'데이터의 탐색'에 있어서 중요한 것은 우선 큰 그림을 파악한 후에 점차 세부 사항으로 깊이 들어가는 것이다.
1. 스프레드시트에 의한 모니터링
--프로젝트의 현재 상황 파악하기
데이터를 살펴보고 싶을 때 이용하는 것이 애드 혹 분석이라면, 보다 계획적으로 데이터의 변화를 추적해 나가는 것이 '모니터링(mornitering)'이다.
예를 들어 1개월 또는 1주일마다 정기적인 일정으로 동일한 집계를 반복하여 추이를 살펴보면 무슨 일이 일어나고 있는지 알 수 있다.
데이터라는 것은 현재 상황을 파악하기 위한 하나의 도구.
즉, 자신의 다음 행동을 결정하기 위한 재료로서 데이터를 살펴본다.
데이터의 변화를 모니터링하는 만약 예상과 다른 움직임이 있다면, 그때는 행동을 해야 한다. 여기에는 사람의 판단이 필요하다. 우선 전체 숫자로부터 현재 상황을 파악하고 거기서 얻어진 통찰에 따라 세부 사항을 확인해서 데이터에 대해 깊이 있게 이해한다. 그것을 여러 번 반복하면 지금 무슨 일이 일어나고 있는지를 알아낼 수 있게 된다.
2. 데이터에 근거한 의사 결정
--KPI 모니터링
프로젝트의 현황을 파악하기 위한 숫자로 업계마다 중요한 지표인 'KPI(key performance indicator)'가 자주 이용된다.
웹 서비스의 KPI
| 약칭 | 정식 명칭 | 의미 |
|---|---|---|
| DAU | Daily Active User | 서비스를 이용한 1일 유저 수 |
| 계속률 | Customer Retention | 서비스를 계속해서 이용하고 있는 유저의 비율 |
| ARPPU | Average Revenue Per Paid User | 유료 고객 1인당 평균 매출 |
KPI 모니터링에서 의식하고 싶은 것은 그것이 '행동 가능(Actionable)'한 것인가이다. 즉, 그 결과에 따라 자신의 다음 행동이 결정될지의 여부다. 행동 가능한 숫자를 만들기 위해 그것이 좋은지 아니면 나쁜지 판단 기준이 필요하다. 중요한 것은 좋은 나쁘든 결과가 다르다면 행동을 해야 한다는 것이다.
자신의 행동을 결정할 때 직감에 의지하는 것이 아니라 객관적인 데이터를 근거하여 판단하는 것을 '데이터 기반(data-driven) 의사결정'이라고 한다.
스프레드시트의 단점
스프레드시트에는 어려운 것이 두 가지 있다. 하나는 보고서에 입력하는 숫자를 어디선가 계산해야 한다. 이를 위해 준비된 것이 데이터 웨어하우스이며, 거기서 실행되는 배치 처리다. 이것은 워크플로로 자동화할 수 있다. 다른 하나는 상세한 내역을 조사할 수 있게 하는 것이다. 지금의 예라면 상품별 매출과 원가를 바로 확인할 수 있어야 변화의 원인에 겨우 도달할 수 있다. 이를 위해 사용되는 것이 바로 'BI' 도구다.
변화를 파악하고 세부 사항을 이해하기
-- BI 도구의 활용
BI 도구가 어떤 것인지를 알고 싶다면, 실제로 사용해보는 것이 가장 좋다.
- 무료로 사용할 수 있는 BI 도구 예
| 명칭 | 종류 |
|---|---|
| Tableau Public | 데스크톱 + 웹 서비스 |
| Quick Sencse | 데스크톱 + 웹 서비스 |
| Microsoft Power BI | 데스크톱 + 웹 서비스 |
| 구글 Data Studio | 웹 서비스 |
