[아티클 미션] -4 데이터 분석가가 되어보니 중요한 것

실무에서 데이터 분석가로 일을 하다보니 단순히 모델링하는 개발자로서의 역할보다는 매출 증대에 효과적인 비즈니스 결정을 하도록 데이터 기반의 전략을 제공하는 경영적인 업무를 하게 된다. (회사마다 다르긴 하지만)

 

그렇다면 실제로 필요한 점은 무엇일까

 

1️⃣ 데이터 기반의 분석력

데이터 분석가는 분석에 필요한 데이터를 쉽고 빠르게 확인할 수 있고 즉, 데이터의 위치를 잘 파악하고 있고, 주요 지표가 어떻게 진행되고 있는지 각 수치의 흐름과 그 의미를 알고 있어야 한다. 이를 **‘데이터가 잘 흐른다.’**고 표현한다. 데이터가 잘 흘러야 데이터 실험, 목표 설정, 스토리텔링 분석 더 나아가서는 분석의 고도화를 실현할 수 있게 된다.

특히, 주요 지표가 무엇인지 알고 있는 것이 중요하다. 잘 모르는 팀원들에게 리포트로 결과를 보고할 때 핵심만 전달하는 데 도움이 된다. 이 때, 결과 지표 뿐만 아니라 1) 예상 흐름과 현재 목표에 맞게 잘 진행되고 있는지 2) 최근 액션에 대한 반응 등을 첨부하면 좋다.

데이터가 잘 흐르게 하기 위한 방법으로는 BI 툴 도입, 대시보드 개발, SQL교육/데이터 마트 생성 등이 있다.

✔️ BI 툴

지표가 표현될 온라인 상의 공간을 설계하기 위함이다. 먼저 카테고리별로 나누고, 그 안에서 중요도에 따라 크기 및 순서를 정한다. 시각적인 효과를 통해 데이터 흐름을 더 쉽고 빠르게 파악할 수 있다.

✔️ SQL 교육/데이터 마트/메트릭 스토어 제공

비단 데이터분석가 직무만 데이터를 다루지 않는다. 많은 부서의 팀원들이 데이터를 직접 추출하고 분석하는 추세이다. 때문에 회사 차원에서의 SQL 교육이 필요하다. 다만, 그 한계가 있기 때문에 (데이터 위치, 히스토리 파악하기 힘듦) 이를 해결하기 위해 **데이터 마트를 만들어 제공해야 한다. 빠르게 데이터를 검색할 수 있기 때문에 업무 효율성이 강화된다. 또한, **메트릭 스토어를 제공해 지표 의미를 통합된 기준으로 정립해 데이터 분석의 일관성을 유지해야 한다.

• 데이터 마트 : 데이터를 목적에 따라 가공해 모아놓은 스토리지
• 메트릭 스토어 : 지표의 의미를 통합된 기준으로 관리하는 시스템

2️⃣ 성공 확률이 높은 의사결정

첫째, 여러 지표를 적절하게 조합 및 분석해 상황을 객관적으로 진단해야 한다. 상황을 명확하게 해석할 줄 알려면 자신이 속한 도메인에 대한 이해와 관심이 필수적이다. 저절로 생각의 프레임워크가 잡히게 되고 데이터 구조를 더 쉽게 파악할 수 있을 것이다.

둘째, 목표 설정과 성과 측정을 해야한다.

먼저 목표는 3가지 목표치를 기반으로 설정한다.

1. 구조화된 로직에 과거 데이터를 활용한 예상치
2. 새로운 액션에 대한 확신 수준, 시장이나 경쟁사 상황, 불확실성을 반영한 기대치
3. 의지치

목표를 설정하고 이를 위한 액션을 수행했다면 그 액션에 대한 성과를 측정해야 한다. 가장 보편적인 성과 측정 방법은 해당 시기 이후의 지표 변화 양상을 확인하는 것이다. 변수와 통제 불가능한 외부 요인까지 반영해 분석의 명확성을 높이기 위해 A/B 테스트를 진행한다. 다만 A/B 테스트는 단기적 성과 측정에 유용하기 때문에 이 외에도 상황에 맞는 적절한 측정 방식을 설계할 줄 알아야 할 것이다.

 

3️⃣ 지속성

체계적이고 지속적인 데이터 분석을 쌓아가야 한다. 이를 위해 비즈니스 사이클에 맞게 분석해야 한다. 주제와 결과가 현재 회사에서 주력하고 있는 비즈니스와 관련 있고 이에 도움이 되는 분석을 하기 위함이다.

 

✔️ 비즈니스 사이클 3단계

1. 플래닝 : 기회 발굴, 아이디어 수집, 정책 설계 (탐색적 분석, 데이터 및 성과 측정 방법 설계 등)
2. 플래닝 결과 실행 및 배포 (데이터 확인, 대시보드 구성)
3. 성과 측정 및 후속 분석 (인사이트 도출, 보완)

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데이터 분석가가 제공하는 결과를 기반으로 조직의 비즈니스 의사결정이 이루어진다는 점에서 책임감이 매우 중요하겠다는 생각이 들었다. 어떻게 보면 리더의 역할을 하는 것이니까. 그리고 요즘에는 직원의 상당수가 데이터 추출과 분석을 직접 한다는 사실에 놀라기도 했다. 이미 논리적인 데이터 근거를 토대로 아이디어를 낸 것이기 때문에 그 중에서 가장 효과적인 전략이 무엇일지를 선별하는 데 더 큰 어려움이 있을 것이라고 예상되기 때문이다. 그만큼 데이터 분석가로서 가장 성공적인 의사결정을 돕기 위해 다양한 부서 업무와 도메인에 대한 깊은 이해가 필요하다는 것을 체감했다. 이커머스라는 도메인을 정하긴 했지만 그 산업군에 대해 얼마나 잘 알고 있는지 스스로 점검하고 지속적으로 탐구해야겠다.