UD IMPACT · DATA BASED OPERATION
데이터 기반 운영 체계로 전환합니다
유디임팩트는 데이터를 중심으로 프로젝트를 운영하고, 성과를 증명하며, 2027년 PMS × LMS 통합 플랫폼으로 확장되는 운영 체계를 준비합니다.데이터는 프로젝트의 부속물이 아니라, 성과를 증명하고 운영을 개선하며 PMS × LMS 통합 플랫폼을 작동시키는 핵심 자산입니다.
데이터 수집·관리 기준 강화Cell 중심 실행 책임Data Labs 검수·자산화2027 PMS × LMS 통합 플랫폼
변경 방향결과보고 중심에서 데이터 검수 완료 기준으로 전환
운영 방식각 Cell이 PMS에서 직접 데이터 생성·수집·입력
미래 가치통합 Data, 대시보드, 리포트, 신규 프로덕트로 확장
4
데이터 가치
성과 증명, 업무 효율화, 표준화, 미래 경쟁력으로 연결됩니다.
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필수 데이터 유형
기준·참여자·진단·운영·성과·아카이빙 데이터를 관리합니다.
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Cell 실행 기준
세팅, 기록, 링크, 최종본, 검수 요청을 공통 기준으로 적용합니다.
1
통합 플랫폼
2027년 PMS와 LMS가 결합된 전사 운영 플랫폼을 준비합니다.
이 숫자들은 공지의 핵심 구조입니다. 데이터가 왜 중요한지, 무엇을 관리해야 하는지, 각 Cell이 무엇을 실행해야 하는지, 그리고 이 기준이 어떤 통합 플랫폼으로 연결되는지를 한눈에 보여줍니다.
01. WHY DATA
왜 지금 데이터 관리 기준을 강화해야 하나요?
문제는 데이터가 없는 것이 아니라, 찾을 수 있고 연결되어 있으며 활용 가능한 상태로 남지 않았다는 점입니다.예전 문제를 수치로 보면 기준 변경의 필요성이 더 명확해집니다.
01
데이터는과거의 성과를 증명하고,현재의 업무를 효율화하며,미래 경쟁력으로 연결됩니다.
하지만 기준 없이 남은 데이터는 다음 제안, 결과보고, 연구, 대시보드, 신규 프로덕트로 전환되기 어렵습니다.
기록되지 않은 성과는 증명할 수 없고, 검수되지 않은 데이터는 전사 자산으로 활용할 수 없습니다.
데이터 분산
50%이하 · 폴더링 유사도
프로젝트 자료가 폴더·담당자별로 흩어져 재활용이 어렵습니다.
파일명 기준 부재
30%이하 · 파일명 통일 정도
초기본·중간본·최종본 구분이 불명확해 검수가 지연됩니다.
데이터 통일성 부족
30%이하 · 데이터 통일성
사업명, KPI, 성과자료 기준이 달라 비교·분석이 어렵습니다.
사업명 불일치
70%이상 · 사업명 불일치
총괄시트, 폴더명, 보고서명이 달라 데이터 연결성이 약해집니다.
KPI 초기 설계 부족
20%이하 · 초기 KPI 설계
성과 측정이 종료 시점에 몰리며 사전·사후 비교가 어려워집니다.
내부 데이터 활용 부족
30%이하 · 내부 데이터 활용도
제안·보고에서 유디임팩트 고유 데이터를 충분히 활용하지 못합니다.
성과 증명 한계프로젝트 운영 경험이 많아도 데이터가 구조화되지 않으면 결과보고와 제안의 근거로 쓰기 어렵습니다.
전사 비교 불가사업명, KPI, 파일명, 폴더 기준이 다르면 프로젝트 간 성과 비교와 누적 분석이 어렵습니다.
플랫폼 전환 지연PMS와 LMS가 통합 플랫폼으로 작동하려면 지금부터 데이터 입력 기준이 맞아야 합니다.
02. CHANGE
프로젝트 완료 기준이 달라집니다
변경 후 기준은 별도 강조 색상으로 구분했습니다. 핵심은 결과보고서 제출이 아니라 데이터 정리와 Data Labs 검수까지 포함하는 것입니다.
02
기존 운영 방식
-결과보고서 제출 중심
프로젝트 종료 기준이 보고서 제출에 집중
-프로젝트별 자율 정리
Data DB, 폴더, 파일명 기준이 프로젝트별로 상이
-사후 취합 중심
필요할 때 데이터를 뒤늦게 찾아 정리
-개별 데이터 관리
만족도·성과조사·진단·알럼나이가 분리
변경 후 기준
✓데이터 검수까지 완료
결과보고 + 필수 데이터 정리 + Data Labs 검수
✓전사 기준 정리
총괄시트, Data DB, 최종 폴더, 권한 기준 적용
✓킥오프부터 설계
수집 항목, KPI, 진단·성과조사 구조를 시작 시점에 확정
✓성과 흐름으로 연결
운영 품질 → 참여자 변화 → 사업 성과 → 후속 성장
앞으로 최종 랩업은 결과보고서 제출이 아니라, 데이터 정리와 Data Labs 검수 완료까지 포함합니다.
