아티클 스터디 : 빅데이터 시대, 성과를 이끌어 내는 데이터 문해력 3장

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빅데이터 시대, 성과를 이끌어 내는 데이터 문해력 | 카시와기 요시키 - 교보문고

 

 

나는 3장 '이것이 문제다' 데이터로 말하는 방법을 읽고 아티클을 작성했다.

 

➕ 아티클 요약 및 주요 내용

요약 :

데이터 활용 프로세스 / 이미지 참고 사이트: https://leonote.palms.blog/dataliteracy2

결과와 평가는 다르다

• 목적과 문제를 정의, 어떤 지표를 활용할 것인지 결정 --> 현재 상황 파악 가능

현황 파악을 위해서는 ?

• 성과 및 사실, 결과를 확인할 것
• 그 결과에 대해 평가를 진행할 것

가치 있는 정보: 구체적인 행동을 특정할 수 있고 구체적인 판단을 내릴 재료가 되는 것

 

데이터 활용을 제대로 하기 위해서는 ?

• 사실과 결과의 데이터를 그래프나 표, 지표 등을 표시하는 것
• 내용을 평가해서 구체적인 행동과 판단으로 연결하는 것을 구분!

--> 후자에 필요한 평가를 준비하는 것이 데이터 활용의 중요한 단계

 

그럼 평가를 어떻게 하는가?

평가를 하기 위해선 비교가 필요 = 평가를 객관적으로 만드는 것이 다른 것과 비교하는 것

 

<비교할 때 체크포인트>

① 결론으로 이어지는 결과를 얻을 수 있을까? --> 결과와 결론은 다르며 목적 중심으로 접근해야 결론에 도달

ex)

결과	XXX와 YYY는 차이가 있다
결론	XXX와 YYY의 차이가 존재한다는 것은, ZZZZZZ라는 의미이다.
↓
'데이터를 활용한다'란, 결과가 아닌 결론을 도출하는 것

▶ 즉, 결과는 데이터 정리이자 결과일 뿐이고 좋은 데이터 활용은 결론처럼 어떤 목적으로/ 어떤 것을 확인하고자 1데이터와 2데이터를 비교하였고 3이라는 결론을 얻게 되었다 라고 말할 수 있어야 한다

 

② 비교를 통해 '차이를 찾을 수 있을까? --> 차이가 없다고 해서 틀린 것은 아니며 결과를 근거로 평가하려면 '차이를 발견한다' 라는 것이 하나의 포인트

목적에 따라 내부(자사), 외부(타사) 비교를 구분하여 사용

 

비교를 잘하기 위해서는?

1. 평균을 사용
2. 추이와 변화
3. 편차 고려
4. 평가 기준 정리

<데이터 평가 기준과 대표적인 지표>

데이터 평가 기준	대표적인 지표
값의 크기	평균값, 합계
추이	선형 그래프, 막대 그래프, 변화율
등락 폭	표준편차, 도수 분포표
비율	분수, 퍼센트

ex1) 고객 만족도를 다룬 경우
서비스 A: 평균 만족도 5점 만점 중 4.1점 
서비스 B: 평균 만족도 5점 만점 중 3.5점
--> 이것만 본다면 서비스 A의 만족도가 더 높으니 더 좋은 서비스라는 결론을 내릴 수 있음
그러나 정답은 없지만 평균값만 보고 서비스 A가 더 좋다라고 생각하는 것은 섣부른 판단일 수 있다
▶ 평균이 아닌 데이터의 분포 상태로 확인해보기
예를 들어 만족도 A는 거의 전부 평균값에 가까운 평가 vs 만족도 B는 응답자에 따라 매우 높은 평가와 그렇지 않은 평가로 나누어져 있지만 매우 높은 평가를 하는 사람의 비율이 더 높음
→ 분포 상태로만 확인한다면 B에 높은 평가를 준 사람이 더 많기 때문에 해석에 따라 B가 더 좋은 만족도가 될 수 있다

ex2) 노동시간, 시간 외 근무 시간을 다룬 경우
<부서별 평균 시간 외 근무 시간 평균(월 평균)>
A부: 40시간 B부: 42.5시간 C부: 40.5시간 D부: 56.2시간 E부: 40.8시간 F부: 33.8시간 G부: 39.7시간 H부: 37.4시간
--> 시간 외 근무 데이터는 모든 조직에서 쉽게 수집할 수 있기 때문에 팀마다 시간 외 근무가 많아 적다 등의 평가를 하기 쉬움
평균을 구하고 그 값을 비교하는 시점에서 이미 '극단적인 상황에 부닥친 개개인에 대해 조처를 하기보다 부서 전체 평균을 낮춘다'라는 전제가 성립한 것 그럼 어떻게 접근하면 좋을까?
▶ 목적을 좀 더 구체화시키기
1. 같은 부서에 시간 외 근무 시간의 직원별 분포 상태를 평준화
2. 부서 간. 시간 외 근무 격차를 평준화
3. 부서 내에 일정 시간 이상 근무하는 직원이 없도록 한다

---

만일, 지금까지 배운 내용을 실행에 옮기려고 할 때 어렵다고 느껴지고 막혔다면, 단순하게 생각해보는 것도 하나의 방식!

저자가 강의할때 마다 전하는 말:

 

당신이 현재 직면하고 있는 문제나 그 배경에 대해 전혀 모르는 제 3자가 앞에 있다고 상상하세요. 그 사람에게 당신이 다루는 문제를 데이터로 설명하려면 무슨 데이터를 어떻게 보여주면 좋을까요?

 

상대방이 그 데이터를 보고 나서 그렇군요! 확실히 문제가 있네요! 라고 말한다면 성공한 것!

주요 포인트 : 

1. 목적과 문제를 설정한다
2. 비교 대상과 비교 방법을 고안한다

 

 

➕ 핵심 개념 및 용어 정리

핵심 개념 :

• 데이터를 통해 결론을 도출하고, 그 결론을 바탕으로 구체적인 행동을 이끌어내는 것

용어 정리:

• 지표(Indicator) : 특정 현상이나 변화를 측정하고 평가하는 데 사용되는 데이터 포인트

➕느낀 점

결과와 결론의 차이에 대해 생각해 보지 않았는데 이 책을 읽고 확실하게 다르다는 걸 알게 되었다.

뭔가 이때까지 나는 결론보단 데이터를 보고 결과만 얘기했었던 것 같아 조금 반성하게 된다

데이터 문해력 책을 아직 다 읽진 못했지만 데이터를 잘 설명한다는 것은 어려운 일인 것 같다는 것을 다시 한 번 느꼈다