데이터 분석은 원시 데이터에서 유용한 지식과 통찰력을 추출하는 복잡한 과정이다. 이 과정을 이해하기 위해 DIKW(Pyramid) 모델을 살펴보고, 데이터 기반 의사결정의 5단계를 아는 것이 필요하다.
DIKW 모델
데이터(Data)
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원시 데이터로, 의미나 맥락이 없어 단독으로는 유용하지 않다.
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예시: 온도, 날짜, 시간 등 숫자나 문자로 이루어진 기본 정보.
정보(Information)
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데이터에 맥락이 추가되며, 이해가 되기 시작한다.
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예시: 특정 날짜의 최고/최저 기온.
지식(Knowledge)
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정보의 조각들이 서로 연결되어 전체적인 이해가 가능한 상태이다.
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예시: 여러 날짜의 기온 데이터를 분석하여 기후 변화 이해.
지혜(Wisdom)
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정보 간의 관계에 대한 더 깊은 이해로, 데이터를 바탕으로 의미 있는 결정을 내릴 수 있다.
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예시: 기후 변화에 대한 이해를 바탕으로 환경 정책 결정.
데이터 기반 의사결정의 5단계
1. 질문하기(Ask Question)
- 해결하고자 하는 문제나 답변하려는 질문을 명확히 설정한다.
- 예시: "이번 분기 매출 증가에 가장 크게 기여한 요인은 무엇인가?"
2. 데이터 수집(Gather Data)
- 질문에 답하기 위한 데이터를 모은다.
- 예시: 매출 관련 데이터, 고객 피드백, 시장 조사 결과.
3. 데이터 준비(Prepare Data)
- 수집된 데이터를 정제하고 필요한 형식으로 구성한다.
- 예시: 이상치 제거, 필요한 데이터 형식으로 변환, 데이터 결합.
4. 분석 수행(Conduct Analysis)
- 데이터를 분석하여 의사결정에 필요한 정보로 변환한다.
- 예시: 통계 분석, 패턴 인식, 예측 모델링.
5. 결정하기(Make Decision)
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분석 결과를 해석하고, 광범위한 지식을 바탕으로 결정을 내린다.
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예시: 전략 조정, 신제품 개발, 마케팅 계획 수립.
데이터를 자원으로 활용하기
데이터 집계(Aggregation)
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목적: 원시 데이터를 이해하기 쉬운 정보로 변환한다.
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방법: 데이터를 그룹화하고, 기본 통계(평균, 중앙값, 합계 등)를 산출한다.
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예시: 여러 매장의 일일 판매 데이터를 월별 또는 분기별로 집계.
핵심 지표(Key Metrics)
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목적: 성과 지표와 벤치마크를 설정하고, 그 이면의 가정을 이해한다.
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중요성: 지표는 명확하고, 측정 가능하며, 조직 목표에 관련되어야 한다.
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예시: 고객 만족도, 매출 성장률, 마케팅 캠페인의 전환율.
데이터 흐름(Data Flow)
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목적: 다양한 시스템 간의 데이터 흐름을 관리하고 통합한다.
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중요성: 데이터의 정확성과 신뢰성을 보장하고, 정보의 접근성을 개선한다.
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예시: CRM 시스템에서 마케팅 도구로, 그리고 재무 보고서로 이어지는 데이터의 흐름.
데이터 영역
데이터 거버넌스(Data Governance)
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목적: 데이터 관리의 표준화 및 품질 유지를 위한 정책과 절차 마련한다.
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중요성: 데이터의 일관성, 신뢰성을 보장하고 오용을 방지한다.
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활동: 데이터 관리 기준 설정, 데이터 접근 권한 관리, 정책 준수 감독.
데이터 품질(Data Quality)
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목적: 데이터의 정확성, 유효성, 완전성 및 일관성 유지한다.
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중요성: 높은 품질의 데이터는 신뢰할 수 있는 의사결정 및 분석에 필수적이다.
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활동: 데이터 정제, 오류 검출 및 수정, 데이터 품질 모니터링.
데이터 프라이버시 및 보안(Data Privacy and Security)
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목적: 데이터의 접근과 사용을 보호하고, 데이터 침해로부터 방어한다.
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중요성: 사용자의 정보 보호 및 규제 준수를 통한 신뢰도를 증가시킨다.
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활동: 접근 제어, 암호화, 데이터 유출 방지 정책 수립 및 집행.
