데이터 리터러시 & 잘못된 데이터 해석, 데이터 분석가가 되어보니 중요한 것들

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데이터 리터러시(Data Literacy)를 올리는 방법 | 요즘IT

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주제 : 데이터 리터러시 & 잘못된 데이터 해석

아티클 요약

- 데이터 리터러시
    
    : 데이터를 활용해 문제를 해결할 수 있는 능력
   
- 과거 문제점
    : 빠르게 보여주면 잘 활용될 수 있다고 생각 → 해결하려는 문제와 전혀 관계없는, 너무 많은 데이터를 요청함
- ‘문제 정의 - 솔루션 - 측정 지표’로 간결하게
- 데이터/실험 기반 사고방식
    : 데이터와 실험 기반 → 실험 프로세스 도입
        - 해결하려는 문제, 관련 OKR, 측정 지표 , 가설 검증 기준, 검증 후 변화될 액션, 결과, 학습한 점
        - 내용, 과정, 결과를 가시화
- 분석 흐름대로 데이터를 탐색할 수 있는 환경
    - 데이터맵
        - 인풋 지표 설정 : 측정 가능하고, 직접적으로 컨트롤 가능해야함
        - 각 지표 간 관계를 쉽게 이해할 수 있음 → 본인이 해결해야 하는 문제가 어디와 연관되어있는지 빠르게 파악 가능
    - 대시보드
        - 분석 흐름을 따라가면서 지표를 탐색할 수 있게 설계 → 누구나 중요한 지표 변동, 원인 파악 가능
- 이 과정을 도와주는 분석가
    - 데이터 분석가
        - 문제 정의, 분석  → 액션 아이템까지 도출
    - 데이터 플랫폼
        - 데이터 레이크 : 모든 원천 데이터가 적재
        - 데이어 웨어 하우스 : 신속, 정확하게 데이터 추출할 수 있게 구조화 → 업무 효율을 좋게 해줌
        - 데이터 카탈로그 : 어떤 데이터가 어디에 있는지 쉽게 확인 가능
- 데이터를 잘못 해석하는 상황별 유형
    - 생존자 편향의 오류
        - 전체 대상을 기준으로 잡는 것이 중요
    - 심슨의 역설 : 전체 지표와 그룹을 나눈 지표의 방향성이 다르게 나타나는 상황
        - 집단을 나누어 지표를 확인하는 과정 필요 → 지나치게 작게 나누면 복잡해짐
        - 기준을 미리 정하고, 그 기준으로 살펴보는 것이 효과적
    - 상관관계를 통한 성급한 일반화
        - 사용자의 행동과 심리를 인지적으로 구조화
        - 두 지표에 동시에 영향을 줄 공통 원인이 있는지 확인
        - 새로운 지표 간 관계 파악 필수
    - 목적에 맞지 않는 지표 선택
        - CTA : 유저의 행동을 유도하는 버튼
        - 어떤 관점에서 CTA 버튼을 개선할지 목적을 명확히 할 필요가 있음
    - 세이건 표준 참고하기
        - 데이터를 가공하는 기준, 방법, 해석하는 사람의 생각에 따라 잘못 해석 될 수 있음 → 세이건 표준 참고

인사이트

잘못 해석하는 유형을 알게 되었다. → 세이건 표준 참고하기

 

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데이터 분석가가 되어보니 중요한 것들 | 요즘IT

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주제 : 데이터 분석가가 되어보니 중요한 것들

아티클 요약

- 데이터 분석가 : 좋은 의사 결정을 하도록 돕는 사람
- 데이터 기반
  - 데이터가 흐르는 조직
      : 데이터를 쉽게 확인할 수 있고, 주요 지표를 잘 인지하게 만드는 노력 필요 (알기 어렵거나 확인이 쉽지 않은경우 다음 단계 무의미)
       - BI 툴 도입 : 여러 지표를 한 대시보드에 표현, 지표를 잘 찾을 수 있도록 설계, 사용자를 분석할 수 있는 필터 제공
       - SQL 교육과 데이터 마트
       - 데이터가 어떤 형태로 존재하는 지 파악 → 깊이 있는 분석 가능
       - 데이터 문서화, 목적에 따라 가공해 데이터 마트를 만듦
       - 주요 지표 인지하기 : 영업에 가까움 → 가볍게 상황 요약하는 리포트 공유
       
- 성공 확률이 높은 의사결정
   - 상황을 정확하게 해석하기
     : 여러 지표 적절하게 조합하고 분석해 편향되지 않게 해석하고 상황을 진단해야함
       → 도메인 지식 지속적으로 기르는 것이 중요
        
  - 목표 설정과 성과 측정
       - 목표 설정하기
         - 1)구조화된 로직에 과거 데이터를 활용한 예상치, 2)새로운 액션에 대한 확신 수준, 시장이나 경쟁사 상황, 불확실성을 반영한 기대치, 3)의지치
         - 예상치에 구조화된 로직이 있을 때 그 로직을 구성하는 수치를 기대치와 의지지치를 이용해 변경한 값이 목표치
         - 현실적이지만 조금 어려운 수준인 공동 목표를 만들어 구성원의 몰입을 이끌어내는 것이 중요   
         - 성과 측정하기
            
           - 각 상황에 맞는 적절한 성과 측정 방법 설계
            
           - 각 방법론의 장점과 한계를 인지해야 좋은 성과 측정 방법을 제안할 수 있음
            
- 지속성
    - 비지니스 사이클에 맞게 분석해야함
      - 분석 주제가 회사가 집중한 것과 다르면 안됨
      - 분석 주제의 결과물이 비즈니스 사이클에서 적절한 것이어야 함
      - 기회 발굴, 아이디어 수집, 정책 설계 등을 하는 플래닝
      - 플래닝의 결과 실행 및 배포
      - 성과 측정 및 후속 분석

인사이트

올바른 해석을 위해 오늘도 나타난 도메인 지식 기르기 중요..