두번째, 데이터 분석 전, 해결할 문제부터 잘 정의하기

포트폴리오에서 사용할 분석 프로젝트에서
해결해야 할 비즈니스 문제를
구체적으로 진단하는 것이 매우 중요합니다.

데이터 분석 포트폴리오에서 비즈니스 문제를 정의하는 것이
중요한 4가지 이유를 알려드릴게요.

✅ 구체적인 문제 정의는 곧 실현 가능한 목표로 이어지기 때문입니다.

비즈니스가 마주한 문제를 제대로 이해하면,
데이터 분석을 통해 해결해야 할 실제 문제와
달성해야 할 목표를 더 명확하게 파악할 수 있습니다.

다양한 질문들과 사전 조사를 통해,
비즈니스에 맞는 올바른 질문을 하고
그에 따라 분석의 목적을 구체화할 수 있습니다.

✅ 문제에 맞추어, 맞춤형 분석 범위와 접근 방식을 제안할 수 있습니다.

문제 해결에 필요한 비즈니스 상황, 제약 조건, 이해관계자 요구 사항 등을 고려하여
분석에 적합한 범위와 접근 방식을 설정할 수 있습니다.

사용 가능한 데이터, 관련 자료 및 프로젝트 기한을 정하고
그에 따라 분석 과정을 계획하는 것이 좋습니다.

✅ 실행 가능하고 영향력 있는 분석 결과를 만들 수 있기 때문입니다.

비즈니스에게 꼭 필요한 내용만 추려서 의사 결정에 활용할 수 있습니다.
비즈니스 요구사항과 밀접하게 연계된 분석 결과는
실제 영향력이 있는 문제를 해결하는 데 더 효과적입니다.

✅ 잠재 동료/상사와 효과적으로 소통할 수 있기 때문입니다.

구체적인 요구사항을 통해 동료/상사에게 분석 프로세스와 결과를 명확하게 전달할 수 있습니다. 또 이해관계자의 요구 사항을 더 잘 이해하고 그에 따라 분석을 맞춤화할 수 있습니다.

결국, 비즈니스 문제에 대한 이해는 데이터 포트폴리오의 가장 중요한 단계입니다.

코드 작성이나 모델링 등이 AI로 자동화되는 지금,
좋은 문제 정의는 비즈니스의 목표 달성에 크게 기여할 수 있습니다.