[스타트업 초기 데이터 솔루션 고민 - BI vs. PA] 스타트업은 초기에 회사 전체 데이터를 어떻게 관리하고 활용해야 할지 고민해야한다. 크게는 Business Intelligence 툴을 조

[스타트업 초기 데이터 솔루션 고민 - BI vs. PA] 스타트업은 초기에 회사 전체 데이터를 어떻게 관리하고 활용해야 할지 고민해야한다. 크게는 Business Intelligence 툴을 조기 도입할것인지 Product analytics 나 Marketing Analytics 를 먼저 사용할것인지에 팀별로 토론이 이어진다. 최근에는 사용 목적에 따라 솔루션들이 매우 세분화 되어 있기 때문에 격한 논쟁까지 이어지는 경우가 많다. 많은 경우 Power game 으로 정치적인 힘이 강한 개인이나 팀이 결정하는 대로 수긍하고 도입하게 되는데 매우 안타까운 현실이다. 적절한 시기에 목적에 맞는 툴을 도입해야 경쟁이 치열한 스타트업 업계에서 빠르게 성장해 나갈 수 있다. 아래와 같이 짧게 정리해보았는데 결론적으로 말하자면 주사용 목적이 다르기 때문에 PA 툴과 BI 모두 도입하시는걸 추천. PA 는 유저가 자사 서비스를 어떻게 사용하고 행동하는지를 분석하여 어떻게 개선시킬 것인가에 답을 주는 툴이라면 BI는 좀 더 광범위한 비지니스 의사결정을 위한 툴이다. - BI: 회사 전체의 비지니스 의사결정에 필요한 데이터 기반 인사이트 제공 - PA: 프로덕과 그로스 마케팅 의사결정에 필요한 데이터 기반 인사이트 제공 (유저 가입 플로우 분석) - 가격: 가격정책이 같은 기준이 아니기 때문에 단순 비교는 어렵지만 대체로 BI 가 PA 보다 훨씬 비쌈 - 도입 난이도: BI 가 PA 보다 도입 난이도가 일반적으로 훨씬 높고 엔지니어링 리소스가 많이 들어감 - 사용 난이도: BI > PA, BI의 경우 온보딩 기간이 길고 정교한 분석을 위해서는 SQL 스킬이 필요한 경우가 많지만 PA는 graphical interface 에서 drag&drop 으로 분석이 거의 이루어짐 - 데이터 정확도: BI > PA, BI 는 데이터베이스에 정확하고 확실한 데이터만 저장하지만 PA 는 데이터베이스가 아닌 클라우드에 다소 불확실한 데이터들도 많이 있음. 그도 그럴 것이 단순 방문자 데이터들도 사인업 플로우상 Potential 클라이언트로 취급하고 하나로 묶어서 유저 프로파일을 만들어서 제공하여 가입자로 전환 시키려는 목적을 가지고 있기 때문