소개
데이터 분석가는 다양한 분석 작업을 수행합니다. 전통적인 데이터베이스의 트랜잭션 데이터, 사용하는 서비스의 원격 분석 데이터부터 소셜 미디어와 같은 다양한 영역에서 받는 신호까지 매일 생성되어 조직에서 사용하는 모든 데이터에 대해 생각해 보세요.
예를 들어 오늘날의 소매 비즈니스는 고객이 검색하고 구매한 항목, 사이트에서 방문한 페이지, 제품을 구입한 통로, 지출 습관 등을 추적하는 방대한 양의 데이터를 수집하고 저장합니다.
데이터와 정보는 비즈니스의 가장 전략적인 자산이므로 오늘날 조직이 해결해야 하는 기본 과제는 데이터를 이해하고 비즈니스 내의 변화에 긍정적인 영향을 줄 수 있도록 데이터를 사용하는 것입니다. 비즈니스는 데이터를 의미 있고 생산적인 방식으로 사용하는 데 계속해서 어려움을 겪고 있으며 이는 행동하는 능력에 영향을 미치고 있습니다.
소매 기업은 다음과 같은 다양한 방식으로 많은 양의 데이터 및 정보를 비즈니스에 활용할 수 있어야 합니다.
- 재고 추적
- 구매 습관 파악
- 사용자 추세 및 패턴 검색
- 구매 추천
- 가격 최적화 결정
- 사기 파악 및 방지
일별/월별 판매 패턴을 찾고 있을 수도 있습니다. 현재의 매출과 전년도 동기의 매출을 비교하기 위해 일별 비교, 주별 비교, 월별 비교와 같은 데이터 세그먼트가 필요할 수 있습니다.
이러한 데이터를 사용하려면 데이터를 통해 스토리를 전달할 수 있어야 합니다. 경쟁이 심하고 빠르게 전개되는 오늘날의 비즈니스 세계에서 스토리를 전달하는 보고서를 작성하면 비즈니스 리더가 데이터를 바탕으로 조치를 취하는 데 도움이 됩니다. 비즈니스 의사 결정자는 정확한 스토리가 있어야 더 나은 비즈니스 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 비즈니스에서 정확한 결정을 더 빠르게 내릴수록 비즈니스의 경쟁력은 더 강화되고 더 유리한 입지를 차지하게 됩니다. 스토리가 없으면 데이터가 제공하는 정보를 해석하기가 어렵습니다.
그러나 데이터를 가지고 있는 것만으로는 충분하지 않습니다. 기업에 변화를 가져오려면 데이터를 바탕으로 작업할 수 있어야 합니다. 여기에는 요구를 수용하기 위해 기업에서 리소스를 다시 할당하거나 성과가 나쁜 캠페인을 파악하고 언제 이를 변경해야 하는지를 아는 것이 포함됩니다. 이것이 데이터를 사용하여 스토리를 전달하는 것이 중요한 이유입니다.
현재 기업이 직면한 기본적인 과제는 비즈니스뿐 아니라 궁극적으로는 비즈니스 수익에 영향을 주는 방식으로 데이터를 파악하고 사용하는 것입니다. 데이터를 확인하고 신뢰할 수 있는 비즈니스 의사 결정을 지원할 수 있어야 합니다. 그런 다음 메트릭을 확인하고 이러한 메트릭이 무엇을 의미하는지 명확하게 해석할 수 있어야 합니다.
처음에는 어려워 보일 수 있지만, 충분히 달성 가능한 작업입니다. 이를 위한 첫걸음은 데이터 엔지니어 및 데이터 과학자와 같은 조직 내 데이터 전문가와 협력하여 스토리를 전달하기 위해 필요한 데이터를 얻는 데 도움을 받는 것입니다. 전문가들에게 데이터 확보 과정에 함께 참여해 달라고 요청하세요.
데이터를 사용하여 스토리를 전달하는 과정은 조직 내 데이터 문화를 구축하는 것과도 연결됩니다. 스토리를 전달하는 것도 중요하지만 ‘어디’에서 스토리가 전달되는지 또한 중요합니다. 스토리를 적절한 사용자에게 전달하세요. 또한 사용자가 스토리를 검색하고 어디에서 스토리를 찾을 수 있는지 알 수 있도록 하고 정기적으로 상호 작용하세요.
데이터 분석은 기업에서 인사이트를 발견하고 스토리텔링을 통해 방대한 데이터에서 숨겨진 가치를 찾을 수 있도록 지원하여 이러한 과제와 문제점을 극복하는 데 도움을 줍니다. 이 모듈을 계속 진행하다 보면 보고서 하나에 국한되지 않고 분석 기술을 활용하고 적용하는 방법을 배우고, 데이터를 사용해 스토리를 전달하고 데이터 문화를 주도함으로써 조직에 영향을 미치는 방법을 알게 됩니다.