회사 메일계정으로 ‘Tableau DataFest Seoul/Korea 2022’ 초청메일을 받았다. 지난 번 킨텍스와 달리 사무실과 가까운 코엑스이고, 비용도 들지 않으며, 강사와 강의내용도 유익하다고 판단해서 팀 전체 차원에서 신청했다.
이제껏 다녀왔던 데이터 세미나, 컨퍼런스 중 가장 참가 인원이 많았다. 태블로 기반 솔루션이나 행사 등도 볼 만한 내용들이 꽤 있었다. 시간 관계상 환영사~기조 연설까지만 들었다.
1) 환영사
- 데이터를 통해 급변하는 불확실성에 맞서 대응해야한다.
- 현실 비즈니스 세계에서는 데이터 갭(카오스, 스킬, 컬쳐, 툴)에 있어서 문제점들이 발생하며, 태블로는 이를 해소하는 데 기여할 수 있다.
- 태블로는 #1. 클라우드, #인공지능을 통해 성장해 나갈 예정
2) Self-BI: 혁신으로 가는 큰 걸음_아모레퍼시픽 홍성봉 상무님
- 데이터는 비즈니스에서 성공을 거두기 위해서 사용한다.
- 4년 동안 데이터 거버넌스 역할을 담당. CRM 보드 등 대시보드 서비스 개발
- 격주 간 3개의 데이터 레터 발행하고 있음
- 사내 데이터 공모전을 진행한 적이 있다. 30팀이 지원했으며 VoC 위클리보드 등을 개발함. 느낀 점으로는 현장 직원들이 데이터를 활용하려는 의지가 없으면 지속 가능한 데이터 분석이 이루어지지 않는다. 그래서 Self-BI가 필요하다고 생각했다.
- 데이터 거버넌스보다 현장에서 어떻게 데이터를 활용할 지가 더 중요하다.
- 데이터 온보딩 : 조직 임직원이 데이터를 스스로 찾아서 활용하는 것을 일상화하는 것
(1) 데이터 기반 문제 해결에 대한 경험을 만들 것. 데이터 전문가의 적극적인 지원
(2) 문제 정의 - 가설 수립 - 탐색적 분석 - 가설 모델링 - 시각화 및 리포트 작성 - 커뮤니케이션 및 피드백
(3) 좋은 질문을 생각하기. 데이터를 찾아보고 가설을 세우고, 분석하기
ex. 데이터 이런 거 있는데 어떻게 쓰실래요? -> 저희가 어떤 질문에 답변을 해드리면 좋을까요? 이 대시보드는 님이 가진 질문에 답변을 드릴 수 있는 대시보드입니다.
(4) 스토리텔링 : 현실적 문제 정의하기. 쉽지만 사업에 임팩트있는 지표와 데이터 스토리를 정의하기, 복수 지표를 연결하고 타겟간 비교해보기
(5) 리포트 & 인사이트 부문은 실무진도 할수가 있어야 한다. (Descriptive/Exploratory Analysis)
(6) 데이터 접근성 확보하기 : 니즈를 먼저 세우고 이후 데이터 구축
3) 데이터 리터러시와 거버넌스_마켓컬리 노상래 팀장님
- 마켓컬리 데이터 성공 스토리 설명
- 초기 : 물류 외적으로 마케팅 경험들을 구축하고, 엑셀 등으로 정리하는 작업
- 현재 : 전사 레터러시 도입기. 리터러시 도입 전에 플랫폼 기술 위주로 했는데 초기 폭망
ex. 태블로 > 데이터 추출 > 엑셀 대시보드 → (개선) Self-BI. 기술적 교육은 하지 않았으며 회사의 방향을 알려주고 본인의 과업과 연계를 활용할 수 있도록 - 미래 : 표준화된 소통을 위한 조직적 지원. 데이터마트 및 거버넌스 정의 및 구축
4) Do it by your 'SELF' 삼성전자_황태경 파트장(글로벌 CS센터)
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86개국 cs관리
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SELF 시스템 도입을 통한 업무 효율화
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통합 데이터 레이크 구축 + 데이터 표준화 작업 + 데이터 딕셔너리 제공
(1) 핵심 KPI 대시보드화 종합 분석 제공
(2) 수리점, 수리기사 레벨까지 현장 미세 관리
(3) 데이터 오픈을 통한 수준 KPI 투명화 및 견실성 확보 -
데이터기반 SELF 조직문화 혁신 및 분석 역량의 상향화
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데이터 및 리포트 형상관리체계 수립, 현지 주도 데이터 분석 문화 수립
5) 기후변화대응 사업을 관리하기 위한 데이터와 관리 체계_정지현 사무관
- GCF의 데이터 : 개도국 128개국, 200개 사업수행기관, 금융 데이터(무상보조, 차관, 보증, 지분투자), 기후변화대응, 투자회수, 사업 결과(탄소 감축효과 등) 데이터
- 데이터 수집 및 관리플랫폼 보유. 사업 수행기관 보고서 받고 검토 후 데이터 모니터링을 하는 관리 체계... 좀 특이함
- 프로젝트 진척 정도를 대시보드화로 정리 (ex. 탄소배출, 습지화, 예산 등을 고려). 25장 읽어야하는 보고서를 1페이지로 축약함
데이터 분석가