오 데이터 신기하네요, so what?

Mindset

'데이터가 비즈니스에 어떻게 기여하는가'는
'주변 조직이 함께 움직여줄 것인가'를 결정짓는 요소이기도 하다.

 

PM으로 일을 하다보니, PO 역할은 물론 그 과정에서 데이터 분석과 지표 설정이 몸에 배었다. 문제를 정의하고(Problem Statement) 가설을 설정하고(Hypothesis) 측정할 지표를 만드는(metrics) 것이 생활이 되었다. 그러다보니 자연스럽게 스피커 역할이 되어서 사람들에게 "이 데이터좀 보시오!! 큰일 났소!!"라고 말하고 다닌다(절대 큰일이 아니지만 누구보다 호들갑을 잘 떨게 되었다).

 

그러려면 회사 DB와 데이터 플랫폼에 쌓여있는 데이터들을 누구나 혼자서 이해할 수 있도록 예쁘게 정리할 줄 알아야 한다(물론 예쁘게 정리하는게 가장 중요한 건 아니지만, 예쁘게 정리가 안되어있으면 사람들이 쉽게 신뢰하지 않는다). 그렇다고 데이터만 정리하면 끝나냐? 그것도 아니다. 오히려 그 이후 So what? Next plan?이 더 중요한데, 이걸 사람들 입에서 끄집어 내는게 보통 일이 아니다. 왜 사람들 입에서 나오길 기대하냐면, 내가 분석한 내용에 매몰되기 싫어서다. 사람들이 내가 보여준 데이터와 지표 분석 내용을 통해 뭔가 의문을 가지거나 건설적인 피드백을 주길 원한다. 그래서 계속 나 혼자 분석하고 끝나는 게 아니라, 사람들을 모아서 그 앞에서 발표하려고 노력한다.

 

데이터는 숫자가 아니다. 사전적 정의는 '어떠한 이론을 세우는 데 기초가 되는 사실이나 자료'라고 나온다. 따라서 정성적으로 수집한 내용들도 데이터가 될 수 있고(그래서 유저와의 인터뷰가 방향 설정에 매우 중요하게 작용하는 것 같다), 일반적으로 생각하는 테이블(RDB) 형태의 데이터만 데이터라고 할 수 없다.

 

Ideas Are Cheap, Execution Is Everything

데이터는 행동을 일으키지 못하면 전혀 의미가 없다.

 

데이터 분석의 목표는 비즈니스 성과를 실현하는 것이지, 분석 자체가 목적이 아니다. 그래서 '꽤 좋은 분석이었어'로 끝나서는 안되고, 다음 액션 플랜이 적용된 후 얻어진 성과가 어떠한지를 분명하게 평가할 수 있어야 좋은 분석이 된다.

 

데이터만 보아서는 어떻게 실행으로 옮겨야 할지 알 수 없다. 조직의 목표, 사용자의 행동 등 목표를 설정해야 분석을 시작할 수 있고, 그래야 목표를 생각하며 액션들을 도출할 수 있다.