헷갈리기 쉬운 '데이터 정리'와 '데이터 분석'의 차이
데이터 정리는 현황 파악, 데이터 분석은 개선 방안을 찾기 위한 것!
안녕하세요 뷰저블입니다. 오늘은 많은 실무자 분들이 혼동하여 사용하는 '데이터 정리'와 '데이터 분석'의 개념 차이에 대해 설명드리고자 합니다. 간단히 요약하자면 데이터 정리는 '현황 파악'을 위한 것이며 분석은 '실행 방안을 찾기 위한 과정'이라고 설명할 수 있습니다.
현황 파악을 위한 데이터 정리
'데이터 정리'란 서비스 현황과 이전 트렌드를 파악하기 위해 데이터를 말 그대로 '정리'한 것을 의미합니다. 맥도날드를 예로 든다면 전국 각 지점별로 매출에 따라 막대그래프로 나열할 수 있을 것입니다. 지점별로 어떻게 얼마나 매출에 차이가 있는지, 가장 매출이 높은 지점과 그렇지 않은 지점은 어디인지 등을 시각화할 수 있습니다. 잘 정리된 데이터는 뛰어난 데이터 시각화 기법을 구사하고 있으며 현황 파악을 더욱 쉽게 도와줍니다.
페이지 내 요소를 클릭 수 순으로 잘 정리하여 시각화한 뷰저블리뷰저블리는 페이지 내 사용자의 '관심'을 의미하는 클릭 수를 순위 별로 '정리'하여 시각화해줍니다.
'실행 방안'을 찾기 위한 데이터 분석
한편 데이터 분석이란 특정 문제점에 대한 해결 방안, 즉 구체적인 행동 방안을 찾기 위한 과정이라고 정의 내릴 수 있습니다. 한번 더 맥도날드로 예를 들어보겠습니다. 맥도날드 A지점, B지점, C지점 매출 데이터를 살펴보니 B지점이 가장 낮다는 것을 알 수 있었습니다. 하지만 그렇다고 해서 당장 다음 달부터 B지점의 매출 향상을 위한 구체적인 개선 방안을 떠올릴 수는 없습니다. 그럼 어떻게 해야 할까요? 바로 '가설'을 세워볼 수 있습니다. 예를 들어 'B지점' 매출이 낮은 이유는 객단가가 낮아서 일 수 있습니다. 고객 한 명당 객단가와 구매 상품 개수 등을 지점 별로 분석하여 잘 팔리는 상품과 그렇지 않은 상품에 어떤 차이가 있는지를 파악하고, 잘 팔리는 상품을 B지점에 더 홍보하는 등의 방안을 고려할 수 있습니다. 또는 '매출이 낮은 이유는 B지점의 영업시간이 짧기 때문이다.'라는 가설도 세울 수 있습니다. 실제로 지점에 따라 시간대별로 매출이 어떻게 달라지는지를 살펴보고 이를 비교하며 B지점이 문을 닫은 후 얼마나 더 많은 매출을 올릴 수 있을 것인지 등을 계산할 수 있습니다.
이처럼 어느 문제에 대해 가설을 도출하고 검증하며, 구체적인 해결방안을 도출하는 것이 '데이터 분석'이라 말할 수 있습니다.
'데이터 정리'를 통해 현황을 파악하였다면, 이 현황에 대한 가설을 세워 다음 실행 방안을 찾아나가는 과정을 '데이터 분석'이라 말할 수 있습니다. 데이터 정리 없이는 데이터 분석을 할 수 없습니다.
데이터를 정리하여 시각화한 뷰저블. 뷰저블에서 정리해준 데이터를 보고 개선 방안을 도출해 봅시다.위 뷰저블 메인 페이지의 스크롤 히트맵과 중첩되어 나타나는 어텐션 그래프를 살펴봅시다. 28% 사용자가 도달한 구간은 뷰저블 인사이트 블로그(현 브런치)의 콘텐츠를 게재하는 영역인데, 매우 적은 규모의 사용자가 도달하였음에도 불구하고 페이지 숙독률(체류 시간)이 높습니다. '해당 콘텐츠를 상단으로 옮기면 훨씬 더 많은 규모의 사용자가 보기 때문에 클릭 규모가 늘어날 것이야'라는 가설을 세우고, 이를 데이터로 검증하여 분석할 수 있게 됩니다.
'데이터 정리'와 '데이터 분석'의 차이를 이해하셨나요? 데이터 정리는 한 가지 종류의 데이터를 다룬다면 데이터 분석은 2가지 이상의 데이터를 종합적으로 살펴보아야 합니다. 데이터 정리는 현황을 파악하기 위한 것이라면 데이터 분석은 원인, 배경, 해결방안을 찾아나가기 위한 것입니다.
단순히 정리된 데이터인지 또는 분석된 데이터인지를 살펴봅시다. 또한 여러분의 비즈니스 상으로 현재 데이터를 정리해야 하는 시점인지, 분석을 통해 해결방안을 도출해야 하는 시점인지를 구분하도록 합시다.
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