데이터 분석가가 되어보니 중요한 것

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아티클 요약 및 주요 내용

요약:

데이터 분석가는 단순히 모델링을 하는 것이 아니라 데이터 기반으로 성공 확률이 높은 의사결정을 지속적으로 돕는 역할을 한다. 데이터가 잘 흐르는 조직을 만드는 것, 정확한 상황 해석, 목표 설정과 성과 측정이 중요하다. 데이터 기반 의사결정이 조직의 성공 확률을 높이는 데 기여한다. 도메인 지식과 체계적인 접근이 중요하다. 비즈니스 사이클에 맞춘 분석이 필요하다.

주요 포인트:

• 데이터 분석가란?

  • 조직의 전반적인 의사결정의 퀄리티를 높이는 사람
  • 성공 확률을 높이는 직군

• 데이터가 잘 흐르는 조직 만드는것 중요

• 도메인 지식이 있으면 생각의 프레임 워크를 사실에 가깝게 구성하게 해주고, 생각의 프레임 워크는 작업시간을 줄여주고, 커뮤니케이션을 명확하게 하고 제대로된 해석이 이루어지게 도와준다.

핵심 개념 및 용어 정리

핵심 개념:

• 데이터 분석가에게 중요한 점:

1. 데이터 기반

• 데이터를 쉽게 확인할 수 있는 조직 환경 구축
• BI 툴, 대시보드 개발, SQL 교육, 데이터 마트 활용 등으로 데이터 흐름 개선
• 주요 지표 인지 및 리포트 제공

2. 성공 확률이 높은 의사결정

• 여러 지표를 조합해 편향되지 않은 해석 제공
• 도메인 지식 습득으로 상황을 정확히 해석
• 목표 설정과 성과 측정, A/B 테스트 등 다양한 방법론 활용
  • 목표치: 예상치에 구조화된 로직이 있을 때 그 로직을 구성하는 수치를 기대치와 의지치을 이용해 변경한 값
    1. 구조화된 로직에 과거 데이터를 활용한 예상치
    2. 새로운 액션에 대한 확신 수준, 시장이나 경쟁사 상황, 불확실성을 반영한 기대치
    3. 의지치

3. 지속성

• 비즈니스 사이클(플래닝, 실행 및 배포, 성과 측정)에 맞춘 분석:
  • 플래닝 - 기회 발굴을 위한 탐색적 분석, 데이터 및 성과 측정 방법 설계
  • 실행 및 배포 - 데이터 확인, 대시보드 관리
  • 성과 측정 및 후속 분석 - 성과 측정 및 추가 데이터 분석을 통해 인사이트 뽑고 다시 플래닝에 반영할 것 있는지 확인
• 체계적인 의사결정 축적을 통해 조직의 성공 확률 증가

용어 정리:

• 린 분석 (Lean Analytics): 낭비를 없애거나 자원을 효율적으로 사용하는 것을 의미하며, 돈뿐만 아니라 가장 희소성 높은 자원인 시간 사용의 최적화도 포함. 실제 시장 상황에 맞춰 제품을 준비하고 제조하는 데 필요한 시간, 비용 및 품질 목표를 가장 유리하게 실행할 수 있도록 비즈니스의 가능성과 조치를 제시하는 역할
• 메트릭 오너 (Metric Owner): 특정 지표에 오너십을 가진 사람
• 도메인 지식: 회사가 속한 산업, 상품, 서비스에 대한 지식
• A/B 테스트: 무작위로 할당된 그룹 간 지표 차이를 통해 성과를 측정하는 것. 외부 요인으로 인한 지표변화는 측정에 영향을 주지 않음. 상대적으로 단기적인 성과만 측정 가능