데이터 분석도 결국은 기획력이다

'손'이 먼저 나가서는 안된다

데이터를 추출하고 패턴을 파악하여 고객이 만족할만한 통찰력 있는 결과를 찾아내며 이를 실무에 적용시키는 것이 나의 일상 업무이다. 나는 남들이 말하는 데이터 사이언티스트이다. 장황하게 설명했지만 실상은 데이터 속에 파묻혀서 일을 하고 있고, 바쁜 사이클 속에서 주어진 시간 내에 최선의 결과물을 내려 노력하는 분석가일 뿐이다. 오늘은 노력하는 분석가로서, 데이터 분석을 하는 자의 잊지 말아야 할 필수 지침을 쓰려한다.

절대 손이 먼저 나가서는 안된다.

절대 손이 먼저 나가서는 안된다. 무슨 말이냐면 분석 목표가 주어졌다고 바로 데이터를 뽑기 시작하지 말라는 것이다. 

빠르고 정확하고 통찰력까지 있는 결과물을 산출하는 분석가일수록 그의 가치는 상승한다. 하지만 이런 가치에 대한 열망 때문인지 데이터를 처음 다뤄보는 이가 흔히 하는 실수는 바로 조급한 마음에서 생긴다. 시간이 없으니 빨리 데이터부터 뽑자라는 생각인 것이다. 데이터 사이언티스트로써 잊어서는 안 되는 점은 목표와 목적이다. 더 빠른 시간 내에 결과물을 내는 것이 당신의 목표가 아니다. 분석 목적에 맞는 결과 산출이 최종 목표이고 부수적으로 '속도'라는 역량이 필요한 것이다.

나의 분석 목표가 무엇이고, 그것을 이루기 위해 어떤 방향으로 데이터를 볼 것이고, 최종 결과물의 형태는 어떻게 표현할지가 머릿속에 먼저 잡혀야 한다. 그것이 말로 또는 글로 풀 수 있다면 그다음 DB(DataBase)에 접속하여 계획한 일을 실행해도 늦지 않는다.

일단 써라!

장담하건대 대량의 데이터 속에서 복수 이상의 업무를 맡게 된다면 과제의 방향이 헷갈리기 시작한다.(솔직히 말하자면 1개의 업무를 진행해도 헷갈린다.) 우리도 이야기하다 보면 어느새 대화가 산으로 가는 경험을 하지 않는가. 따라서 적어야 한다.

 

1) 분석 목표, 분석 배경을 적자.

- 다음 단계의 분석을 진행할 때마다 매번 확인해야 하는 내용들이다. 그래야 내가 왜 이 일을 하고 있고 어느 산을 향해 걸어가고 있는지가 분명해지기 때문이다.

2) 어떤 데이터를 분석에 이용했는지 적어야 한다.

-가지고 있는 데이터가 많지 않으면 굳이 이 부분은 적지 않아도 되지만 데이터를 다루는 업에 종사한다면 DB에는 수많은 정보가 쌓여있을 것이다. 명확히 기록해두지 않으면 나중에는 분석 목표와 다른 분석 대상을 상대로 작업을 진행한 본인을 발견할 것이다. 그제야 스스로를 자책하고, 여태까지 진행한 작업을 처음부터 다시 수행해야 하는 불상사를 맞게 되는 것이다.

3) 분석 결과의 최종 모습을 상상하여 적어보자.

- 아래의 예시가 분석 결과의 최종 모습이라고 할 수 있다. 초록색 색으로 표시되어 있는 정보들에 대한 정의가 명확하게 구분된다면 이제 우리는 하얀색 칸을 채울 수 있는 즉 데이터 통계를 낼 준비가 되어 있는 것이다.

분석 결과 예시

'에이, 쉽네.'라고 생각할 수 있다. 맞다. 쉬운 일이다. 하지만 이 쉬운 일조차도 제대로 수행하지 못해 결국에는 이 산 저 산 다 파보는 경우가 종종 생긴다. 이것이 당신의 야근의 시작인 것이다. 당신의 시간은 소중하다. 그러니 명확한 기획으로 큰 그림을 잡고 그 테두리 안에서의 반복 업무는 컴퓨터에게 맡겨 인간이 가진 영리함을 맘껏 누려보자.