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  • (아티클) 데이터 분석가가 되어보니 중요한 것들
    내일배움캠프/Article Study 2024. 7. 16. 21:43

     

    데이터 분석가 공부에 처음 입문하시는 대부분의 사람들은

    데이터 분석가가 하는 일로 다음과 같은 것을 생각하고 있을 것입니다.

     

    "통계, 머신러닝, 딥러닝 그리고 EDA(탐색적 데이터 분석)을 하며 인사이트 제공"

     

    하지만 이 글의 작가는 데이터 분석가가 되어보니

    막상 모델링을 하는 시간은 길지 않고

     

    "린 분석, 비즈니스 모델, 데이터 시각화, 마케팅"

     

    이것이 더 중요함을 알게 되었다고 합니다.

     

     

    작가는 데이터 분석가를

    좋은 의사결정을 하도록 돕는 사람이라고 정의를 내리고,

    데이터 분석가에게 중요하다고 생각하는 점으로

     

     1) 데이터 기반해서             

           2) 성공 확률이 높은 의사결정을

         3) 지속적으로 하도록 돕는다. 

     

    이렇게 3가지를 꼽고 설명을 해줍니다.

     


     

    데이터 기반

     

    데이터 기반

     

     

    데이터가 아무리 중요하다고 해도

    데이터가 잘 활용되지 않거나, 잘 쌓이지 않는 조직도 많습니다.

    따라서 데이터가 흐르는 조직을 만들어야 합니다.

     

    데이터가 흐르는 조직

     

     

    실무자가 필요한 데이터가 있을 때 쉽게 데이터를 확인할 수 있고

    주요 지표가 어떻게 진행되는지 알고 있다면

    데이터가 잘 흐른다고 볼 수 있습니다.

     

    데이터가 잘 흐르게 하기 위해서는

     

     

    1. BI 툴을 도입

     

    BI 툴을 활용해서 대시보드를 만들 수 있는데

    여러 지표를 한 눈에 확인할 수 있습니다.

     

    이때 가독성을 위해

     

    카테고리별로 분류하고,

    위계와 중요도를 시각적으로 표현하고,

    사용자를 분석할 수 있는 필터를 제공해야 합니다.

     

     

    2. 데이터 마트

     

    요즘은 비데이터 직군 구성원도 SQL을 사용할 수 있도록 교육을 합니다.

    하지만 데이터가 많이 쌓이면

    데이터의 위치와 히스토리까지 하나하나 교육하기 어렵습니다.

     

    이를 위해 미리 문서화하고,

    여러 데이터를 모아 목적에 따라 가공한 데이터 마트를

    만들어 사용하도록 해야 합니다.

     

    사람마다 지표에 대한 정의를 다르게 해서

    발생하는 문제를 해결하기 위해

    최근에는 지표를 통합된 기준으로 관리하는

    메트릭 스토어를 도입하기도 합니다.

     

     

    3. 보고서 작성

     

    구성원들에게 가볍게 상황을 요약하여

    알릴 수 있습니다.

     

    결과 지표에 선행하는 지표를 소개하고,

    현재 상황은 어떤지,

    결과 지표 추이를 통해 얼마나 잘하고 있는지

     

    등을 통해서

    주요 지표를 더 확고하게 인지시킬 수 있습니다.

     

     

    성공 확률이 높은 의사결정

     

    성공 확률이 높은 의사결정

     

    상황을 정확하게 해석하기

     

     

    데이터 분석가는 여러 지표를 적절히 조합하고 분석해

    편향되지 않게 해석하고 상황을 진단해야 한다고 합니다.

     

     상황을 잘 해석하기 위해서

    도메인 지식을 지속적으로 기를 필요가 있습니다.

     

    전문 자격증을 딸 수 있을 정도로 공부해야하는 것이 아니라

    상황을 해석하기 위해 어떤 지표를 봐야할지 알 수 있고

    올바른 해석을 내릴 수 있을 정도면 된다고 합니다.

     

     

    목표 설정과 성과 측정

     

     

    구조화된 로직에 과거 데이터를 활용한 예상치

    새로운 액션에 대한 확신 수준 등 기대치

    의지치

     

    위를 조합하여 목표를 설정하고

    체계적인 운영을 통해

    전략적으로 성공 확률을 높일 수 있습니다.

     

     

    A/B 테스트를 통해

    성과를 측정하여

     

    어떤 액션으로 어떤 변화가 생겼고

    그래서 어떻게 결과가 바꼈는지를

    알 수 있습니다.

     

     

    상황을 정확하게 해석하고

    목표를 설정하고 성과를 측정하는 것만으로도

    의사결정의 성공 확률을 높일 수 있습니다.

     

     

    지속성


    지속성

     

    1) 플래닝                         

     2) 실행 및 배포                 

    3) 성과 측정 및 후속 분석

     

    위 비즈니스 사이클 단계에 맞는 분석을 하고

    의사결정의 축적을 하다보면

    높은 성공 확률의 의사 결정을 내릴 수 있을 것입니다.

     

     

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

     

    데이터 분석가가 되어보니 중요한 것들 | 요즘IT

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