데이터 분석가로 일하면서 드는 생각

최근에 데이터 분석가로 일하면서 업무의 어려운 점들을 느끼고 어떻게 일을 잘 해낼 수 있을 지에 대한 고민을 하고 있다

 

세미나, 책, 강의 등 여러 경로를 통해서 정보를 얻으려 하고 있고 그 중에서 '빅데이터 사용 설명서'  책을 읽으면서 실제 업무를 할 때 느끼는 어려운 점에서 공감 가는 부분이 있어 정리해보려고 한다

 

 

“ 데이터로 결과를 내기 어려운 이유가 뭘까? ”

기업 내에서 데이터를 바라보는 관점의 차이가 있다
경영자는 데이터, AI 등 IT 트렌드를 따라가기 위해 의무감을 느끼며 IT부서에 TF를 맡기는데,

정작 IT부서만 진행하면 현업의 문제를 모르는 상태에서 무엇을 할 지 몰라 헤매는 상황이 생긴다

 

 

분석의 결과로 전략을 제안하는 것은 쉬운 일이 아니다

데이터는 현업의 문제를 해결하기 위한 도구인데 정작 현업의 소리 없이 분석하고 인사이트를 찾는 것은 어려운 일이다

 

경영자의 뒷받침이 필요하고 현업 부서와의 협업 또한 필요하다

현업 없이 분석팀에서 이것저것 분석을 한다 한들 현업에 인사이트를 전달해 줄 수 없거나 그들이 받아들이지 못한다면 의미를 찾기 어려워진다

 

그래서 분석은 현업을 잘 알거나 그들의 이야기를 들을 수 있는 상황을 만들고 또 협업을 진행하는 방법이 있다
인프라 도입은 끝났더라도 결과물을 내지 못한다면 필요성을 못느껴 정작 활용하는 부서가 없게 되는 상황이 있을 수 있다

 

 

“ 경험이나 감에 의한 의사결정 방식을 버려라 ”
“ 직관을 뒷받침 할 수 있는 숫자를 데이터로 보여줘라 ”

보고서를 본 현업 부서는 그건 이미 부서에서도 알고 있는 내용이라고 말한다 

근데 데이터 문화를 장착한 기업은 이미 직관으로 알고 있는 내용이라도 숫자로 보여줄 수 있어야 하지 않을까?

 

무조건 데이터를 근거로 들라는 것은 아니다

직관과 데이터가 상황에 맞게 잘 활용되어 전략을 뒷받침할 수 있는 근거로 분석을 이용해야 하지 않은가 싶다

 

 

 

“ 그렇다면 전사 직원들에게 데이터 문화를 경험시키기 위해서 어떻게 하면 좋을까? ”

 

다양한 통계분석도구를 도입하여 직원들이 쉽게 사용할 수 있도록 한다

분석 지원 팀을 운영하여 도구 활용법을 교육하고 지원한다

분석대회를 열어 전사에 홍보한다

 

 

 

 

“ 그래프를 잘못 그리면 왜곡이 일어난다 ”

결과를 보고 할 때 주로 표나 그래프를 사용하는데 그래프는 자칫 의도에 따라 정보가 왜곡되어 전달될 수 있다

래프는 세로축 변화와 그래프 하단을 자르는 등 독자로 하여금 실제 값보다 부풀어 보이게 하는 경우가 있다

그래서 그래프가 전체 글미을 보여주는지 먼저 확인해봐야 한다

 

 

분석을 하다보면 분석 자체에서 겪는 어려움도 있고, 결과까지 만들어 냈는데 현업에서 적용이 안되어 좌절하는 경우도 생길 수 있다

우선은 주니어 입장에서 분석에 집중해 분석 방법에 대한 고민들 더 해보고 있다

 

이 책에서는 숫자들을 명확하게 설명해주는 몇 가지 책을 추천해준다

'통계로 어떻게 거짓말을 할 것인가'

'우리가 정말 알아햐 할 통계 상식 백가지'

 

그리고 가장 기본적인 것은 기초통계학이다

 

아직 배우고 적용해야 할 것들이 많지만 하나씩 꾸준히 해나가보려 한다

화이팅 !

 

 

[출처]

빅데이터 사용 설명서