데이터 분석가가 되어보니 중요한 것들

데이터 분석가가 되어보니 중요한 것들

1. 데이터가 흐르는 조직

데이터 분석가는 조직 내에서 데이터 활용의 중요성을 강조하지만, 실제로 데이터가 충분히 활용되지 않는 경우가 많습니다. 이를 해결하기 위해 데이터 접근성을 높이고 주요 지표를 인식할 수 있는 환경을 조성해야 합니다.

 

BI 툴 도입

Business Intelligence (BI) 툴을 도입하여 여러 대시보드를 개발합니다. 대시보드는 사용자가 필요로 하는 데이터를 시각적으로 표현하는 도구로, 다양한 정보를 한눈에 볼 수 있게 합니다. 중요한 지표는 카테고리별로 분류하고 필요에 따라 필터링할 수 있도록 설계됩니다.

 

SQL 교육과 데이터 마트

비데이터 직군 구성원도 포함하여 SQL 등 데이터 기술을 교육하여 데이터에 대한 이해도를 높입니다. 데이터 마트를 사용하여 분석에 필요한 데이터를 구조화하고 사용자가 쉽게 접근할 수 있도록 합니다.

 

주요 지표 인지

조직 내에서 주요 지표를 잘 인지하도록 노력합니다. 정기적인 리포트를 공유하고, 결과 지표에 대한 분석과 함께 선행하는 지표와 최근 액션에 대한 결과를 함께 제공합니다. 각 지표에 메트릭 오너를 지정하여 책임을 부여하고 성과에 대한 오너십을 강조합니다.

 

2. 성공 확률이 높은 의사결정

 

데이터의 중요성

데이터 기반 의사결정이 성공 확률을 높이는 방법이라는 점이 여러 회사에서 증명되었습니다. 국내에서도 데이터의 중요성이 강조되고 있으며, 데이터 분석가는 조직의 성공 확률을 높이는 의사결정을 돕는 역할을 합니다.

 

상황을 정확하게 해석하기

데이터만으로 상황을 객관적으로 보기 어렵습니다. 직무, 조직 내 위치, 성향 등에 따라 같은 지표도 다르게 해석될 수 있습니다. 여러 지표를 조합해 편향되지 않게 해석하고 상황을 진단하는 것이 중요합니다. 해석을 지속적으로 업데이트하고, 해석 이유를 공유해야 합니다. 도메인 지식을 기르며 생각의 프레임워크를 구축하는 것이 중요합니다. 생각의 프레임워크는 작업 시간을 줄이고 커뮤니케이션을 명확하게 하며, 정확한 해석을 돕습니다.

 

목표 설정과 성과 측정

조직은 끊임없는 시도를 통해 더 나은 상태로 변화하려 합니다. 데이터 기반 의사결정은 목표 설정 - 실행 - 측정 - 축적의 체계적인 운영을 통해 성공 확률을 높입니다.

 

3. 지속성

데이터 분석의 지속성

 

데이터 분석 결과가 항상 최선이 아닐 수도 있으나, 체계적인 의사결정 축적을 통해 성공 확률을 높일 수 있습니다. 데이터 분석가는 비즈니스 사이클에 맞춰 분석해야 합니다.

• 플래닝: 기회 발굴, 아이디어 수집, 정책 설계 등의 단계로 탐색적 분석과 성과 측정 방법을 설계합니다.
• 실행 및 배포: 데이터 확인과 대시보드를 관리합니다.
• 성과 측정 및 후속 분석: 성과를 측정하고 추가 분석을 통해 인사이트를 도출하여 다시 플래닝에 반영합니다.

데이터 분석가의 역할

데이터 분석가는 조직의 의사결정 퀄리티를 높여 성공 확률을 높이는 역할을 수행합니다. 조직의 규모와 전략에 따라 역할이 다를 수 있으나, 좋은 의사결정을 내리기 위한 노력은 변함없습니다. 데이터 분석가는 성공 확률을 높이는 직군으로, 조직의 성공에 기여합니다.

 

주요 포인트 :
데이터 분석가는 조직 내 데이터 활용을 촉진하고, 데이터 기반 의사결정을 통해 성공 확률을 높이는 중요한 역할을 합니다. BI 툴 도입, SQL 교육, 데이터 마트 활용, 주요 지표 인지 등을 통해 데이터 접근성을 높이고 체계적인 의사결정을 지원합니다. 이를 통해 조직은 더 나은 성과를 달성하고 지속적인 성장을 이룰 수 있습니다. 데이터 분석가는 조직의 성공에 핵심적으로 기여해야 합니다.