원문: https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1863/
➕ 아티클 요약 및 주요 내용
요약 :
데이터분석가는 데이터에 기반해 성공 확률이 높은 의사결정을 지속적으로 하도록 돕는 사람
<데이터 분석가에게 중요한 점>
1. 데이터 접근성과 환경 구축
- 데이터 접근성을 높여 주요 지표를 쉽게 확인하고 활용 가능하게 만드는 것이 중요하다.
- ex) BI 툴 도입, SQL교육과 데이터 마트, 주요 지표 인지하기(메트릭 오너)
2. 성공 확률 높은 의사결정
- 데이터에 기반한 객관적 상황 해석과 도메인 지식을 활용해 목표 설정과 성과 측정을 체계적으로 수행한다.
<도메인 지식이 필요한 이유>
- 생각의 프레임워크를 사실에 가깝게 구성하기 위함
- 생각의 프레임워크는 작업 시간을 줄여주고, 커뮤니케이션이 명확하게 하며 제대로 된 해석이 이뤄질 수 있게 도와줌
<목표 설정하기>
1) 구조화된 로직에 과거 데이터를 활용한 예상치
2) 새로운 액션에 대한 확신수준, 시장이나 경쟁사 상황, 불확실성을 반영한 기대치
3) 의지치
--> 예상치에 구조화된 로직이 있을 때 그 로직을 구성하는 수치를 기대치와 의지치를 이용해 변경 값이 목표치
<성과 측정하기>
1) 해당 시기 이후 지표가 어떻게 변했는지 확인하는 것
2) A/B 테스트 실험을 통한 성과 측정 - 분석의 명확성으로 인해 많은 기업에서 사랑받는 성과 측정 방법
3. 지속적 데이터 활용
- 비즈니스 사이클에 맞춰 지속적으로 데이터 분석을 수행하여 더 나은 의사결정을 돕는다
<비즈니스 사이클>
1단계: 기회 발굴, 아이디어 수집, 정책 설계 등을 하는 플래닝
2단계: 플래닝의 결고 실행 및 배포
3단계: 성과 측정 및 후속 분석
주요 포인트 :
데이터 분석가는 조직의 전반적인 의사결정의 퀄리티를 높이는 사람이며 좋은 의사결정들이 쌓여 조직의 성공 확률을 높이는 직군이다.
➕ 핵심 개념 및 용어 정리
핵심 개념 :
1) 데이터 분석가는 데이터를 수집하고 분석하여 기업이 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있도록 돕는다
2) 데이터 분석가는 비즈니스를 이해하고 결과를 명확하게 전달할 수 있어야 한다
3) 데이터 분석가는 최신 데이터 분석 기술을 익혀야 한다
용어 정리:
BI(Business Intelligence) 툴
- 기업의 비즈니스 데이터를 분석하여 의사 결정에 도움을 주는 소프트웨어 도구
- 데이터를 수집, 저장, 처리, 분석하고 이를 쉽게 이해할 수 있는 시각적인 형태로 결과를 제공
데이터 마트(Data Mart, DM)
- 데이터 웨어하우스(Data Warehouse, DW) 환경에서 정의된 접근계층으로, 데이터 웨어하우스에서 데이터를 꺼내 사용자에게 제공하는 역할
- 데이터 마트는 데이터 웨어하우스의 부분이며, 대개 특정한 조직, 혹은 팀에서 사용하는 것을 목적
탐색적 데이터 분석(Exploratory Data Analysis, EDA)
- 벨연구소의 수학자 ‘존 튜키’가 개발한 데이터분석 과정에 대한 개념으로, 데이터를 분석하고 결과를 내는 과정에 있어서 지속적으로 해당 데이터에 대한 ‘탐색과 이해’를 기본으로 가져야 한다는 것을 의미
도메인 지식
- 회사가 속한 산업, 상품 혹은 서비스에 대한 지식
➕ 실무 적용 사례
https://medium.com/daangn/신뢰할-수-있는-지표-만들기-bbf39dc4a6b3
<당근마켓의 KarrotMetrics>
- 당근마켓에서 작성한 신뢰할 수 있는 지표 만들기에 따르면, 당근마켓에서는 KarrotMetrics라는 이름으로 제품화하여서 Metric store를 운영
- 기존에는 지표에 대한 정보들이 산재되어 있었는데, 이를 하나의 중앙화된 저장소에서 관리하고자 한 것
- 지표라는 개념의 구성요소를 정의한 부분에 잘 정리되어 있음
➕느낀 점
데이터 분석가 관련 아티클을 읽었을 때, 다 중요하다고 생각하는 것이 데이터를 어떻게 잘 읽고 그것을 잘 설명할 수 있는지인 것 같다. 이번 아티클에서도 데이터 분석가는 조직의 전반적인 의사결정의 퀄리티를 높이는 사람이며 좋은 의사결정들이 쌓여 조직의 성공 확률을 높이는 직군이라고 설명하고 있는데, 이런 것들을 보면서 정말 데이터를 객관적으로 잘 분석하고 설명하는것이 중요하다는 것을 다시 한 번 깨달았다. 또, 아티클을 읽고 정리 하면서 데이터 분석가에 대해 좀 더 자세하게 알게되면서 내가 나중에 어떻게 이 일을 할 수 있을까란 막연한 걱정이 들어 그 걱정되는만큼 미리 준비할 수 있는건 준비할 수 있어서 오히려 좋을 것 같다고 긍정적으로 생각해보는 시간을 가질 수 있었다 ^^ ….
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