1-3. KPIs of Data Analysis

타키탸키·2020년 11월 9일
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성공적인 목표 달성을 위해 필요한 과정은 무엇일까? 바로 계획을 세우는 것이다. 장기적이고 큰 목표일수록 세분화 작업이 필요하다. 그래야 지치지 않고 단계별 성취를 이루며 지속적으로 나아갈 수 있을 것이다.

KPI(Key Performance Indicator)는 사업목표를 성공적으로 달성하기 위해 관리하고 측정해야할 핵심요소를 말한다. 일련의 성과지표를 설정하여 각 지표의 충족도에 따른 목표의 달성도를 알 수 있다.

데이터 분석에도 KPI를 설정할 수 있다. 데이터 분석의 KPI를 전략, 전술, 운영 측면에서 나누어 살펴 보자.

📈 DA KPI - 운영

  1. 문제 이해

    데이터 분석팀에 요청되는 과제는 다양하다. 그만큼 주제를 명확히 잡아놓지 않으면 과제의 방향 설정에 혼란이 생길 수 있다. 따라서, 데이터 분석가는 과제를 받았을 때, 제일 처음 문제가 무엇인지, 분석되어야 할 주제와 대상은 무엇인지 정확히 파악해야 한다.

    사회조사 연구에서 개념의 조작적 정의라는 단어가 매우 중요하게 다루어진다. 연구 가설 설정 초기에는 모호한 개념이 등장한다. 예컨대, '많이 먹는 사람은 잠을 많이 잔다'는 가설을 설정했다고 하자. '많이 먹는 사람'. 많이 먹는다는 것은 얼마나 많이 먹을 때 붙일 수 있는 개념일까? 연구를 용이하게 하기 위해서는 수치화가 중요하다. 정량적 개념이 정해져야 객관적인 결과를 얻을 수 있다.

  2. 분명한 분석 조건

    문제의 파악이 끝났다면 이번엔 명확한 분석 조건을 정할 차례이다. 연구 주제를 받을 때, 대상의 어떤 점이 알고 싶은지, 얼마나 알아야 하는 지 등을 사전에 명확히 설정해두지 않으면 이해관계자로부터 원하는 결과가 아니었다며 혹은 정확한 결과가 나오지 않아 다시 분석을 진행해야 하는 경우가 생긴다.

    따라서, 과제를 진행하기 전에 문제를 이해한 방향이 이해관계자가 원하는 방향과 일치하는지 서로 생각을 공유해야 하고 이해관계자로부터 어떤 분석 결과가 필요한지, 분석 주제와 대상, 세부 내용 등을 명확히 제시해줄 것을 요구해야 한다.

  3. 서비스 수준 합의(SLA)

    바쁜 비즈니스 세계에서는 분석을 위한 무한정의 시간이 주어지지 않는다. 사업을 효율적으로 운영하기 위해 각 업무마다 기한이 주어진다. 데이터 분석가는 이해관계자와 기간에 대한 합의를 봐야 한다. 과제를 할 수 있는 최소한의 시간과 사업이 진행되기 위해 할애할 수 있는 최대한의 기한 등을 설정함으로써 양측이 만족할 수 있는 기한을 두어야 한다.

    늘 원하는 시간에 맞추어 과제를 끝낼 수는 없다. 예기치 않은 상황에 의해 deadline보다 더 많은 시간이 필요하다면 이해관계자에게 가능한 빨리 알림으로써 시간을 조정해야 한다. 회사는 여러 사람이 협력하는 공간이다. 만약 임의로 정해진 기한을 무시하고 일을 진행한다면 타부서가 피해를 볼 수 있다는 걸 알아야 한다. 그러니 지연 보고는 가능한 빨리!

    분석 결과의 수준 또한 합의 대상이 된다. 복잡하고 세심한 분석을 진행했는데 알고보니 원하는 결과가 단시간에 핵심만 짚어내는 과제였다면? 일을 열심히 하고도 퇴짜를 맞을 수 있다. 😱😱 일을 두 번 하기 싫다면 사전 협의는 필수다.

  4. 스토리텔링

    앞서 수차례 강조했듯 성공적으로 목표를 달성할 수 있는 우아한 분석 결과를 뽑아냈다 하더라도 이해관계자를 만족시킬 수 없다면 이를 활용할 수 없다. 따라서, 분석 결과의 멋짐(?)을 알릴 수 있는 홍보의 시간이 필요하다. '왜 이 분석 결과가 프로젝트에서 실행할 가치가 있는지!'를 깔끔한 시각화와 설득력 있는 발표 자료를 잘 활용하여 어필해 보자!

📊 DA KPI - 전술

  1. 주제 전문가(SME, Subject Matter Expert)

    데이터 분석은 전문 영역이다. 회사가 높은 연봉을 주고 데이터 분석가를 고용한 것은 그만큼 전문적인 업무를 수행해달라는 요구를 하는 것이다. 아무리 데이터 분석팀의 신입이라 할 지라도 갑자기 상사가 자리를 비운 사이에 타부서에서 분석에 대한 설명을 요구할 때, 입을 꾹 닫고 있을 수는 없다. 자기 분야에 관해서는 자기가 잘 알아야 한다.

    각 필드에 대해 어떤 로직이 숨어있는지, 어떤 계산에 의해 정의된 것인지 아는 것이 중요하다. 앞서 제시한 사례를 활용하자면 많이 먹는다의 기준은 어느 범위 내에서 설정된 것인가를 아는 것이 중요하다는 것이다.

