[아티클] 데이터 분석가가 되어보니 중요한 것들

<주제>

https://nbc-precamp-data.oopy.io/29a2dc3e-f514-81d5-97a4-c0995d6ccef0

데이터 분석가가 되어보니 중요한 것들

 

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<내용 정리>

• 데이터 분석가는 ‘좋은 의사결정을 하도록 돕는 사람’
  = 데이터에 기반하여 성공 확률이 높은 의사결정을 지속적으로 하도록 돕는 사람

1. 데이터 기반
   데이터가 흐르는 조직을 만들어야 한다.
   1. 1단계: 실무자가 데이터를 이해하고 쉽게 확인 가능한 상태를 만드는 것
   2. BI(Business Intelligence) 툴 도입, 대시보드 개발, SQL 교육 등
2. 성공 확률이 높은 의사결정
   1. 상황을 정확하게 해석하기
      1. 데이터를 본다고 객관적인 의사결정 가능한 거 아님.
      2. 도메인에 대한 지식을 기르는 것이 중요. - 생각의 프레임워크를 사실에 가깝게 구성하기 위함.
      3. 분석결과를 공유할 때 ‘왜 이렇게 해석했는지’도 공유하는 것도 필요.
   2. 목표 설정과 성과 측정
      1. 목표 설정 - 실행 - 측정 - 축적 의 인사이트를 쌓아가는 것이 중요하다.
      2. 목표 설정: 1) 예상치, 2) 기대치, 3) 의지치 목표치 = 예상치에 기대치와 의지치를 반영한 값
      3. 성과측정: 통제할 수 없는 외부 요인까지 반영할 수 있는 A/B테스트
3. 지속성
   비즈니스 사이클에 맞춰서 설계
   1. 기회 발굴, 아이디어 수집, 정책 설계: 기회 발굴을 위한 탐색적 분석과 데이터 및 성과 측정 방법을 설계
   2. 플래닝의 결과 실행 및 배포: 데이터 확인과 대시보드 관리
   3. 설과 측정 및 후속 분석: 성과 측정 및 추가 데이터 분석을 통해, 인사이트를 뽑고 다시 플래닝에 반영할 것이 있는지 확인

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<느낀 점>

• 데이터 분석가: 데이터에 기반하여 성공 확률이 높은 의사결정을 지속적으로 하도록 돕는 사람 데이터 ‘분석가’라고 할 때는 그냥 데이터를 다루는 사람이라고 이해하고 넘어갔는데, 아티클을 계속 읽으면서 어렴풋이 느꼈던 ‘공부로 쌓은 감이 좋아야겠다’라고 생각했던 것이 ‘성공 확률이 높은 선택지를 제시하는 사람’이라는 말로 정리되어서… 더 어려워졌다.
  - 강조 역량: 도메인에 대한 이해도 (산업 전체뿐만 아니라 자사에 대한 이해도가 높아야 함.) / 데이터 리터러시
• 회사 조직원 전체가 데이터에 대한 이해도가 있고, 이를 지원해주는 회사가 어디일까?가 궁금해졌다.
• A/B테스트 중요도 강조! (JD 분석 과제에서도 다수 회사가 해당 역량 보유자를 원했음.)
• 실무자 vs 경연진이 원하는 측정 지표 간의 조율이 어려울 수 있다. 두 집단 사이에서의 조율이 필요할 수도.