[Article Study ④] 데이터 리터러시(Data Literacy)를 올리는 방법

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데이터 리터러시(Data Literacy)를 올리는 방법 | 요즘IT

 

• 요약 : 화해 社의 데이터를 활용해 문제를 해결할 수 있는 ‘데이터 리터러시’ 활용하기 (문제 정의-솔루션-측정 지표 만들어내기)
• **1) 데이터/실험 기반 사고방식** **2) 분석 흐름대로 데이터를 탐색할 수 있는 환경**
• 데이터 맵 -대시보드
• 3) 이 과정을 도와주는 분석가들이 필요 - 데이터 분석가 -데이터플랫폼

1) 데이터/실험 기반 사고방식

(문제 - 관련 OKR(목표 및 핵심지표) - 측정지표 - 가설검증 기준 - 검증 후 변화될 액션 - 결과 - 학습한 점)

(간단히 문제 정의-솔루션-측정 지표 만들어내기)

2) 분석 흐름대로 데이터를 탐색할 수 있는 환경

• 데이터 맵

: 분석가 없이도 가장 중요한 지표에 집중할 수 있도록 전사에서 다루는 중요한 인풋, 아웃풋 지표 간 관계 표현한 관계도 제작 및 공유 /

: 방대한 정보예방 설정원칙 1) 측정 가능하고, 2) 직접적으로 control 가능

→ 본인이 해결해야 하는 문제가 어떤 지표와 연관되어있는지 빠르게 파악

1. 데이터/실험 기반 사고방식

(문제 - 관련 OKR(목표 및 핵심지표) - 측정지표 - 가설검증 기준 - 검증 후 변화될 액션 - 결과 - 학습한 점)

(간단히 문제 정의-솔루션-측정 지표 만들어내기)

-대시보드

: 지표관계 이해 후 흐름에 따라 지표의 현재 수준 확인할 수 있는 환경 (분석 흐름을 따라가며 지표 탐색 및 원인집작 가능) (비전문가도 해석가능)

3)이 과정을 도와주는 분석가들이 필요

• 데이터 분석가

: 데이터 추출 - 문제 정의 - 원인 분석 - 액션 아이템까지 도출 필요.

: 제품/비즈니스 성장 위한 지표 설계 및 대시보드 개발 / 실험 설계/ 핵심지표 모니터링 및 지표 변동의 root cause 분석/ 실질적 액션 아이템 제안/ 데이터기반 사고전사적 코칭 및 컨설팅 역할

-데이터플랫폼

• 데이터 레이크 : 모든 원천데이터 적재
• 데이터 웨어하우스 : 신속하게 정확한 데이터를 추출할 수 있도록 구조화
• 데이터 카탈로그: 데이터 레이크/ 웨어하우스 내 어떤 데이터가 있는지 쉽게 확인가능
• 주요 포인트 : 실무에서 의미없는 데이터 요청사례 많음. 데이터를 잘 활용하는 방법 사례 볼 수 있었음
• 이를 데이터 리터러시 능력을 통해 해결하고 더불어 구성원들이 데이터를 바라보는 올바른 관점을 만들고 유지 및 강화시키는 환경이 필요하다.

 

 

-데이터 리터러시 : 데이터를 활용해 문제를 해결할 수 있는 능력

• 용어 정리 :

-OKR: 목표 및 핵심 결과 지표(Objective and Key Results)

-KR : (Key Result) 달성률 분석가의 산출물로 협업팀/ 밴드 과제지표 및 전사지표의 성장 또는 중요 의사결정 견인 (1인당 월 2회 달성)