03. PMS × LMS ECOSYSTEM
PMS와 LMS가 결합되어 통합 플랫폼으로 작동합니다
2027년 1월 1일 런칭을 목표로 PMS와 LMS가 결합된 통합 운영 플랫폼을 준비합니다.데이터 생성·수집·입력은 PMS에서 직접 진행되고, LMS의 학습·참여 데이터가 PMS와 상호 작용합니다.
03
2027년 1월 1일 런칭 목표 · PMS × LMS 통합 운영 플랫폼LAUNCH 2027.01.01
데이터 생성·수집·입력
앞으로 운영 데이터는 PMS에서 직접 생성·수집·입력됩니다.
고객사 / 사업 정보
참여자 / 기업 정보
일정 / 태스크 / 커뮤니케이션
결과보고 / 산출물 / 원본 파일
핵심 변경: 데이터 입력은 별도 취합이 아니라 PMS 내 운영 과정에서 직접 발생합니다.
Data Generation & Project Operation Hub
PMS
- 데이터 생성·수집·입력
- 프로젝트 관리
- 일정·태스크 관리
- 참여자·성과 관리
- 산출물·이력 관리
Cell 운영 데이터의 기준점
Learning & Activity Hub
LMS
- 학습 진행도
- 콘텐츠 이용 데이터
- 출결·과제·미션
- BOOST·ACT봇 연동
- PMS 성과 현황 반영
학습·참여 데이터 허브
PMS × LMS = 통합 운영 플랫폼
연동·확장 데이터
진단·코칭·성과·알럼나이 데이터는 PMS를 통해 입력·확장됩니다.
DOGS · ACTT · 5D
코칭 관리 / 코칭일지
만족도 / 성과조사
알럼나이 성장 추적
확장 방향: 다른 데이터는 PMS로 입력되고, LMS 활동 데이터와 결합되어 성과로 확장됩니다.
PMS 중심 입력
Cell이 PMS에서 운영 데이터 생성
원본 파일·링크·성과 데이터 연결
LMS 활동 데이터와 연결
PMS ↔ LMS 상호작용
PMS의 프로젝트·참여자 정보가 LMS 학습 운영 기준이 됨
LMS 학습·출결·과제 데이터가 PMS 성과 현황으로 반영
통합 플랫폼에서 프로젝트 대시보드 조회
확장 가치
고객사 대시보드
인사이트 리포트
신규 프로덕트 / 사업화
통합 Data DBPMS, LMS, 진단, 코칭, 성과 데이터를 구조화해 저장
→
Data Labs기준 검수 · 분석 · 자산화 · 리포트/대시보드 기준 관리
→
전사 대시보드프로젝트 현황, 참여자 활동, 성과 지표, 리스크, 임팩트 KPI 조회
PMS × LMS 통합은 단순 시스템 개발이 아니라,데이터 수집 방식을 바꾸는 전사 운영 전환입니다.
PMS는 프로젝트 운영 데이터가 처음 생성·수집·입력되는 기준점이 되고, LMS는 학습·참여·활동 데이터가 쌓이는 실행 기반이 됩니다. 두 시스템이 연결되어야 참여자 변화, 운영 품질, 성과 지표를 하나의 흐름으로 확인할 수 있습니다.
① 데이터 발생 지점 통합각 Cell이 별도 취합하는 방식이 아니라 PMS 운영 과정에서 데이터가 직접 생성됩니다.
② 학습·활동 데이터 연결LMS의 출결, 과제, 콘텐츠 이용, 참여 데이터가 PMS의 성과 현황으로 반영됩니다.
③ 성과 측정 구조화운영 품질 → 참여자 변화 → 사업 성과 → 후속 성장 데이터가 연결됩니다.
④ 검수 가능한 데이터 전환Data Labs가 기준에 맞게 검수하고 리포트, 대시보드, 신규 프로덕트로 확장합니다.
04. AUTHORITY & GOVERNANCE
권한 체계와 운영 책임을 명확히 합니다
이 섹션은 이번 공지의 핵심입니다. 데이터 수집·관리는 개인의 정리 습관이 아니라, 각 Cell과 기능 조직이 함께 지켜야 하는 전사 운영 책임입니다.
04
권한 체계의 목적은 “누가 자료를 갖고 있는가”를 확인하는 것이 아니라,데이터가 수집·정리·검수·활용 가능한 상태로 남도록 책임선을 명확히 하는 것입니다.
사업 Cell은 현장에서 데이터를 생산하고 1차 정리합니다. Data Labs는 기준을 세우고 최종 검수하며, ud Labs와 People Cell은 시스템·권한·개인정보 기준을 지원합니다.이 구조가 작동해야 프로젝트 성과가 전사 자산으로 전환됩니다.
