[아티클스터디]데이터 분석가가 되어보니 중요한 것들

2024.11.07

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

• 데이터 분석가에 대한 정의: ‘데이터에 기반해 성공 확률이 높은 의사결정을 지속적으로 하도록 돕는 사람’

1. 데이터가 흐르는 조직

실무자가 필요한 데이터를 쉽게 확인할 수 있고, 주요 지표가 진행되는 과정을 파악할 수 있어야함.

• 방법: BI(Business Intelligence)툴 도입, 대시보드 개발, SQL 교육, 사용하기 쉬운 데이터 마트 개발, PA(Product Analytics)툴 활용, 알림봇 개발 등
• 주요 지표 인지하기

• 지표마다 특정 구성원에게 오너십을 부여(메드릭 오너 metric owner)해, 이해도를 높이는 것도 방법.

2. 성공 확률이 높은 의사결정 데이터를 “제대로” 보는 것이 중요하다.

 사람마다 같은 지표를 다르게 해석할 수 있기 때문에 여러 지표를 적절히 조합하고 분석해, 편향되지 않은 해석이 필요.

• 상황에 대한 해석을 업데이트하고, 해석의 이유를 명확하게 할 것.
• 도메인 지식을 기르기 : 회사가 속한 산업, 상품 혹은 서비스에 대한 지식을 길러 생각의 프레임워크를 만들기. → 회사가 무엇을 했고 결과가 어땠는지에 대한 정보를 축적하고 구조화하기.
• 목표 설정: 1) 구조화된 로직에 과거 데이터를 활용한 예상치, 2) 새로운 액션에 대한 확신 수준, 시장이나 경쟁사 상황, 불확실성을 반영한 기대치, 3)의지치
• 성과 측정: A/B 테스트(외부 요인으로 인한 지표 변화는 성과 측정에 영향을 주지 않음 but, 상대적으로 단기적인 성과 측정 가능)

3. 지속성

데이터 분석을 통한 결과가 최선이 아닐 수 있다, 하지만 가장 높은 성공 확률을 갖추기 위해.

• 비즈니스 사이클에 맞게 분석하기 : 현재 회사가 집중하는 것이 무엇인지 파악.
• 비즈니스 사이클의 단계: 1) 기회 발굴, 아이디어 수집, 정책 설계 등을 하는 플래닝, 2) 플래닝의 결과 실행 및 배포, 3) 성과 측정 및 후속 분석

[인사이트]

데이터를 “잘” 보기 위해 시장조사나 비즈니스 지식을 기르려면 눈썰미가 중요하다고 느꼈다.

특히 마케팅 같은 경우에는 데이터 분석을 통한 결과가 최선이 아닐때도 있다는 말을 들어본 적이 있다. 숫자가 다는 아니지만 비즈니스 사이클을 정확히 파악하고 액션을 구체화시켜서 의사결정의 퀄리티를 높이는데 집중해야겠다.