Dashboard? Intelligence!

스타트업 경영자를 위한 데이터 분석의 목표 설정

CIO Korea에 따르면, 데이터 과학 프로젝트가 실패하는 8가지 이유는 크게 8가지로 나누어 볼 수 있다고 한다.  

1. 데이터 품질 불량  

2. 해결할 문제에 관한 불명확한 정의

3. 관련 데이터 부족

4. 데이터 투명성 부족  

5. 결과가 불확실하다는 것을 인정하지 않으려는 태도

6. 경영진의 지원 부재

7. 역량 부족

8. 애초에 적절한 해법이 아니었던 경우

데이터 과학 프로젝트가 '실패'하는 8가지 이유

나는 이들을 크게 3가지로 재분류할 수 있을 것 같다.

1. 데이터 자체의 문제

2. 데이터 분석 역량의 문제

3. 데이터 분석 목표 설정의 문제

실무자의 입장에서는 1번과 2번이 큰 문제이지만, 경영진의 입장에서는 3번이 더 큰 문제이다.

왜냐하면, 초기 스타트업 경영진은 대체로 데이터를 이용한 경험이 많지 않기 때문이다. 반면에 최근 수년간의 데이터 과학 분야의 발전은 데이터에 대한 기대를 지나치게 높여 놓았다.

데이터 분석을 경영에 도입하려는 경영자들이 제일 먼저 해야할 일은 데이터 분석을 통해 달성할 목표가 무엇인지를 결정하는 것이라고 생각한다.

그렇지 않으면, 전문가들이 추천하는 수많은 데이터 과학 방법론들 사이에서 길을 잃을 가능성이 높기 때문이다.

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만약 데이터에 관련된 업종이 아니라면, 나는 Business Intelligence가 스타트업 경영자에게 가장 시급한 데이터 분석의 목표라고 생각한다.

여기에서 Intelligence 는 개인의 지능을 말하는 것이 아니라 "특정 대상에 대해 정보를 수집하고 해석하는 활동"을 말한다.

마치 정보기관에서 다른 국가나 단체에 대한 첩보활동을 통해서 정보를 수집하고 해석하여 위기에 대응하는 것처럼

intelligence

Business Intelligence는 비즈니스 활동의 이해관계자들에 대한 정보를 수집하고 해석하는 활동을 말한다.

모든 비즈니스에서 공통적으로 가장 중요한 이해관계자는 고객이기 때문에 Business Intelligence의 주요 대상은 당연히 고객이다. 

그 외에는 비즈니스의 성격에 따라서 다소 차이가 날 수 있다. 제조업이라면 생산 효율이나 제품 품질, 직원 생산성 관련 정보가 중요할 것이다. 유통업이라면 유통 매장과 물류센터의 정보가 중요할 것이다.  

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아쉽게도 많은 스타트업에서는 Business Intelligence를 데이터 시각화 소프트웨어를 사용하는 것으로 이해하고 있다. 

예를 들면, 데이터 분석을 데이터 시각화 소프트웨어를 이용해서 Dashboard를 만드는 일이라고 생각하는 경우가 많다.

Dashboard는 원래 자동차의 속도와 RPM을 확인할 수 있는 운전석의 계기판이 붙어 있는 부분을 말한다. 

Dashboard의 목적은 모니터링이지 데이터 분석이 아니다. 마치 우리가 매일 운전한다고 데이터 분석을 하는 것이 아닌 것처럼 말이다.

Why is it called a Dashboard? History Of Dash Pads - Dashes Direct Classic Car & Truck Restoration Products

실제로 많은 데이터 분석팀에서 수 많은 Dashboard를 만들어 내고 있다. 조금이라도 많은 정보를 하나의 화면에 집어 넣으려고 시간을 쓰면서 노력한다. 

하지만 대부분의 Dashboard는 경영진 등이 많이 활용하지 않는다. 조금만 생각해보면 당연하다. 아무도 계기판이 수십개가 붙어있는 자동차를 운전하고 싶지는 않기 때문이다.

데이터 분석팀의 역할은 Dashboard를 만드는 것이 아니라 Business Intelligence를 제공하는 것이다.

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