데이터 관리와 분석의 중요성
-
데이터 관리의 근간
- 과거 국가 간 영토 확장과 자원 관리를 위해 세금을 걷었으며, 이는 데이터 관리의 기초가 됨.
- 현대에는 데이터 구득이 과거보다 용이해져, 방대한 공공데이터와 민간데이터를 활용한 분석으로 유의미한 연구가 가능.
-
데이터 분석 기술의 발전
- 과거의 '마이닝'(무작위 탐색)에서 벗어나, 구체적 분석 기술을 통해 숨은 니즈를 찾아내는 시대.
- 공공데이터와 민간데이터(예: 카드사 데이터, 소셜미디어 데이터)의 결합으로 소비 행태를 파악하고, 맞춤형 서비스를 기획 가능.
데이터 활용 사례
-
올빼미버스와 이동 데이터
- 올빼미버스를 이용하는 사람들은 주로 1시 이전 귀가 인구.
- 주민등록 거주지와 카드 데이터의 이동 수단 결합 분석으로 이동 패턴 도출.
-
데이트 소비 행태 분석
- 해운대 사례: 카드 결제 데이터 분석으로 초반 데이트에서 남성 카드 사용량이 높다는 트렌드 확인.
- 공공 데이터(정형) + 소셜 데이터(비정형)의 결합으로 소비 행태와 숨은 니즈를 파악.
-
기후 변화와 농산물 가격 변화
- 기후 변화로 인해 배추, 상추 등 농산물 가격 폭등 → 삼겹살집에서 김치와 상추 제공량 감소로 파악 가능.
- 농산물 가격 데이터 분석을 통해 시장 변화 예측 가능.
-
1인 가구의 소비 데이터 활용
- 인테리어, 가구, 소품 등의 소비 데이터를 기반으로 맞춤형 예산 관리 어플 알고리즘 개발 가능.
-
방학 계획과 예산 관리
- 목표(예: 여행, 스키) 설정 후 예상 비용과 맞춤형 알바 계획 수립.
- 데이터 기반으로 목표를 세우고 실행 계획을 수립하는 기획력 필요.
데이터 분석의 핵심 원칙
-
목표 설정의 중요성
- 데이터 분석의 첫 단계는 명확한 목표 설정.
- 목표 달성 가능성을 데이터로 확인하고, 데이터가 부족할 경우 다른 주제를 탐색.
-
데이터 간 궁합
- 데이터 분석에서 변수 선택이 중요하며, 5~9개의 변수가 가장 효과적.
- 데이터 조합(예: 조인)을 통해 목표를 달성하는 데 필요한 핵심 데이터를 먼저 확보.
- 예: 밥상 차리기가 목표라면 쌀 데이터가 가장 중요하고, 이후 다른 데이터를 탐색.
-
변화에 대한 민감성
- 변화(예: 치즈산의 감소)를 먼저 인지하고, 새로운 데이터를 탐색하는 능력이 생존과 성공의 열쇠.
데이터 출처 활용
-
공공 데이터와 연구 자료 탐색
- 행정안전부 및 지자체 홈페이지에서 연구 보고서를 적극적으로 탐색.
- 사법부와 국토부의 데이터 통합 필요성 인식.
-
데이터 기획과 분석 반복 과정
- 효과적 데이터 분석을 위해 목표 설정 → 데이터 탐색 → 분석 → 결과 검증의 반복.
요약
- 데이터 분석은 명확한 목표 설정, 변수의 적합성, 데이터 궁합, 그리고 변화에 대한 민감성이 핵심.
- 공공 데이터와 민간 데이터를 결합하여 숨은 니즈를 파악하고, 다양한 분야(소비, 이동, 농산물 등)에서 실용적인 연구와 기획이 가능.
- 연구와 기획의 모든 과정은 데이터 기반으로 이루어져야 하며, 데이터를 통해 실질적인 변화와 효율성을 추구해야 함.
@mgkick