1-1. 실무 데이터 분석

데이터 분석을 잘 하려면?

1) 데이터 분석을 하려면? 

 데이터 분석이란 무엇일까? 그리고 데이터 분석을 하기 위해 어떤 역량이 요구 될까? 데이터는 사전적으로 말하면 객관적 사실을 수치나 기호로 표현한 것이다. 여기서 데이터를 수치나 기호로 표현했다고 말하는데, 이는 정량적으로 기술할 수 있다는 의미를 갖는다. 이는 여러 개의 데이터가 모였을 때, 이 데이터들의 상태를 객관적으로 규명할 수 있다는 것을 의미한다. 즉 통계를 이용하여 데이터들의 특성과 상태를 표현할 수 있다. 데이터 분석을 하려면 기본적으로 통계를 알고 있어야 한다. 

 그리고 기술의 발전으로 데이터는 기존과 다르게 엄청난 양이 모이기 시작했다. 이는 사람이 직접 계산할 수 있는 양을 넘어서, 컴퓨터가 데이터를 분석하고 있다. 즉 우리는 데이터를 분석할 때, 컴퓨터를 활용(IT)해서 분석해야 한다.

 마지막으로 가장 중요한 것은 분석하고자 하는 데이터의 비즈니스에 대한 이해가 필요하다. 데이터를 분석할 때, 높은 성능의 알고리즘과 프로그램을 사용하여, 빠르고 정확하게 데이터를 계산해도, 그 결과가 실제 비즈니스에 큰 의미가 없다면 실질적으로 분석에 대한 아무런 의미가 없다. 특히 실무에서 이러한 데이터 분석 스킬과 비즈니스 영역의 지식을 결합해 인사이트를 찾기가 쉽지 않다. 실제 분석가들도 데이터를 바탕으로 컨설팅을 할 때, 전체 기간의 1/3 이상의 시간을 해당 비즈니스에 대한 학습기간으로 잡고 분석한다. 그렇게 해야만 데이터 분석을 진행했을 때, 분석 결과를 바탕으로 얻을 수 있는 비즈니스 인사이트를 적절히 찾을 수 있다. 그리고 이 결과를 통해 경영진 또는 관리자는 경험에 의존한 의사결정이 아닌 데이터로부터 도출된 객관적 수치로 의사결정을 합리적으로 할 수 있다.

 위의 3가지 통계역량, IT역량, 비즈니스역량을 모두 적절히 갖춰야만 데이터 분석을 통해 원하는 인사이트를 찾아낼 수 있다. 

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