[TIL] 내일배움캠프 260206

 

오늘한 것

• 데이터 드리븐 기획 과제 (~ing)
• [팀] 아티클 카타

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상세 내용 및 배운 점

 

[팀] 아티클 카타

 

아티클 정보

• 1편:  최윤정 Iris 데이터 기반 문제해결, 첫걸음은 '질문'에서 시작됩니다
• 2편: 데이터 기반 문제해결, 핵심은 ‘이슈 분석’부터 시작하는 구조화된 사고
• 3편: 데이터 분석·공유·실행·새로운 문제 정의까지: 데이터 기반 문제해결 단계별 가이드 → 오늘 읽은 것
• 작성자(저자) : 최윤정 (그로스마케터/오픈서베이)

데이터 분석·공유·실행·새로운 문제 정의까지: 데이터 기반 문제해결 단계별 가이드 - 오픈서

 

1. 핵심 내용 요약

• 이 아티클의 주요 메시지 :
  1. 비즈니스 문제를 해결하는 사이클:
     문제 정의 → 데이터 수집·분석 → 결과 정리·공유 → 실행 및 성과 검증 → 새로운 문제 정의
  2. 데이터 수집·분석·해석·시각화:
     데이터가 아니라 질문에서 시작하기. 즉, 문제를 해결하기 위해 꼭 필요한 데이터가 무엇인지에서 출발하자. 데이터 분석은 데이터를 모으고 보여줄 방법을 고민하는 과정이 아니라, 결과물을 먼저 그리고 필요한 데이터를 모으는 과정이어야 한다.
  3. 종합·공유·설득: 데이터 전달 기술:
     생각의 피라미드 구조: Fact → Insight → So What. 반드시 So What 이 있어야 함. 보고서 작성 순서: 스토리 라인 구성 → 밑그림 → 데이터 정리 → 슬라이드 제작
  4. 실행과 효과 분석:
     단순 실행 만족에 그치지 말고, 목표 달성 여부 / 기대한 효과 발생 여부 / 다음 단계의 근거 확보 여부 등을 검증해야 의미 있는 실행이다.
  5. 새로운 문제 정의 - 순환 구조로서의 문제 해결:
     문제 해결은 종료가 아니라 순환(목표 달성 후 목표 상향이나 문제 전환)

=> 데이터 기반 문제해결은 명확한 질문에서 출발해 결과 중심으로 분석·설득·실행·검증을 반복하는 순환 과정이다.

• 핵심 키워드 :
  • 질문, So What, 실행, 검증, 순환

2. 흥미로운 점, 새로 알게 된 점

• 가장 흥미로웠던 부분 :
  • 최종 산출물을 먼저 그려놓고 데이터 채워 넣기
    • 위 개념을 마치 ‘결론을 먼저 내고 데이터를 끼워 맞추라'는 것으로 자칫 잘못된 해석을 할 수 있을 것 같은데, 그게 아니라 '분석이 답해야 할 질문'과 '결과 형태(지표·비교·해석·액션)를 먼저 설계하라'는 것으로 이해해야 한다.
      즉, 역시 ‘목적’이 중요하다는 것.(!)
  • ‘동일한 질문에 답할 수 있다면 단순 분석이 최선입니다.’
    • 전제는 ‘동일한 질문에 답을 할 수 있다’는 것이지만, 역시 분석 도구나 방법은 멋있어 보이기 위한 것이 아니라 수단일 뿐이며 질문에 답을 하는 것. 즉 '목적'에 부합하는 것이 가장 중요하다(!)
  • ‘단순 실행 만족에 그치지 말고, 목표 달성 여부 / 기대한 효과 발생 여부 / 다음 단계의 근거 확보 여부 등을 검증해야 의미 있는 실행이다.’
    • 이게 익숙치 않기도 하고 실무가 아닌 과제라 여기까지 가기가 어려운데, 이렇게 마무리를 잘 지어야 계속 사이클을 돌릴 수 있다.

3. 나의 한 문장 요약

목적을 가진 분석과 결론을 바탕으로한 실행, 검증, 반복이 중요하다.

 

마치 목적 무새(?)가 된 것 같다.....