Level
Owner
권한 / 책임
공지 후 실행 기준
- 전사 데이터 수집·관리 기준 승인
- 미이행 관리 원칙 승인
- 데이터 자산화 방향 결정
데이터 관리가 회사 운영 기준으로 정착되도록 방향성과 우선순위를 승인합니다.
- 필수 수집 기준 설정
- 최종 검수 및 제출 확인
- 데이터 표준화·분석·자산화
- 성과보고·제안·연구·대시보드 활용 기준 관리
각 Cell이 제출한 데이터를 전사 기준으로 검수하고, 보완 요청 후 활용 가능한 자산으로 전환합니다.
- ud Labs: 시스템, DB, 툴, 접근 권한, 저장 구조 지원
- People Cell: 개인정보·민감정보 수집·보관·파기 기준 관리
데이터가 안전하고 일관된 환경에서 관리되도록 시스템과 개인정보 기준을 지원합니다.
- 신청폼·출결·코칭·만족도·성과조사 운영
- 총괄시트 및 Data DB 입력
- 최종 프로젝트 폴더 및 파일 정리
- 데이터 누락 여부 1차 점검
프로젝트 현장에서 발생하는 데이터를 직접 생성·수집·입력하고, 최종 랩업 전 검수 가능한 상태로 정리합니다.
사업 Cell · 데이터 생산현장에서 신청, 진단, 출결, 코칭, 만족도, 성과조사, 산출물 데이터를 생성·입력·정리합니다.
→
Data Labs · 검수와 보완전사 기준에 맞게 누락, 형식, 링크, 최종본, KPI, 권한 상태를 검수하고 보완을 요청합니다.
→
전사 활용 · 자산화검수된 데이터는 결과보고, 제안, 연구, 대시보드, PMS × LMS 통합 플랫폼의 원천으로 활용됩니다.
원칙 1. 데이터는 현장에서 시작사업 Cell이 데이터를 만들지 않으면 Data Labs도 검수·자산화할 수 없습니다.
원칙 2. 검수 없는 데이터는 자산이 아님Data Labs 검수를 통과해야 전사 보고, 제안, 연구, 대시보드에 활용됩니다.
원칙 3. 개인정보는 별도 기준 적용연락처, 이메일, 사업자정보 등 민감 가능 데이터는 People Cell 기준에 따라 접근 권한을 관리합니다.
05. OPERATION FLOW
데이터 운영 흐름을 전사 기준으로 적용합니다
권한 체계는 단순 조직 구분이 아니라 프로젝트 단계별 운영 흐름으로 적용됩니다.
05
01
기준 설정
Data Labs가 필수 수집 항목과 기준을 설정하고, 사업 Cell이 프로젝트에 적용합니다.
02
데이터 생산
사업 Cell이 신청, 진단, 출결, 코칭, 만족도, 성과조사 데이터를 생산합니다.
03
정기 점검
사업 Cell이 최신화하고 Data Labs가 운영·성과 데이터 상태를 검토합니다.
04
최종 랩업
최종 파일, 만족도, 성과조사, 임팩트 KPI, 알럼나이 이관 데이터를 정리합니다.
05
자산화·활용
Data Labs가 성과보고, 제안서, 연구리포트, 대시보드, 신규 사업화로 연결합니다.
06. CELL CHECKLIST
각 Cell은 현재 프로젝트를 기준으로 점검해 주세요
공지 이후 각 Cell은 진행 중이거나 종료 예정인 프로젝트의 데이터 관리 상태를 1차 점검해야 합니다.
06
기본 세팅- 프로젝트 총괄시트와 Data DB가 세팅되어 있는가
- 신청폼 원본 응답 링크가 연결되어 있는가
- 최종 프로젝트 폴더가 정리되어 있는가
운영 데이터- 출결, 코칭일지, 과제, LMS 데이터가 최신화되어 있는가
- 회차별·최종 만족도 결과가 정리되어 있는가
- DOGS, ACTT, 5D 등 진단 적용 여부가 기록되어 있는가
성과 데이터- 성과조사와 임팩트 KPI가 정리되어 있는가
- 사전·사후 비교가 가능한 데이터가 있는가
- 알럼나이 이관 대상과 후속 추적 데이터가 정리되어 있는가
검수·권한- 초기본·중간본·최종본이 구분되어 있는가
- 개인정보 포함 파일의 접근 권한이 제한되어 있는가
- Data Labs 검수 요청 일정이 정해져 있는가
데이터 관리가 완료되지 않은 프로젝트는 최종 랩업이 완료된 것으로 보기 어렵습니다.
앞으로 데이터 수집·입력·정리·검수는 프로젝트 운영의 필수 기준입니다. 각 Cell이 현장 데이터를 정확히 남겨야 성과를 증명할 수 있고, Data Labs 검수를 거친 데이터만 PMS × LMS 통합 플랫폼과 전사 대시보드에서 활용될 수 있습니다.