🩺데이터로 진단하고, 디자인으로 해결하자!💡 제품을 만드는 제품 조직에서 데이터와 디자인은 뗄 수 없는 관계입니다. 데이터로 현상은 읽을 수 있지만 어떻게 해결해야 할지 알 수 없고, 데이터에 기반하지 않은 디자인은 문제에 맞는 솔루션을 도출하지 못합니다. 이 글은 그 관계를 잘 설명한 글입니다. 📍요약 🩺데이터로 진단하기. 1. 데이터는 우리의 제품에 대한 사용자들의 반응과 행동에 대한 이해하는 것, 시장에 무슨일이 벌어지고 있는지에 대해 이해하도록 돕는 객관적인 사실입니다. -- 데이터는 정성적 관찰 데이터 (qualitative observations - user research or customer discovery) -- 정량적 행동 데이터 (클릭, 조회수 등) quantitive behavioral data (clicks, views, etc) -- market data 2. 데이터를 잘 아는 것은 직관이 발휘되기 어려운 환경에서도 최상의 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다. 하지만 데이터는 무슨 일이 일어나고 있는지 알려줄 수 있지만 어떻게해야하는지 알 수는 없고, 양적 행동 데이터는 누군가가 무엇을 하고 있는지는 알려줄 수 있지만 이유에 대해서는 알려줄 수 없습니다. (Data can tell you what is happening, but not what to do about it. Quantitative behavioral data can tell you what someone is doing, not why) 💡데이터로 진단하고 디자인으로 해결한다는 것은 3. 어떤 상황인지 자세히 이해하는 것을 의미합니다. 이를 통해 문제에 적합한 솔루션을 만들 수 있을 것입니다. -- 문제가 무엇인가 -- 무엇이 가능한가 -- 어디에 기회가 있는가 4. 여기서 디자인은 어떻게 보이느냐 또는 아름다운 컬러와 애니메이션이 아닌, It is how the product works! 5. 디자인은 솔루션을 탐색하고 솔루션에 도달하는 과정으로, 디자인과 데이터는 상충되는 것이 아닙니다. 6. 결론적으로 데이터는 더 나은 디자이너가 되는 데 도움이됩니다. 그러나 데이터 자체가 놀라운 결과를 가져 오지는 않습니다. (데이터 기반으로 문제를 파악하고 그에 맞는 솔루션을) 디자인을 해야 합니다. In conclusion, data helps you become a better designer. But data by itself does not lead to wonderful things. You still have to design them. 이미 다 아는 내용일 수도 있지만, 데이터와 디자인의 관계에 대해, 그리고 그 역할에 대해 정리하고자 할 때 좋은 글이라고 생각하여 공유드려요! (요약 및 번역이 매끄럽지 않을 수 있습니다. 저자의 의도를 명확히 보고싶으시다면 원문을 읽어보시는 것을 추천드려요!)