[자기 계발/데이터 분석] 데이터 분석의 5단계 프로세스 - 1&2단계

 
안녕하세요?
 
저는 글로벌 기업에서 5년 차 데이터 분석가로 근무하며, 주요 역할은 데이터를 분석하고 이를 바탕으로 보고서를 작성하여 비즈니스 의사결정을 지원하는 것입니다. 이 과정에서 가장 큰 과제는 다양한 요청을 효율적으로 처리하는 동시에, 비즈니스의 요구사항을 충분히 이해하여 데이터를 기반으로 한 정확한 결정을 내리도록 돕는 것입니다.

 

경험을 통해 깨달은 중요한 점은, 비즈니스 인텔리전스 업무를 수행할 때 "빠르게 처리하는 것"에만 집중하면 여러 가지 함정에 빠질 수 있다는 것입니다. 

 

구체적인 절차 없이 일을 진행하면 
1) 중복된 보고서 작성이 늘어나고
2) 동일한 데이터를 반복적으로 다루게 되며
3) 데이터에 대한 깊이 있는 이해 부족으로 인한 부정확한 결과를 제공할 가능성이 높아집니다.

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이러한 문제를 방지하기 위해 저는 체계적인 데이터 분석 프로세스를 도입하여 업무에 적용하고 있습니다.
 보고서를 작성하기 전, 항상 다음의 5단계 과정을 고려하며 데이터를 분석합니다.

 

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1. 비즈니스 요구 분석 (Business Understanding)

우선적으로 해야 할 일은 분석 대상인 비즈니스 요구사항을 명확히 파악하는 것입니다. 이 과정은 자칫 간과되기 쉬우나, 매우 중요한 단계입니다. 이를 소홀히 하면 어떤 데이터를 수집하고 분석해야 하는지 명확하지 않아 부정확한 결과를 도출할 수 있습니다.
따라서 "왜?"라는 질문을 지속적으로 던지며 비즈니스 목표를 심층적으로 이해하는 것이 필수적입니다. 예를 들어:

• 어떤 목표를 달성하고자 하는가?
• 이 분석이 왜 중요한가?
• 보고서가 궁극적으로 어떤 비즈니스 가치를 창출할 수 있는가?

이러한 질문을 통해 분석의 방향을 명확히 하고, 적절한 데이터를 준비할 수 있습니다.

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2. 데이터 확보 및 연결 (Connect & Get Required Data)

 
비즈니스 요구사항을 충분히 이해한 후에는, 이를 데이터로 구현할 방법을 고민해야 합니다. 이때 SQL과 같은 기술이 데이터베이스에서 필요한 데이터를 추출하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.
 
SQL은 복잡한 데이터 쿼리를 가능하게 하며, 필요한 정보만을 정확하게 가져오게 하는 도구입니다. 그래서 이 단계에서 SQL에 대한 지식은 더 폭넓은 데이터를 연결할 수 있도록 돕습니다. 
 
데이터를 수집해야 하는 소스는 엑셀 파일, SharePoint, 또는 사내 데이터베이스와 같은 다양한 형식일 수 있으며, 각 상황에 맞는 적절한 접근이 필요합니다.

여기서 중요한 점은 단순히 데이터를 가져오는 것을 넘어서, 각 열이 무엇을 의미하는지, 데이터를 분석하기 위해 어떤 방식으로 연결해야 하는지 깊이 이해하는 것입니다. 관련 부서와의 협업을 통해 데이터를 단순한 숫자 이상의 정보로 해석하고, 비즈니스 콘텍스트에 맞게 활용하는 것이 중요합니다.

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오늘은 데이터 분석에서 첫 번째 단계인 비즈니스 요구사항 분석과 데이터를 확보하는 방법에 대해 설명했습니다. 데이터 분석 과정에서 가장 중요한 것은 "왜?"라는 질문을 계속 던지며 데이터를 적극적으로 이해하고, 단순한 수치 그 이상의 의미를 파악하여 올바른 분석을 수행하는 것입니다. 다음 시간에는 데이터를 정리하고, 분석을 하는 방법에 대해 좀 더 자세히 알아보겠습니다.