실전 데이터 분석 35 - 실무에서 분석하는 데에 있어서의 어려움

파트에서 같이 스터디를 해보자고 구입했던 [경험에서 배운다! 실전 데이터 분석 35]

여기서 업무하면서 정말 많이 공감 갔던 내용들과 적용해 볼 점들을 정리해서 기록해두고자 한다.

우선 업무 리소스를 효율화해서 업무를 하는 것이 그 무엇보다 중요하기 때문에

분석 방향을 기획하고 거기서 안건 구체화를 하여 R&R을 정하는 게 무엇보다 중요했다.

 

실무 데이터 분석의 어려움과 고민 

[CASE 1] 분석 목적은 뒷전 흥미 위주의 분석을 하고 있다.

그렇지 않으면 분석하다 방향성을 잃을 경우가 많고 이것도 봐야 하고 저것도 봐야 하고.. 하는 방식의 "흥미 위주의 분석"을 하고 있는 상황들이 발생되게 된다.

 

1. 데이터 분석 후 취하게 될 액션
2. 데이터 분석에서 얻게 되는 분석 결과(*분석 시나리오와 가설 및 결과)
3. 분석 결과와 액션의 연결

• 사유. 손에 잡히던 분석 목적은 멀어져 가고 무엇을 위해 분석을 하고 있는 지 알 수 없게 되면서 전체 정리 작업이 많아져 프로젝트가 지연되는 경향이 높기 때문
• 해결점. 분석 목적을 명확히 해두고 추가 분석 건은 필요성 정도 + 이유 아카이빙 간단히 해두고 백로깅

➡️ 이미 하고 있는 부분이지만 구체적으로 한 줄로 정리해 기록해보자, 추가 분석 건은 왜 필요한 것 같은 지 / 어떨 때 진행하면 좋을 지에 대해서 아카이빙으로 남겨두면 된다. 

 

[CASE 2] 분석 요청자와의 인터뷰가 정처없이 늘어지고 있다.

 

• 목적 : 무엇을 위한 회의 및 인터뷰인가 > 데이터 항목, 정의, 기간 등 구체화해야 한다
• 영향 : 인터뷰를 함으로써 나중에 어떤 영향이 있겠는 가 > 구체화했을 때의 장점
• 이점 : 인터뷰를 통해 무엇을 얻을 수 있는 가
• 서브 목표 : 인터뷰를 통해 “데이터 리터러시” 관점을 심어주자

분석 요청 건이 있고 나서의 분석을 착수할 때에는 목적 파악 > 구체화 > 요청자와의 인터뷰 > 분석 방향성 기획 > 업무 리소스 배분 후 분석 착수의 형태 프로세스로 잡아 가는 것이 효율적이다.

 

그렇게 되면 업무 시간 내에 최대의 효율로서 업무를 해낼 수 있다. 

(*데이터 분석이라는 건 개인적으로 시간 싸움보다는 기획을 잘 잡고 우선 착수해 단계적으로 진행하는 게 가장 좋은 방법인 것 같다.)

 

특히 마감기한에 쫓기듯이 업무를 진행하게 되면 질 높은 분석이 나오지 않기 때문에 이 부분을 유의하는 게 좋다. 

 

[CASE 3] 데이터 분석 프로젝트의 전체 청사진을 그리지 못하고 있다.

저자는 데이터에서 열어두고 분석 프로젝트를 그리기 보다는 역산으로 결론을 정해 놓고 구체화를 하라고 말한다.

이 부분은 실제 업무를 진행하면서 "가설" "결론"을 설계하고 분석 시나리오를 그리는 작업의 일종이라고 생각되었다.

 

실제로 분석 업무를 했을 때 어려운 건 뭐부터 어떻게 해야 하지?였는 데

이런 과정처럼 진행했었을 때 오히려 분석 안건이 구체화되고 빠르게 분석이 진행되곤 했다.

• 역산 과정 : 액션 → 분석 결과 → 분석 → 데이터의 차례로 거슬러 생각하여 불필요한 분석 줄이기
• 이렇게 청사진 그려 분석 범위를 좁히고 다시 데이터 → 분석 → 분석 결과 순서에 맞춰 청사진 완성하기

[데이터 분석 방향성 기획] 이라는 타이틀을 가지고 업무 최우선 순위로 진행하는 데, 

이게 업무를 함에 있어서 꽤나 많은 도움이 되었다. 

 

[CASE 4] 프로젝트가 시작됐는 데 구성원 간에 손발이 맞지 않는다.

분석 요청자와의 인터뷰 통해 데이터 분석을 구체화하고 프로젝트 시작 → 킥오프 미팅 진행하기

인터뷰 내용 정리, 분석 목적 명시, 일정과 역할 분담 후 자료 형태 제공

 

요청자의 경우, 분석을 구체화 하는 데에 있어서는 어려움을 겪는 경우가 있다. 

분석을 하는 데에 있어 구체화 작업 진행 > 인터뷰를 통해 의도를 파악하면 분석하는 데에 있어 더 수월한 것 같다.

 

적용 Point : 데이터 분석가에게 중요하다고 생각되는 태도는 "경청하는 자세"이다.

그저 듣는 것에서 더 나아가 상대방 말의 배경과 맥락까지 파악해야 니즈에 맞는 분석을 할 수 있다. 

 

[CASE 5] 필요한 데이터가 부족하다는 사실을 분석 도중에 깨달았다.

분석 요청자가 데이터를 직접 확인하게 해 명확히 정하기 → [분석 대상 / 사용할 데이터의 단위 / 사용할 데이터 기간]

 

만약 분석을 하는 데에 있어 기준점 / 비교 대상과 같은 것들이 모호하다면

이를 구체화하는 중간 체크 과정이 필수적으로 필요하다.

 

적용 Point : 특히 분석에 대한 데이터 및 지표 구체화를 할 때 중간 체크하는 과정을 두면

더 만족도 높은 결과물을 도출할 수 있으리라 기대한다.

 

✏️ 즉, 분석 요청자와 소통을 보다 원활히 해 최소의 분석으로 원하는 결과를 얻을 수 있도록 하는 것이 포인트
앞으로 분석을 함에 있어서 위의 케이스들과 적용 포인트