[📊데이터 분석, 툴 보다는 문제 해결 능력!] (👀간단 요약) 📌어떤 툴을 쓰느냐 보다 더 중요한 것은 ‘문제 해결 능력’ 여기서 문제 해결 능력이란 구조를 잡고 논리를 통해 주어진 문제를 해결하는 능력. 이를 기반으로 분석 툴 활용 능력, 커뮤니케이션 스킬, 수학적 통계지식을 갖춰야 한다는 것이죠. 또 전달력 있는 보고서 작성 능력까지 갖출 수 있다면 금상첨화! 📌습관화 되어야 하는 구조적 사고방법 예를 들어 지난주 우리 회사 영업 이익이 20% 하락했다고 가정해보면, 원인을 찾기 위해 영업 이익을 구성하는 매출, 비용을 관찰하게 됩니다. 더 세부적으로 들어가보면 매출을 구성하는 요소와 비용을 구성하는 요소까지 확인 후 데이터 분석을 진행합니다. 이렇게 구조를 그려 분석 가지를 차근차근 전개하고 필요 없는 것과 필요 있는 가지를 걷어내면서 내가 원래 찾고자 하는 ‘원인’을 탐색해야 합니다. 📌왜 문제 해결 능력? 실전은 교육과 다르기 때문 분석할 시간은 정해져 있고, 해야 할 일은 많은데 그 와중에 변수까지 생기는 것이 현실입니다. 데이터 분석은 효율성을 기반으로 해야 나도, 남도 편합니다. 📌끊임없이 질문하기 본인 스스로가 문제를 가상으로 설정, 문제를 해결해나가는 프로세스를 머릿속에 먼저 그려봐야 합니다. 그리고 문제를 구조화시키고 논리 있게 해결 방안을 찾아가는 일이 중요합니다. (👋중요한 이유가 뭔가요?) 이렇게 생각해보면 더 쉽게 접근해 볼 수 있을 것 같아요. 기획자로 와이어프레임을 만들 때, 파워포인트나 키노트 또는 피그마 등 어떤 '툴'을 활용 할 지 보다 그 안에 어떤 내용을 채워야 할 지가 더 중요하다는 관점으로 말이죠. 문서 편집을 잘 한다고 해서, 그 안에 들어가는 내용까지 잘 정리할 수 있다는 건 아니라는 것. 물론, 어떤 툴을 사용할까? 라는 질문에 이 툴은 협업 관점에서 더 좋아. 이 툴은 편집이 훨씬 간편해. 이 툴은 히스토리 관리에 유용해 등의 기준이 적용 될 순 있지만 접근 방법이나 내용 구성에 있어서는 별도로 고민해 볼 수 있어야 합니다. 데이터 분석에 있어서는 더 중요하게 다가올 수 밖에 없는데요! 변수들이 유독 많기 때문입니다. 본문에 덧붙이자면, 특정 데이터를 확인하기 위한 팀 또는 개인 단위로의 방법 , 확인 사항 등을 잘 정리 할 수 있어야 해요. 우리 앱의 다운로드 수치가 10% 뛰었다고? 왜 그렇지? 하고 활용 중인 툴을 차례대로 확인하면 자칫 '방향'과 '목적'을 잃을 수 있다고 생각합니다. 영향을 줄 수 있는 요소들은 무엇인지 미리 구조화 해두고 활용하고 있는 툴은 검증의 과정에 사용하는 것이 더 바람직 하지 않을까요? (저도 이 과정에서 실수를 많이 했었습니다) 함께 읽어보세요! : 💬 우리는 구조적인 사고를 하고 있을까? -> https://news.publy.co/comments/5224