[아티클] 데이터 리터러시(Data Literacy)를 올리는 방법

주제 : 데이터 리터러시를 올리는 방법

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데이터 리터러시(Data Literacy)를 올리는 방법 | 요즘IT

 

1. 데이터 리터러시란 ? 

> 데이터를 활용하여 문제를 해결할 수 있는 능력을 말함.

 

2. 데이터를 잘 활용하려면 ?

> 데이터/실험 기반 사고방식이 자리 잡아야 한다.

 

'실험 프로세스' 도입 --> 업무를 진행할 때, 문제 해결을 위해 실험을 하는 방식으로 진행되도록 하는게 골자.

(해결하려는 문제/관련OKR/측정 지표/가설 검증 기준/검증 후 변화될 액션/결과/학습한 점)

많은 구성원이 '문제 정의 - 솔루션 - 측정 지표'를 만들어내는데에 매우 익숙해짐.

 

> 분석 흐름대로 데이터를 탐색할 수 잇는 환경이 필요함.

 

가장 중요한 지표에 집중할 수 있도록 전사에서 다루는 중요한 인풋 지표와 아웃풋 지표 간의 관계를 표현한 관계도를 제작 및 공유 --> 대시보드를 통해 분석 흐름을 따라가면서 지표들을 탐색할 수 있도록 설계 (최상위 문제 발견 시 각 지표와 관련된 하위 지표들이 구성된 분석 대시보드에서 원인을 짐작 가능함)

 

> 분석가들의 필요성

 

문제를 정의하고 원인을 분석한 뒤에는 액션 아이템까지 도출하여 리포트를 제공받은 협업팀이 실행에 옮기도록 만들어야 함.

 

3. 데이터 플랫폼

 

> 데이터 웨어하우스 : 신속하게 정확한 데이터를 추출할 수 있도록 구조화 됨. --> 분석가의 업무 효율을 비약적으로 상승시킴. 본질적인 분석 업무에 더 많은 시간 할애 가능해짐.

 

4. 결론

 

> 구성원들이 데이터를 바라보는 올바른 관점을 만드는 것이 가장 중요하고, 이 관점을 유지 및 강화하기 위한 환경이 필요하다.

이 때, 경영진들의 강한 지지가 환경 조성에 중요한 역할을 함.

 

5. 용어

OKR : 목표 및 핵심 결과지표(OKR)는 인텔에서 시작되어 구글을 거쳐 실리콘밸리 전체로 확대된 성과관리 기법으로, 조직적 차원에서 목표(objective)를 설정하고, 결과를 추적할 수 있도록 해주는 목표 설정 프레임워크다. 앤디 그로브 전 인텔 회장 겸 CEO가 처음 고안한 개념이다.