데이터 분석을 왜, 어떻게 해야할까?

데이터를 가지고 무언가를 창출하기 위해 분석을 한다.

기업들이 데이터 분석이 중요하다 인식하기 시작 
최근의 데이터 환경을 고려한 기업의 경영전략 변화일어남
- 데이터 분석을 통한 최적 의사결정 도모
- 데이터 분석이 기업의 의사결정 과정에 큰 영향을 미치고 있음을 의미

 

데이터 분석 도입의 성공요소

데이터가 기업가치에 영향을 미칠 수 있음

부정적인 영향의 경우
특정 과업 부여 -> 데이터의 미비 - 타당한 분석 부재 -> 잘못된 의사결정 -> 업무처리 -> 기업가치의 하락

1. 분석 질문의 우선적 정의
- 분석할 것을 구체적이고 명확하게 정의해야 한다
질문 -> 필요한 분석의 정의 -> 필요한 데이터 및 정보의 정의 -> 경영정책과 연계성있는 데이터의 입수

2. 선택과 집중
- 데이터의 규모가 커지고 형태가 복잡할수록 -> 더 중요한 문제로 부각
- 선택과 집중을 기반으로 핵심 분석 과정이 빠른 시간 내에 원활히 완료
핵심대상의 선택 -> 데이터 및 분석의 집중 -> 핵심 분석역량 및 경쟁력 강화 -> 적용범위 확대

3. 자동화된 분석 업무 프로세스 내재화
 - 데이터 분석이 기업 의사결정 프로세스 일부로 되어야함
- 데이터 분석과 의사결정을 따로 보지않고 내재화하여 시간을 절약하고 연계성을 강화하여 통찰력을 얻게 됨

분석 핵심문제의 발견

1. 분석 기획

데이터 분석 기획 단계 : 기초 재료로 얼마나 신뢰성, 실현가능성, 성공적인 결과물을 만들 수 있는지 청사진을 제시하고 도면을 설계하는 과정

2. 분석 기회의 발견

분석 핵심문제를 찾는 일련의 과정
1) 하향식 접근 방식 Top down approach : 기업의 방향성이 정해져있고, 방향성을 목적으로 분석하는 방식
2) 상향식 경로 접근 방식 Bottom up path-finding approach
3) 분석대상 pool로부터 벤치마킹 접근 방식 Bench marking : 특정 업무 단위와 유사한 것을 가져와서 사용하는 방식

구체적인 분석 질문의 작성

분석 질문 작성의 중요성
분석기회 정의를 통해 기업의 목표가 구체화되었다면 이후 단계에서 필요한 것이 구체적인 분석 질문을 작성하는 과정
- 분석질문이 구체적일 수록 필요한 정보를 얻고 적절한 분석 진행 가능
- 연속질문방식과 업무 요소별 질문 방식이 있음

분석 기획 -> 분석 핵심문제의 발견 -> 분석기회의 정의 -> 구체적인 분석질문의 작성

분석문제 탐색과정의 구조화 및 구체화

유저스토리 : 분석자의 역할, 의사결정 사항, 분석으로 하고자 하는 목표가치로 구성된 정보 집합
유저스토리의 작성 -> 분석문제 탐색과정 구조화 방법

분석기회의 식별 -> 담당자 역할의 정의 -> 필요한 의사결정 능력 정의 -> 추구하는 목표가치의 명확한 기술

유저스토리를 바탕으로 추구하는 목표 가치를 구체화 
- 목표 가치를 측정 가능한 형태인 지표로 정의하는 과정이 필요

관계성의 모형화

분석 대상들 간의 관계성을 모형화 -> 구체적으로 살펴볼 수 있음