요즘 조금 더 나은 데이터 분석가로 성장하기 | 커리어리

요즘 조금 더 나은 데이터 분석가로 성장하기 위해서 다른 스타트업, 혹은 다른 기업들은 어떤 식으로 데이터 분석을 진행하는지, 그리고 데이터팀은 어떤 방식으로 돌아가는지 많은 글을 찾아보려고 노력하는 중입니다. 글을 읽으면서 정말 도움이 된 글을 하나 공유드리고자 하는데요. '화해'의 블로그에서 게재 했던 'data-driven 의사 결정을 위한 방법' 입니다. 주로 스타트업의 의사 결정 방법 중 제일 중요하게 생각하는 'data-driven' 결정은 단지 '숫자'만 보고서 의사 결정하기보다는 논문을 작성할때 처럼 가설 -> 실험 -> 가설 검증. 에 따른 데이터를 이야기합니다. 이 글에서 설명하는 data driven 결정 방법 또한 '실험' 내에서 가설 -> 지표 설정 -> 실험 -> 결과 -> 인사이트의 프로세스로 진행이 된다고 합니다. 제가 재직하는 넥스트유니콘 또한 이전에 모였던 데이터를 바탕으로 다음에 기획할 가설을 설정하고, 이를 빠르게 실험하고, 어떤 지표를 볼 것인지 그리고 어느 기간동안 볼 것인지 설정 후 가설 검증에 들어가는데요. 몇몇 가설은 검증에 실패할 때도 있지만, 이 실패를 통해서 배우는 인사이트 또한 굉장히 많습니다. 그 이유 중 하나로는, 가설을 설정할 때에도 데이터를 기반으로 가설 설정을 하기 때문이라고 할 수 있는데요. 실패한 가설의 경우에는 그럼 다음에는 이 데이터를 어떤 식으로 해석을 해야할지, 그리고 이 전 데이터 분석은 어느 부분에서 잘못 해석했는지에 대해서도 배울 수 있기 때문입니다. 사실 'data-driven' 의사 결정이라는게 말은 쉽지만 실제로 이를 행하는거 자체가 어렵다고 생각합니다. 먼저 플랫폼 내 데이터에 대해서 정확하게 파악해야하기도 하고, 해당 데이터가 어떤걸 이야기하는지 그리고 그 데이터의 흐름은 어떻게 진행되는지, 그리고 이 흐름이 왜 나왔는지에 대해서도 명확하게 이해하고 분석한 후 data driven 의사 결정이 진행이 된다고 할 수 있습니다. 아직까지는 쪼무래기 데이터 분석가이지만, 넥유 내의 data driven 의사 결정을 위해서 많은 문헌들과 그리고 경험을 통해서 진짜 data 기반 의사결정이 이끌어질 수 있도록 고민하면 내일은 그래도 더 성장한 쪼무래기 데이터 분석가가 될 수 있겠죠 ?

Data-driven 의사 결정을 위한 방법 - 화해 블로그 | 기술 블로그

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2021년 8월 4일 오전 1:45

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