데이터 분석이란 무엇일까?

1. 오늘의 아티클

데이터 분석이란 무엇일까? ┃ Technical Writer Dionysia Lemonaki (요즘IT 번역글)

https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1567/

최근 주목 받는 데이터 분석이 무엇인지, 왜 중요한지, 실무에 필요한 기술이 무엇인지 알아본다.

2. 정보 요약

1) 데이터란 무엇인가? 

데이터는 특정 사실이나 정보의 집합으로 크게 2가지 유형으로 나뉜다.

- 정성적 데이터

: 측정하거나 계산할 수 없는, 숫자가 아닌 데이터

: 이미지, 비디오, 텍스트 문서, 오디오, 주관적인 감정이나 의견, 인식 등을 담은 서술형 데이터 등이 포함

- 정량적 데이터 

: 셀 수 있고 측정 가능하며 비교할 수 있는, 숫자로 표현되는 데이터

: 통계적 분석 수행을 통해 데이터의 기본 패턴과 추세 파악 가능 

 

2) 데이터 분석이란 무엇인가? 

데이터 분석은 데이터를 정리하고, 변환하고, 조작하고, 검사함으로써 원시 데이터에서 유용한 인사이트를 도출하는 작업이다. 인사이트는 차트, 그래프, 대시보드와 같은 시각적인 형태로 표현된다. 핵심은 트렌드 식별과 예측, 데이터 패턴과 상관관계 파악을 통해 복잡한 문제의 해결책을 찾는 것이다. 

 

3) 데이터 분석은 왜 중요할까? 

- 제품이나 서비스에 적합한 타깃 파악으로 효율적인 전략 수립이 가능해짐 

- 정확한 성과 측정으로 제품이나 서비스만의 경쟁력이나 취약점을 파악할 수 있음

- 정보에 입각한 올바른 의사결정으로 문제 해결과 조직 성장에 도움을 줌 

 

4) 데이터 분석 프로세스 개요

1단계	>	2단계	>	3단계	>	4단계	>	5단계
목표 설정		원시 데이터 수집		데이터 정제		데이터 분석		결과 공유
- 문제 인식 및 식별 - 분석에 필요한 데이터 파악		- 데이터 유형 및 방법론에 맞는 데이터 수집		- 데이터 구조화  - 데이터 누락 및 오류 수정, 제거		- 비즈니스 목표와 방향성에 맞는 분석 기술 활용		- 데이터 시각화 및 스토리텔링 - 직관적이고 간결한 결과 제시

 

[!] 데이터 분석 기술의 종류 (상단 표 내 4단계)

• 기술적 분석(Descriptive Analysis): 분석 프로세스의 기본이자 가장 첫 단계다. 데이터의 핵심 포인트를 살피고, 이미 벌어진 일에 집중하며 수집된 데이터를 요약한다. "무슨 일이 일어났지?"라는 현상에 집중하는 것이 목표
• 진단적 분석(Diagnostic Analysis): 수집된 데이터로 당면한 문제의 원인을 이해하고 패턴을 찾아내는 단계다. "왜 이런 일이 일어났지?" 원인을 분석하는 것이 목표
• 예측 분석(Predictive Analysis): 미래 트렌드를 감지하고 예측하는 단계로 기업의 미래 성장에 중요한 인사이트를 준다. "앞으로 어떤 일이 벌어질까?" 예측적 관점으로 분석하는 것이 목표
• 처방적 분석(Prescriptive Analysis): 위 세 단계에서 얻은 모든 인사이트를 토대로 앞으로 다가올 일에 대비책을 세우고 실행 가능한 계획을 수립하는 단계다. "무엇을 해야 할까?" 해결책을 도출하는 것이 목표.

5) 데이터 분석에 필요한 기술은 무엇일까? 

- 수학과 통계에 대한 높은 이해

- SQL 및 관계형 데이터베이스에 대한 지식

- Phython, R 등 프로그래밍 언어 지식

- 타블로 등 데이터 시각화 도구에 대한 지식

- 엑셀 지식 

3. 인사이트

- 큰 틀에서 데이터 분석 목표가 명확히 잡혀 있어야, 단계적으로 원활한 업무 진행 가능
  하여, 1단계 목표 설정 과정에서 4가지 데이터 분석 기술에서 언급된 질문에 대한 가설을 마련해두면 좋을듯

- 데이터 분석 결과가 의사결정에 중요한 역할을 하는 만큼 데이터 수집 설계 및 정제 과정에 심혈을 쏟아야 함