 잘 활용하는 것은 아니다. 오히려 많은 조직에서 다음과 같은 문제를 겪는다:

• "대시보드가 있어도 잘 안 봐요"
• "무슨 지표가 정확한 건지 모르겠어요"
• "리포트를 받을 줄은 아는데, 직접 찾고 비교하긴 어려워요"

결국 중요한 것은 사용자의 활용도이며, 이는 곧 조직의 데이터 문화로 연결된다. 이번 글에서는 정보계 시스템이 실제 활용되고, 조직의 의사결정에 뿌리내릴 수 있도록 하는 방법을 소개한다.

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1. 정보계 시스템 활용도 점검 지표

지표 항목측정 방법

지표 항목	측정 방법
사용자 로그인율	전체 대상 대비 월별 평균 로그인 비율
리포트 조회 수	리포트별 조회 빈도 및 활성 사용자 수
자가 분석 기능 활용도	OLAP, Drill-down 기능 사용 로그 분석
사용자 요청 건수	신규 리포트 요청, 데이터 수정 요청 수
의사결정 반영 사례	경영회의, 보고서에서 정보계 활용된 빈도

➡️ 활용도가 낮은 경우, 설계 문제보다 교육 부족과 데이터 인식 미비인 경우가 많다.

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2. 정보계 정착을 위한 사용자 교육 전략

단발성 교육이 아니라, 사용자별 맞춤형 교육 전략이 필요하다.

교육 대상	교육 방식	주요 내용
경영진	시연 중심의 요약 교육	KPI 대시보드, 리포트 활용법
실무자	기능 중심의 실습 교육	필터링, 비교, 탐색형 리포트 사용
데이터 담당자	심화 교육	데이터 모델 구조, ETL 흐름 이해

교육 자료 구성 팁

• 5분 튜토리얼 영상 (로그인→리포트 열람→필터 조정)
• 실무 예시 기반 문제 해결형 콘텐츠 (예: 부서 실적 비교 방법)
• FAQ, 챗봇, 실시간 사용자 지원 채널 구축

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3. 데이터 문화 조성을 위한 5가지 실천

1. 지표 중심 회의 문화: 숫자 없는 주관적 논의 대신, 리포트 기반 회의 운영
2. 성과 측정의 표준화: KPI 정의 및 기준 공개 → 부서 간 이해 통일
3. 데이터 활용 장려제도: 리포트 개선 제안자 포상, 월간 활용왕 발표 등
4. 데이터 커뮤니티 운영: 부서별 리포트 담당자 커뮤니티 운영, 정기 피드백
5. 데이터 거버넌스 연계: 정보계 운영과 데이터 정책 수립 연계 (예: 표준 코드 관리)

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4. 실무 활용 사례 공유

• A기업: 사용자 권한별 리포트 즐겨찾기 기능 제공 → 월 로그인율 75%로 상승
• B공공기관: 정보계 활용 실적을 연간 실적 평가 항목으로 반영 → KPI 기반 의사결정 강화
• C제조사: 데이터 담당자 커뮤니티 운영 → 신규 리포트 요구사항 30% 감소

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5. 정리하며: 기술 다음은 '사람'이다

정보계 시스템은 기술이 아닌 사람들이 쓰는 도구다.
사용자가 믿고, 이해하고, 자발적으로 사용하는 환경을 만들어야 정보계는 비로소 데이터 기반 경영의 중심이 될 수 있다.

👉 다음 편에서는 정보계에서 꼭 나와야 할 핵심 리포트 유형 Top 10을 소개한다.

 

< 주제명 클릭시 해당 편으로 이동합니다>

편수	주제	핵심 키워드
1편	정보계란 무엇인가	운영계 vs 정보계, 구성요소 이해
2편	정보계가 필요한 이유	실무, 경영, 미래 대응 관점 필요성 강조
3편	용어 정리	DW, BI, DAP, 데이터레이크 구분
4편	구축 단계	5단계 접근법 및 주요 산출물 소개
5편	고려 요소	데이터 품질, 리포트 설계, 운영 체계 등
6편	연계 전략	운영계/외부 시스템과의 연동 설계
7편	예산 구성	TCO 관점, SaaS vs 온프레미스 비교
8편	사용자 활용도	교육, 데이터 문화, 커뮤니티 운영 등
9편	핵심 리포트	현업이 꼭 필요로 하는 Top 10 리포트
10편	실패 사례	실무에서 흔히 겪는 실패와 교훈
마무리	정보계 구축 실전 가이드를 마치며	마무리

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📌 참고 자료 및 출처

1. BCG - Driving a Data Culture: https://www.bcg.com/publications/2021/how-to-build-a-data-driven-culture
2. McKinsey - Building Data Culture: https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/what-it-takes-to-build-a-data-driven-culture
3. Tableau - The Role of BI Training in Data Culture: https://www.tableau.com/learn/articles/data-culture-training

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