데이터 분석 데브코스 | 파트 2 – 데이터 기반 의사결정과 조직 구조 이해

■ 데이터 기반 의사결정이란?

데이터 기반 의사결정(Data-Driven Decision Making)은 직관이나 감에 의존하지 않고, 데이터를 근거로 판단하고 행동을 결정하는 방식을 의미함

과거의 데이터를 바탕으로 현재 문제를 분석하고, 최적의 의사결정을 내리는 데 유리.

하지만 모든 상황에서 데이터 기반 의사결정이 가능한 것은 아님. 예를 들어, 전혀 새로운 일을 시도할 때는 Data-Informed Decision처럼 데이터를 참고하되 최종 판단은 사람이 내리는 방식이 더 적합할 수 있음.

■ 데이터 팀의 조직 구조 유형

조직에서 데이터를 다루는 방식에 따라 데이터 팀의 구조는 크게 세 가지

• 1. 중앙 집중형 (Centralized)
  -> 모든 데이터를 중앙 데이터팀이 관리하며, 분석 요청이 있을 때 부서에 결과 제공
  -> 통일된 방식으로 관리 가능하나, 부서별 니즈 반영은 느릴 수 있음
• 2. 분산형 (Decentralized)
  -> 각 부서에 자체 데이터 인력을 배치하여 빠른 분석과 의사결정 가능
  -> 중복 업무 발생과 데이터 통합 어려움 등의 단점 존재
• 3. 하이브리드형 (Hybrid)
  -> 중앙팀과 부서별 분석가가 협업하는 구조
  -> 중앙은 데이터 품질/표준 유지, 부서는 실무 중심 분석 수행

■ 좋은 KPI(핵심성과지표)의 조건

KPI는 단순 수치가 아니라, 조직의 목표와 방향을 나타내야 함. 좋은 KPI 특징.

• 정량화 가능
• 반복 측정 가능
• 행동 유도 가능 (인사이트 기반 행동 변화)
• 조직의 핵심 가치와 연결되어야 함

예시
-> 좋은 KPI: 전환율, 활성 사용자 수
-> 허영 지표(Vanity Metric): 앱 설치 수, 단순 가입 수 등

■ 지표의 유형 - 선행지표와 후행지표

• 선행지표(Leading Indicator): 결과에 영향을 미치는 행동 지표 (예: 장바구니 담기 수, 클릭률)
• 후행지표(Lagging Indicator): 성과 자체를 측정하는 지표 (예: 매출, 고객 수, 이탈률)

■ 실습 도구 - Simple ML for Sheets

이번 파트 Google Sheets에 설치 가능한 Simple ML for Sheets를 사용해, 머신러닝 예측 모델을 실제로 다뤄보는 실습.

주요 절차:

1. 데이터 불러오기
2. 예측하고자 하는 Target 설정
3. 회귀 or 분류 모델 적용
4. 결과 시각화 확인

개발 지식이 많지 않아도 사용할 수 있어, 입문자에게 매우 유용한 도구

■ 마무리

데이터 기반으로 사고하고, 조직 내 데이터 구조를 이해하는 것은 분석가에게 필수 역량. 실무에서 바로 적용할 수 있는 지표 설정법과 조직 구조 이해를 통해, 보다 전략적인 분석이 가능함을 느낌.

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이 글은 강의 내용을 바탕으로 내가 직접 정리하고 느낀 것을 기록한 포스팅입니다.
수업 내용의 저작권은 해당 교육기관에 있으며, 개인적인 복습용 글입니다.