[비즈니스 단계에 따라 데이터를 바라보는 프레 | 커리어리

[비즈니스 단계에 따라 데이터를 바라보는 프레임워크] 흔히 '데이터'를 바라볼 때 어떤 데이터 분석 툴을 도입할 것인지 혹은 어떻게 데이터 팀을 셋팅할 것인지의 관점에서 생각하기 쉬운데요. 데이터는 '그로쓰를 위한 전략적 도구(strategic lever for growth)'임을 상기시키면서, 비즈니스의 성장 단계에 따라 데이터의 역할과 데이터 역량이 무엇인지에 대해 설명하는 좋은 글입니다. '그로쓰를 위한 전략적 도구'가 무엇을 의미하는지는 Strategy → Stage → Team → Tools 의 순서로 이해해볼 수 있다고 합니다. 1. Strategy - (제품의) 강점은 무엇인가? 데이터가 이 강점을 어떻게 개선해주는가? What are your points of leverage? How does data improve those points of leverage? 2. Stage - 현재 제품이 어느 정도 성숙했는가? 데이터의 성숙도는 어떠한가? What stage of maturity is our product in? What stage of maturity is our Data in? 3. Team - 우리의 데이터 전략을 실행하기 위해 어떤 사람들이 필요한가? What people do we need to achieve the data strategy? Are they set up for success internally? 4. Tool - 팀의 성과를 높이기 위해 어떤 툴을 도입해야 하는가? What tools do we need to adopt to facilitate the team's impact? 또한 확장성 있는 데이터 조직을 만들기 위한 프레임워크를 제시합니다. - 데이터 성숙도의 3단계 (Data-informed, Data-driven, Data-led) - 각 단계 안에서의 4가지 역량 (Infrastructure, Analytics, Operations, Team) 예를 들어, Data-driven 단계의 비즈니스는 PMF를 찾은 후 특정 피처 수준에서 제품을 최적화하는 단계입니다. 이 때 데이터는 피처 수준의 최적화, 마케팅 캠페인이나 그로쓰 전략, 핵심 유저 수익화 등에 대한 의사결정을 도와 비즈니스 니즈를 충족시켜야 합니다. 이 단계에서 필요한 데이터 역량은 데이터 웨어하우스 인프라 및 자체 서비스 분석 툴 셋팅, 데이터 관리 정책 수립, 전사적인 실험 및 의사결정 가이드 수립 등이 있습니다. 비즈니스 및 데이터의 단계를 맞추지 않게 되면, 아직 PMF를 찾고 있는 회사인데 고도화된 데이터 인프라를 갖추면서 데이터팀을 셋팅하려고 한다거나, 회사가 충분히 성장한 단계임에도 그에 맞는 데이터 조직과 분석 환경이 갖춰지지 않은 경우가 생기게 됩니다. 결국 회사의 큰 비즈니스 전략과 현 제품의 모습이 어떠한지 파악한 뒤에야 그에 따른 데이터 환경과 역량이 무엇인지 확인할 수 있다는 점을 강조하고 있네요. "Data-driven"이라는 말이 무척 흔해진 요즘, "데이터를 통한 성장(growth)"이 무엇인지 다시 한 번 생각해보게끔 하는 글이었습니다. **번역이 미숙할 수 있기에 원문을 읽어보시는 것을 추천드립니다 🙂

Scaling Data: Data Informed to Data Driven to Data Led - Reforge

Reforge

2021년 5월 16일 오전 12:55

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