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데이터 분석 도구를 활용하는 5가지 방법
  • 장병수 칼럼니스트
  • 승인 2013.08.24 09:30
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1. 툴(도구)에 의존하는 것보다는 자신이 직접 깊이 있게 파고드는 것이 더 좋다. 의구심(궁금함)을 갖고 끊임없이 자신에게 질문을 던지면서 말이다. ‘왜(Why)?’를 찾아 해결하려고 하라.

2. 그렇다고 도구(툴)가 필요 없는 것은 아니다. 밑도 끝도 없이 혼자 빡시게 수 작업해 봤자 별로 얻는 것 없다. 사용할 수 있는 도구를 이용해서 최대한 시간 단축을 하라. 힌트를 빨리 얻어 내라는 뜻이다. 흘러가는 데이터 사이에 수많은 인사이트가 있다. 잘 보는 사람이 있는 반면 아무리 좋은 걸 줘도 그냥 흘러 버리는 사람 있다. 생각의 차이다. 앞서 얘기한 why?

3. 데이터 분석 완료까지 전체 과정을 100이라고 본다면 30%는 도구 활용에, 나머지 70%는 직접 분석에 사용하라. 직접 분석이 70%로 숫자가 높다고 앞이 중요하지 않다고 착각하지 마라. 분석에는 강한 집중력과 끈기가 필요한데 앞 단에서 힘을 비축하지 않으면 분석 단계에서 풀어져 버린다(초보자가 가장 많이 저지르는 실수).

4. 유료 분석 아깝다고 공짜만 찾다 보면 결국 총 시간 증가하고 힘 빠지고 단가만 올리고 결과물 품질은 떨어진다. 국내 마케터가 자주 사용하는 방법 중 하나가 여기 저기 흩어져 있는 해외 무료 서비스 짜깁기해서 보고서 만드는 것인데 일단 비주얼이나 논리는 완벽해 보이는 것 같지만 결과는?

실제 실행 단계 들어가서 제대로 작동하는 걸 증명해 낸 사람 있나? 보고서가 투박하더라도 실행 팀에서 결과로 입증해 낼 수 있는 보고서가 훌륭한 것이다.

5. 이 경우 보고서 작성자(또는 데이터 분석 핵심 인력) 불러 놓고 하나 하나 체크하며 물어 보면 자신이 적어 놓은 얘기가 무슨 얘기인지 모른다. 앞뒤가 맞지 않는다. 자신의 지식으로 풀 디벨롭을 하지 않고 여기 저기 짜집기 했으니 논리가 제대로 맞을 리가 없다.

장병수 칼럼니스트  zinicap@uxkorea.com

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