[아티클스터디] 데이터 분석가가 되어 보니 중요한 것들

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데이터 분석가가 되어보니 중요한 것들 | 요즘IT

 

• 요약
  1. 데이터 분석가는 조직의 전반적인 의사결정의 퀄리티를 높이는 역할
• 주요포인트
  1. AS-IS
     1. 데이터 분석가는 모델링 하는 사람으로 생각하여 통계, 머신러닝, 딥러닝을 준비하고 머신러닝 기법들을 공부함
     2. 모델의 점수와 데이터를 탐색적 분석하여 인사이트를 제공
  2. To-Be
     1. 린 분석, 비즈니스 모델, 데이터 시각화, 마케팅 등 모델링 기술 이외의 중요한 역량이 있음을 깨달음
• 핵심개념
  1. 데이터기반
     1. 데이터가 흐르는 조직을 구성을 우선하여 고도화된 데이터기반 조직으로 나아가야함
     2. BI TOOL을 활용한 데이터 시각화 강조
     3. 데이터가 흐르는 조직을 위해서는 데이터를 이해하는 구성원이 필요하며 이를 위해 데이터 마트를 구축하는 경우도 증가
     4. 구성원들이 주요지표에 대한 이해를 강화하기 위해 주기적인 리포트 발간 및 주요지표 담당자를 부여하는 방법
  2. 의사결정
     1. 같은 상황에 대한 인식은 각자 위치마다 다르므로 이것에 대한 이해가 필요함
     2. 구체적인 목표 설정을 조금 어려운 수준으로 하여 구성원들의 몰입을 이끌어냄
     3. 해당 행동에 의한 성과의 반영인지 주변 환경에 의한 성과인지 판단할 수 있는 성과측정이 필요함
  3. 지속성
     1. 데이터에 기반해 더 좋은 의사결정을 한다는 전략을 지속적으로 유지하면 가장 높은 성공 확률을 갖추게 됨
• 용어정리
  1. 데이터마트
     1. 데이터 마트는 조직의 사업부와 관련된 정보를 포함하는 데이터 스토리지 시스템입니다. 여기에는 회사가 더 큰 스토리지 시스템에 저장하는 데이터의 일부만 포함됩니다. 기업은 데이터 마트를 사용하여 부서별 정보를 보다 효율적으로 분석합니다.
  2. A/B 테스트
     1. 분할 테스트 또는 버킷 테스트라고도 하는 A/B 테스트는 두 가지 콘텐츠를 비교하여 방문자/뷰어가 더 높은 관심을 보이는 버전을 확인합니다. 주요 측정지표를 기반으로 가장 성공적인 버전을 측정하기 위해 변형(B) 버전과 비교하여 컨트롤(A) 버전을 검증합니다.
  3. 도메인 지식
     1. 정의역 지식, 분야 지식은 특정한 전문화된 학문이나 분야의 지식으로, 보편 지식, 도메인 독립 지식과는 반대의 뜻을 지닌다.
  4. 메트릭 (Metric)
     1. 메트릭은 비즈니스 측정치와 핵심 실적 지표를 나타내는 MicroStrategy 개체입니다. 실질적으로 메트릭은 데이터베이스에 저장된 데이터에 대해 수행되는 계산으로, 그 결과가 리포트에 표시