2. 자문-1
처음부터 제대로 된 데이터 설계의 중요성
우연히 자료 분석을 부탁받은 컨설팅이 생겨, 해당 기업 사업 분석의 사례를 생성형 AI에 알려주고 글을 써보게 했더니, 제목부터 자극적인 "MS Copilot과 Power BI로 배우는 데이터 분석의 핵심"라는 MSG가 가득한 글이 나왔다. 막상 읽어보니 나로서는 차마 무안할만큼 자극적인 표현이 주는 강한 설득력을 갖고는 있으나, 난 역시 아날로그를, 사람들 간 직접 만남을, 싱겁지만 깊이가 있는 글과 생각을 좋아하는 사람이구나 생각이 들었다.
요즈음 각종 social media에서 생성형 AI로 작성된 글들에 대한 규제 및 경고를 시작하고 있는 것 같은데, 이러한 MSG 느낌을 도저히 따라갈 수 없는 본인으로서는 이러한 움직임에 대체로 찬성한다. 다만, 오늘은 생성형AI에 다소 불편한 느낌을 드러내기 위해 일부러 원문을 그대로 쓰고 내 생각을 살짝 가미해 실어 본다.
들어가며
데이터는 21세기 가장 중요한 자산이다. 하지만 데이터 그 자체로는 가치가 없다. 중요한 것은 어떻게 데이터를 수집하고, 분석하며, 의미 있는 인사이트로 전환하느냐다.
최근 경영컨설팅 프로젝트를 진행하면서 MS Copilot과 Power BI를 활용한 데이터 분석 경험을 공유하고자 한다. 이 과정에서 깨달은 가장 중요한 교훈은 간단하지만 강력하다: 데이터는 처음부터 제대로 설계되어야 한다.
초기 데이터의 한계
프로젝트 초기, 클라이언트가 제공한 데이터는 말 그대로 혼돈 그 자체였다. 엑셀 시트는 부정확한 데이터, 일관성 없는 형식, 중복된 정보로 가득했다. 이런 상태의 데이터로는 의미 있는 분석은 커녕, 기본적인 인사이트조차 도출하기 어려웠다.
... 실제 혼돈까지는 아니었지만 재가공을 해야 하는 번거로움이 만만치 않았다. 이것이 이 글을 쓰게 된 결정적 동기라고나 할까.
AI와 데이터 시각화 도구의 만남
MS Copilot과 Power BI는 이러한 도전 과제를 해결하는 데 큰 역할을 했다. Copilot은 데이터 구조화와 초기 분석 단계에서 도움을 주었고, Power BI는 복잡한 데이터를 직관적이고 강력한 시각화로 변환했다.
... 개인적으로는 강력하다기 보다, 문제를 해결하는 시간을 많이 단축해준다고 생각한다. 검색해서 직접 테스트해보기 전에, 어느정도 답을 얻어서 가능한 해의 범위를 줄이는 것도 많은 도움이 되니까.
데이터 설계의 중요성
여기서 핵심은 데이터 품질이다. 잘못된 데이터로 아무리 첨단 도구를 사용해도 의미 있는 결과를 얻을 수 없다. 우리는 결국 직접 엑셀 예시를 만들어 올바른 데이터 포맷을 보여주는 방식으로 문제를 해결했다.
효과적인 데이터 설계를 위한 핵심 원칙
일관성: 모든 데이터 입력에 대한 명확한 가이드라인 수립
정확성: 데이터 검증 프로세스 구축
구조화: 분석에 용이한 명확한 데이터 구조 설계
정합성: 데이터 간 관계와 논리적 연결성 확보
... 본인은 일부러 교육용 가공의 데이터를 만들어 데이터 품질이 더 좋으면 (깔끔하면) Power Bi에서 처리한 결과도 좀 더 깔끔해진다는 것을 보여주었다.
Copilot의 역할
Copilot은 단순한 보조 도구 이상이었다. 데이터 구조화, 초기 분석, 대시보드 설계 등 전 과정에서 중요한 통찰을 제공했다. 특히 복잡한 데이터 변환 작업에서 그 진가를 발휘했다.
... 도구는 도구일 뿐, 가끔 한계가 있는 것은 어쩔 수 없다.
최종 대시보드: 정량적 인사이트의 승리
최종적으로 우리가 만든 Power BI 대시보드는 단순한 시각화를 넘어 실질적인 비즈니스 인사이트를 제공했다. 복잡한 데이터를 직관적이고 이해하기 쉬운 그래프와 차트로 변환함으로써, 경영진들이 빠르게 의사결정을 내릴 수 있게 했다.
... 어쨌든 일을 해결했으니 대략 만족이다.
결론: 데이터는 설계다
디지털 시대의 성공은 데이터에 달려있다. 하지만 데이터 그 자체가 아니라, 데이터를 다루는 방식에 달려있다. 처음부터 체계적이고 명확한 데이터 설계는 더 이상 선택이 아닌 필수가 되었다.
기술은 계속 발전할 것이다. AI 도구는 더욱 강력해질 것이다. 하지만 근본은 변하지 않을 것이다: 좋은 데이터는 좋은 설계에서 시작된다.
지금 바로 시작하라. 데이터를 존중하라. 그리고 설계하라.
(이 말 자체는 동의하는데, 표현이 너무 정치 슬로건 같다. ㅎㅎ)