  2. 간결한 문서화

    프로젝트의 전 과정을 온전히 머릿속에 기억하여 진행할 수 있는 사람이 있을까? 아마 전무할 것이다. 인간은 망각하는 존재이다. 따라서, 일의 진행 과정을 기록하는 것은 매우 중요한 일이다.

    계획, 진척도, 협의 내용, 결과 등을 기록해야 한다. 그래야 진행 과정 중에 길을 잃지 않을 수 있다. 협의한 내용이 있다면 글로 남기고 이해관계자에게 메일을 전송해보자. 그래야 나중에 그가 딴소리를 하더라도 반박할 수 있다. 진행 상황을 시각화하여 많은 사람들이 볼 수 있는 곳에 게시해 두면 모두가 효율적으로 일을 진행할 수 있다.

  3. 경계와 모니터링

    예상치 못한 상황은 늘 발생할 수 있다. 이 때, 당황해서 우왕좌왕하는 것이 아니라 늘 그러한 상황이 발생할 수 있음을 인지하고 이에 대비하려는 태도가 필요하다. 서버에 오류가 컴퓨터의 파업 발생하여 일의 진행이 불가하다면 신속히 엔지니어와 이해관계자에게 상황을 보고하고 해야 할 일을 협의해야 한다.

    개발 능력이 있는 분석가라면 오류가 발생할 것 같은 조짐이 보일 때 더 빠르게 대처할 수 있을 것이다. 항시 진행 상황을 모니터링 하여 오류를 가능한 빨리 발견할 수 있도록 노력해보자.

  4. 정확하고 반복 가능한 분석

    프로젝트가 완전히 끝날 때까지 분석 결과는 완전한 상태라고 볼 수 없다. 이해관계자는 언제든 필요에 따라 추가적인 분석 요청을 할 수 있다. 이 때, 새로운 요청에 따라 새로운 분석을 진행할 수 없는 일이다. 분석 결과를 말랑말랑하게 두자. 언제든 다시 손을 볼 수 있도록. 피드백에 신속히 대응하려면 분석 결과를 가변성 있게 둘 필요가 있다.

📜 DA KPI - 전략

  1. 중요한 문제 인지

    훌륭한 분석가는 다루고 있는 문제들에 한정에서 일을 진행하는 것이 아니라 현재 다루고 있지 않지만 존재하는 문제들에 관해서도 인지하고 신경을 써야 한다. 문제는 제품 혹은 과정, 그리고 정책 등에 있다.

    그러한 문제를 발견했을 때에는 이해관계자와 함께 가능한 해결책은 무엇인지 논의해야 한다. 그리고 이를 해결하기 위해 적극적으로 움직여야 한다.

  2. 우선순위 두기

    데이터 분석가의 업무는 보고, 분석, 시각화, 설득 등 다양하다. 이 모든 일들을 처리하기 위해서는 많은 시간을 할애해야 한다. 그러나 이해관계자들은 이들의 업무에 대해 잘 알지 못한다. 따라서, 필요한 것이 생겼을 때, 무작정 부탁을 하곤 한다. 그럴 때, 분석가는 그 모든 요청을 다 받아 들여서는 안된다. 중요한 업무 처리를 위해서는 우선 순위를 두어 꼭 필요한 업무를 우선적으로 해결해야 한다.

    우선순위는 정~말 중요하다. 꼭 필요한 업무가 해결되지 않으면 자잘한 일을 여러 번 했다 하더라도 이렇다 할 결과를 얻기 힘들다. 차라리 선택과 집중. 정말 핵심적인 업무만 처리해도 할 일은 여전히 많다.

  3. 분업 담당자 파악하기

    바로 앞에 설명했듯, 데이터 분석가의 업무는 참 많다. 때로는 혼자 해결할 수 없는 일도 있다. 시간이 없거나, 해결할 능력이 부족하거나, 많은 업무가 주어져서 복잡하거나. 그럴 때, 누군가 일을 맡기려 하면 그 일을 대신 처리해 줄 수 있는 사람에 대해 알고 있어야 한다. 평소에 분업을 요청할 수 있는 사람이 누구인지를 잘 파악해두어야 바쁠 때, 헤매지 않고 길을 제시해 줄 수 있다. 물론 대신 일을 맡길 수 있을만한 친분은 있어야 한다. 따라서, 늘 협력적인 자세로 일을 해야 하고 주변 동료들과 원만한 관계를 갖는 것도 중요하다.

  4. 미래를 위한 계획

    비즈니스 모델 혹은 제품 상의 아주 작은 변화에도 수집되는 데이터가 달라진다. 예컨대, 새로운 항로가 열려 이제껏 거래해보지 않은 국가와 계약을 맺게 되면 그 국가에 대한 새로운 지표 설정이 필요하다. 매순간 변할 수 있는 데이터에 대응하기 위해 새로운 지표에 대한 계획을 세워야 하고 정의 내릴 수 있어야 하며 적용을 시도해야 한다. 익숙한 것에서 벗어나는 것이 쉬운 일은 아니지만 항상 변화 가능성을 염두에 두고 업무에 임하다 보면 새로운 성과를 얻을 수 있는 변화의 기회를 받아들이기 쉬워질 것이다.

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