📘아티클 스터디 6 - 데이터 분석가가 되어보니 중요한 것들

데이터 분석가가 되어보니 중요한 것들

링크: https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1863/

데이터분석가

: 데이터에 기반해 성공 확률이 높은 의사결정을 할 수 있도록 돕는 사람

1. 데이터 기반

데이터가 흐르는 조직

데이터 분석 작업 이전에 기반이 될 수 있는 데이터가 흐르는 조직을 만들어야 함

• 데이터를 쉽게 확인할 수 있고, 주요 지표를 잘 인지하게 만드는 노력이 필요.
  • BI 툴 도입 (참고: https://pixso.net/kr/skills/dashboard-design/)
  • SQL 교육과 데이터 마트
  • 주요 지표 인지하기

2. 성공 확률이 높은 의사결정

상황을 정확하게 해석하기

데이터 분석가는 여러 지표를 적절히 조합하고 분석해, 편향되지 않게 해석하고 상황을 진단할 수 있어야 함

• 도메인 지식 쌓기 → 생각의 프레임워크를 사실에 가깝게 구성하기 위해.

목표 설정과 성과 측정

목표 설정 - 실행 - 측정 - 축적으로 이어지는 체계적인 조직 운영을 통해, 전략적으로 성공 확률을 높이는 것이 데이터 기반 의사결정이 추구하는 것.

• 목표 설정하기
  • 구조화된 로직에 과거 데이터를 활용한 예상치
  • 새로운 액션에 대한 확신 수준, 시장이나 경쟁사 상황, 불확실성을 반영한 기대치
  • 의지치
• 성과 측정하기
  • 해당 시기 이후로 지표가 어떻게 변했는지 확인 (하지만, 일부 상황에서는 외부 요인의 결과일 수도 있다.)
  • 통제할 수 없는 외부 요인까지 반영하기 위한 측정 방법 → A/B 테스트

3. 지속성

데이터 분석가는 비즈니스 사이클에 맞게 분석해야 함

• 분석 주제가 회사가 집중하는 것과 다르면 안 된다.
• 분석 주제의 결과물이 비즈니스 사이클에서 필요한 적절한 것이어야 한다.

비즈니스 사이클

1. 기회 발굴, 아이디어 수집, 정책, 설계 등을 하는 플래닝 - 기회 발굴을 위한 탐색적 분석과 데이터 및 성과 측정 방법을 설계
2. 플래닝의 결과 실행 및 배포 - 데이터 확인과 대시보드 관리
3. 성과 측정 및 후속 분석 - 인사이트를 뽑고 다시 플래닝에 반영할 것이 있을지 확인

4. 핵심 개념 및 용어 정리

1. 프레임워크: 데이터를 해석하고 상황을 진단할 때 사용하는 일련의 구조화된 사고 방식이나 모델
2. 의지치: 조직이나 팀이 어떤 목표를 달성하려는 강한 의지를 반영한 값. 쉽게 말해 목표 설정
   • 예시:
     • 과거 데이터를 통해 매출이 매년 10%씩 성장해왔음을 확인할 수 있습니다. 이 데이터를 바탕으로 예상치는 올해도 10% 성장을 기대할 수 있습니다.
     • 그러나 조직의 목표는 더 공격적으로 15% 성장을 달성하고자 하는 의지를 반영합니다. 이 15%가 의지치입니다.