데이터 분석의 정확도를 높이는 3가지

데이터 분석업무는 기존의 지표들을 바탕으로 의미있는 의사결정을 위한 지표를 제공한다.

다시 말하자면, 사내의 모든 데이터를 관리하고 다룰  줄 알며, 많고 많은 데이터 중에서 의미있는 데이터를 정리하고 가공해서 비즈니스에 필요한 수치를 제공하는 역할을 한다.

 

어느 정도 기반이 닦인 회사라면, 분석은 0에서 시작되지 않는다. 이전에 분석했던 내용, 하물며 다른 팀에서 다루는 데이터를 기반으로 데이터를 정제하고 다루게 된다. 거기서 분석이 시작된다고 볼 수 있다.

 

우리가 소통해야하는 사람은 데이터를 잘아는 사람일 수도 있고 그렇지 않을 수도 있지만 우리는 늘 우리보다 더 데이터를 잘알고 있는 사람을 대한다고 생각하고 업무에 임해야한다. 그래야 의미있는, 퀄리티가 좋은 분석을 할 수 있으니까.

 

그래서 더 나은 분석을 위해 내가 데이터 분석할 때, 생각하는 3가지를 공유한다.

 

1. 내가 분석하는 데이터가 기존에 알고 있는 데이터와 비슷한지 확인하기

데이터 분석을 하다보면 내가 하는 업무에만 집중해서 주변에서 쉽게 찾을 수 있는 보조지표들을 참고하지 못할 수 있다. 그런 보조지표를 보지 못하고 도출한 결론은 현상을 설명하기에 충분하지 않을수 있다. 그럴때는, 다른 부서나, 혹은 팀내에서라도 활용하는 지표가 있는지 확인해봐야하고 그 내용들은 분석 할 때 충분히 고려되어야 한다.

 

2. 나보다 더 넓은 지식을 가진 구성원과 결과 내용 공유하기

혼자 분석을 하다보면 한가지 생각에 빠져서 다방면으로 분석을 하지 못할 수 있다. 그럴때는 주변에 나보다 넓은 도메인지식을 가진 혹은 나와 비슷한 업무를 하는 사람과 내용을 공유해본다. 그러면 내가 미쳐 보지 못했던 그런 것들도 알수 있게된다.

 

3. 계속 의심하기

몇달 혹은 몇년간 업무를 하다보면 내가 당연히 맞다고 생각하게 되는 경우가 있다. 그런 상황이 오게되면 결국엔 내 고집으로 잘못된 데이터 분석을 할 수 있다. 항상 내가 분석한 내용이 100%맞을 수는 없다 라는 점을 염두에 두고 다시한번 의심해봐야 한다.

 

지금 이 글을 쓰고 있는 나도 매일 하고 있는 분석이 정확한지, 혹은 이런 방법밖에 없는지 고민을 하곤 한다. 그럴때마다 위 방법들을 통해 조금의 두려움이라도 해소하고 다음 스텝으로 넘어간다. 실수하지 않는 사람은 없다. 하지만 노력하고 꾸준히 배운다면 그 실수를 줄일 수 있을 것이다.