[31일차]데이터 분석이란?

데이터 분석을 해야하는 이유

• 2000년 VS 2020년 NASDAQ 시총 상위 기업을 보면
  ‘제조업’ 기업 → ‘서비스’ 기업 으로 이동하는 것을 볼 수 있다.
• FAANG(페이스북, 아마존, 애플, 넷플릭스, 구글) 중 애플을 제외한 모든 기업은 제조업이 아닌
  서비스 기업
• 이들은 도대체 무엇을 판매하여서 돈을 벌었을까?
  → “데이터를 이용한 가치"
  아마존: ‘데이터 분석'을 이용한 예측배송 서비스
  구글, 페이스북: ‘데이터 분석'을 이용한 온라인 광고
  서비스
  넷플릭스: ‘데이터 분석'을 이용한 콘텐츠 추천
  서비스
• 데이터 분석을 기반한 사업 / 의사결정은
  이미 수많은 성공 사례를 보여주고 있습니다

그래서 왜 데이터 분석을 하는가?

• 데이터 분석은 데이터를 “정리, 변환, 조작, 검사” 하여 인사이트를 만들어내는 작업
• 데이터 분석으로 무엇을 할 수 있는가?
  • 수요 조사, 전략수립, 성공 확률 측정 등
    • 의사 결정의 판단 기준이 ‘주관적인 직감’ 에서 ‘객관적인 데이터’로 진행하기 위해!

데이터 분석을 꼭 해야될까?

→ 데이터가 없는 경우에는?
→ 데이터가 주어진 문제와 관련이 없는 경우에는?
→ 데이터가 주어진 문제를 해결하는데 결국 도움을 주지 못한다면?

• “주어진 데이터로 문제를 해결할 수 있을 지 없을지 가늠 하는 것도 데이터 분석이다"
  → 단순한 분석보다는 어떻게 문제를 해결할지에 대한 고민이 중요