[아티클 요약 및 주요 내용]
-요약
데이터 분석가
좋은 의사결정을 하도록 돕는 사람
= 데이터에 기반해 성공 확률이 높은 의사결정을 지속적으로 하도록 돕는사람
데이터 분석가에게 중요한 점 3가지 : 1) 데이터기반 , 2) 성공 확률이 높은 의사결정 , 3) 지속성
1. 데이터 기반
데이터 분석가 주요 업무 : 데이터에 기반해 의견을 내는 것
데이터 분석가가 조직에 기여 할 수 있는 방법
1. 데이터가 흐르는 조직 선행
2. 실험
목표설정
스토리텔링
3. 분석 고도화
데이터가 잘 흐른다 : 실무자가 필요한 데이터를 쉽게 확인 할 수 있고, 주요 지표가 어떻게 진행되는지 안다.
조직 내 데이터를 쉽게 확인하기 위한 방법
1) BI 툴 도입
2) 대시보드 개발(like 계기판)
3) SQL 교육
4) 사용하기 쉬운 데이터 마트 개발
5) PA 툴 활용
6) 알림 봇 개발
7) 주요 지표 인지하기
2. 성공 확률이 높은 의사결정
성공 확률이 높은 의사결정을 하도록 기여해야함.
2-1. 상황 정확하게 해석하기
1) 여러 지표를 적절히 조합, 분석해 편향되지 않도록 해석하고 상황 진단하기.
2) 상황에 대한 해석 업데이트 후 해석, 이유도 알리기
3) 생각의 프레임워크를 사실에 가깝게 구성하기 위해 도메인 지식 지속적으로 기르기
도메인 지식 : 회사가 속한 산업, 상품 혹은 서비스에 대한 지식
+생각의 프레임 워크의 이점
1)작업시간 줄임
2)커뮤니케이션 명확하게
2-2. 목표 설정과 성과 측정
데이터 기반 의사결정 = 체계적 조직운영을 통해 전략적으로 성공 확률을 높이는 것
조직 운영 :
목표 설정- 실행 - 측정 -축적
2-2-1. 목표 설정하기
목표치 조합
1) 구조화된 로직에 과거 데이터를 활용한 예상치
2) 새로운 액션에 대한 확신 수준, 시장이나 경재사 상황, 불확실성을 반영한 기대치
3) 의지치
=>목표치 : 예상치에 구조화된 로직이 있을 때 그 로직을 구성하는 수치를 기대치와 의지치를 이용해 변경한 값
2-2-2. 성과 측정하기
성과 : 조직에서 의도적으로 만든 변화로 인해 결과가 어떻게 바뀌었는가
보편적인 성과 측정 방법
1) 해당 시기 이후 지표가 어떻게 변했는지 확인
2) A/B 테스트 : 무작위로 할당된 그룹 간 지표 차이를 통해 성과 측정
3. 지속성
데이터 기반 의사결정 ->체계적인 의사결정 축적 -> 가장높은 성공 확률을 갖추게 됨
데이터 분석가는 비즈니스 사이클에 맞게 분석하는데에, 주의 사항
1) 분석 주제 현재 회사가 집중한것과 다르면 안된다.
2) 분석주제 결과물이 비즈니스 사이클에서 필요한 적절한 것이여야 한다.
비즈니스 사이클 | 데이터 분석가 분석 | |
1) 플래닝 :기회 발굴, 아이디어 수집, 정책 설계 등 | → | 1) 기회 발굴을 위한 탐색적 분석, 데이터 및 성과 측정방법 설계 |
2) 플래닝 결과 실행 및 배포 | → | 2) 데이터 확인, 대시보드 관리 |
3) 성과 측정 및 후속 분석 | → | 3) 성과 측정 및 추가 데이터 분석을 통한 인사이트 출력, 플래닝 추가 반영 확인 |
-주요 포인트
데이터 분석가는 데이터에 기반해 성공 확률이 높은 의사결정을 지속적으로 돕는 사람으로서, 데이터 기반, 성공확률이 높은 의사결정, 지속성이 중요하다.
[핵심 개념 및 용어 정리]
-핵심 개념
데이터 분석가 주요 업무 : 데이터에 기반해 의견을 내는 것
데이터가 잘 흐른다 : 실무자가 필요한 데이터를 쉽게 확인 할 수 있고, 주요 지표가 어떻게 진행되는지 안다.
도메인 지식 : 회사가 속한 산업, 상품 혹은 서비스에 대한 지식
목표치 : 예상치에 구조화된 로직이 있을 때 그 로직을 구성하는 수치를 기대치와 의지치를 이용해 변경한 값
성과 : 조직에서 의도적으로 만든 변화로 인해 결과가 어떻게 바뀌었는가
-용어 정리
Thinking framework(사고 프레임워크): 문제를 이해하고 해결하기 위한 구조화된 접근 방식. 특정 상황이나 문제에 대해 체계적으로 사고하고 분석하는 데 도움을 주는 도구
>해당 아티클
https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1863/
'PM > 아티클스터디' 카테고리의 다른 글
[아티클 스터디] A/B 테스트 제대로 이해하기 : 2. A/B 테스트를 위한 기초 통계 이해하기 (0) | 2025.01.02 |
---|---|
[아티클 스터디]A/B테스트 제대로 이해하기 : 1. 테스트를 설계 할 때 우리의 진짜 질문은? (1) | 2024.12.31 |
[아티클 스터디]기획자가 알아야 할 데이터 분석 도구와 활용법 (0) | 2024.12.24 |
[아티클 스터디]데이터 기반 의사결정의 장점 (2) | 2024.12.18 |
[아티클 스터디]데이터 분석가가 갖춰야할 9가지 역량 (0) | 2024.12.17 |