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데이터 분석 좋아, 그런데 내가 할 수 있는 게 뭔데?
2022.11.29
오늘은 데이터 분석 기술에 대한 이야기가 아닙니다. 현대 시대에 모든 분야에 대한 전문가가 되기는 불가능하기 때문입니다. 그렇다고 마냥 외면만 할 수는 없겠죠. 오늘은 전문가가 아닌 우리는 어떤 액션을 취해야 하는지에 대해 알아보려고 합니다.
그전에 우리가 왜 데이터 분석을 고려해야 하는지 살펴보겠습니다.
만약 누군가가 '회사의 매출이 왜 감소했나요?'라고 묻는다면 무어라고 답변하시겠습니까?
딜로이트 안진의 데이터 분석 전문가 이승영 회계사는 아래와 같은 일화를 소개하였습니다. 위 질문을 회사 담당자에게 물었고, 그는 '중국 매출의 비중이 높고, 중국 경기가 침체했기 때문이다'라고 답변했습니다.
하지만 데이터 분석 결과 매출 감소 원인은 달랐습니다. (1) 중국 경기는 회복 국면에 접어들었으며, (2) 이에 따라 매출 수량도 증가하였으나,
(3) 환율이 하락하였고, (4) 특정 판매 업체가 단가를 인하한 것으로 확인되었습니다.
끝으로 그는 '환 위험을 줄이고, 판매 업체의 단가 조정에 대한 협의를 하셔라'라고 솔루션을 제시하였습니다.
여러분은 어떤 답변을 듣고 싶으신가요?
'감에 기반한 판단'인가요? 아니면 '사실에 기반한 원인 분석과 솔루션'인가요?
바로 이 답변이 곧 데이터 분석을 경영에 고려해야 하는 이유입니다. 만약 여러분이 Deal을 고려한다면 그 중요성은 더욱 커집니다. 매출이 감소했다는 지적을 받는다면, (2) 매출 수량은 증가했고, (3)과 (4)에 대해서 유효한 대책을 마련할 수 있다는 대답으로 설득할 수 있을 테니까요.
그렇다면 우리는 데이터 분석을 위해 무엇을 준비해야 하나요?
데이터 분석은 '사실'이라는 원재료를 일정한 공정 통해 '분석'이라는 제품으로 가공하는 과정입니다. 데이터 전처리를 포함한 프로세스와 결과 해석은 전문가의 영역입니다. 잘 하는 사람에게 맡기는 것이 속 시원하죠. 우리가 할 수 있는 또는 해야 할 일은 그 원재료를 마련하는 일입니다.
'사실'을 준비하는 일은 어쩌면 가장 중요한 요소입니다.
원재료가 없거나, 또는 믿을 수 없다면, 이후 과정과 결과는 아무런 가치가 없기 때문입니다.
또한 장기간 착실하게 쌓아야 하는 일이죠. 하지만 동시에 우리에게 친숙한 요소입니다.
'누가 몇 개 얼마에 샀다' 혹은 '누구에게 몇 % 수수료로 줬다'가 모두 그 '사실'이기 때문입니다.
이를 이해하기 쉽고 자세하게 관리하는 것, 그것이 우리가 데이터 시대에서 살아남기 위해 취해야 할 액션입니다.