데이터 드리븐 디시전 메이킹 (data driven decision-making) 알아보기

오늘은 비즈니스와 사업군과 무관하게 모든 분야에서 중요한 개념이며, 이는 데이터를 수집하고 분석하여 조직이나 개인이 합리적인 결정을 내리는 과정을 의미하는 데이터 드리븐 디시전 메이킹(data driven decision-making)에 대해서 알아보려합니다.

 

이번 글은 조금 길 수 있으니 아래 목차 확인후 알맞은 내용이 아닐 시 뒤로가기를 누르는 것을 추천.

 

 

1. 데이터 드리븐 디시전 메이킹(data driven decision-making) 일반

2. 사업 적용시 이점

3. 적용 데이터 종류 및 예시

4. 데이터 분석 방법 및 특장점

 

 

1. 데이터 드리븐 디시전 메이킹(data driven decision-making) 일반

   데이터 드리븐 디시전 메이킹은 과거의 데이터, 현재의 데이터, 또는 예측된 데이터를 사용하여 결정을 내리는 방식입니다. 이는 주관적인 의견이나 감각에 의존하는 것보다 신뢰성 있는 결정을 도출할 수 있도록 돕습니다. 데이터를 수집하고 분석함으로써 문제의 원인과 결과를 이해하고, 효율적인 솔루션을 찾을 수 있습니다. 이를 통해 사업에 대한 전반적인 리스크를 감소시키고 성과를 향상도 가능한 것으로 알려져 있습니다. 최선의 효과를 도출하기 위해 데이터 드리븐 디시전 메이킹은 단순히 데이터를 바라보는 것이 아니라, 데이터를 해석하고 그 결과를 기반으로 의사결정을 내리는 능력이 가장 중요하게 요구됩니다.

 

2. 사업 적용시 이점

  1) 정확한 정보 기반의 의사결정

   데이터에 기반하여 의사결정을 하면 주관적인 판단을 최소화하고, 신뢰성이 높은 결정이 가능해짐.

  2) 문제의 실제 원인 파악

   데이터 분석을 통해 문제의 근본 원인이 파악 가능하여 이를 통해 잘못된 해결책을 피하고, 본질적인 해결책을 찾을 수 있음.

   3) 타겟 마케팅 및 개인화

   고객 데이터를 분석하여 타겟 마케팅 수행이 가능하게되어 고객에 최적화된 개인화된 서비스를 제공가능.

   4) 리스크 감소

   데이터에 기반한 의사결정은 더 나은 예측을 가능하게 하며, 비즈니스 리스크를 감소에 긍정적인 효과를 미침.

   5) 기회 발견

   데이터 분석을 통한 새로운 사업 기회 인지로, 기업의 성장을 직간접적으로 견인 가능.

 

3. 적용 데이터 종류 및 예시

   1) 고객 데이터

      a) 구매 이력 데이터 : 고객들의 구매 이력을 분석하여 인기 상품, 매출 동향, 계절성 등을 파악하고 마케팅 전략을 개선가능.

      b) 고객 행동 데이터 : 고객들의 웹사이트 방문 패턴, 앱 사용 기록 등을 분석하여 고객의 관심사와 선호도를 이해하고, 개인화된 서비스를 제공가능.

    2) 생산 데이터

      a) 생산 라인 센서 데이터 : 제조업에서 생산 라인의 센서 데이터를 분석하여 생산 공정의 성능과 효율성 개선 및 불량률 저감 견인.

      b) 운영 데이터 : 운영 과정에서 발생하는 데이터를 분석하여 자원 사용량을 최적화하고, 생산 계획 최적화에 활용.

   3) 판매 및 마케팅 데이터

      a) 광고 성과 데이터 : 마케팅 채널에서의 광고 성과를 분석하여 효율적인 광고 예산 배분과 캠페인 최적화 가능.

      b) 매출 및 수익 데이터 : 판매 데이터 분석을 통해 매출 추이와 수익 상태를 파악하여 영업 전략에 대한 의사결정을 지원.

   4) 인사 및 인력 데이터

      a) 인력 성과 데이터 : 직원 성과 데이터 분석 결과를 적용해 인사 정책을 개선하고 직원의 만족도와 생산성 향상을 지원.

      b) 퇴직률 및 이직 데이터 : 직원 이탈 원인을 파악하고 이탈률을 줄이기 위한 대응책 마련.

   5) 경쟁사 및 시장 데이터

      a) 시장 조사 데이터 : 경쟁사와 시장 동향 데이터를 분석하여 시장 변화에 적극적인 대응을 지원.

      b) 가격 및 제품 데이터 : 경쟁사의 가격과 제품 정보를 분석하여 가격 전략과 제품 개발에 활용.

 

4. 데이터 분석 방법 및 특장점

    1) 기술적 통계 분석

      기술적 통계 분석은 데이터의 기술적 특성을 요약하고, 주요 통계량(평균, 분산, 표준편차 등)을 계산하여 데이터의 형태와 분포를 파악하는 방법으로 데이터의 기초적인 특성을 파악할 수 있으며, 데이터의 이상치나 결측치 등을 빠르게 발견할 수 있음.

     2) 탐색적 데이터 분석 (Exploratory Data Analysis, EDA)

       EDA는 시각화 기법과 기술적 통계를 활용하여 데이터를 탐색하는 방법으로 데이터의 패턴, 상관관계, 이상치 등을 시각적으로 파악할 수 있으며 데이터의 특성을 시각적으로 이해하고, 새로운 통찰력을 도출하는 데 도움이 되어 초기 데이터 이해 단계에서 유용함.

       3) 회귀 분석 (Regression Analysis)

      회귀 분석은 종속 변수와 독립 변수 간의 관계를 모델링하는 방법으로, 예측과 인과관계를 파악하는 데 사용되며 변수들 간의 관계를 추정하고, 예측 모델을 만들어 향후 결과를 예측하는데 유용함.

       4) 머신 러닝 (Machine Learning)

      머신 러닝은 컴퓨터 프로그램을 통해 데이터에서 학습하고 패턴을 인식하여 예측과 분류를 수행하는 방법으로 복잡한 문제에 대한 해결책을 찾을 수 있으며, 대규모 데이터를 다루는데 효과적임.

       5) 군집화 (Clustering)

      군집화는 데이터를 유사한 특성을 가진 그룹으로 나누는 방법으로, 비슷한 데이터들끼리 묶음으로써 데이터의 패턴을 파악하는데 활용되며 데이터를 서로 다른 그룹으로 구분하여 그룹별 특성을 이해하고, 의사결정에 활용 가능함.         

       6) 시계열 분석 (Time Series Analysis)

      시계열 분석은 일정 시간 간격으로 측정된 데이터의 패턴과 추세를 분석하는 방법으로, 예측과 시계열 데이터의 변동성 파악에 사용며 시간의 흐름에 따른 데이터 변화를 분석하여 향후 동향을 예측하고, 계절성 등을 파악 가능.

 

 

결론적으로, 데이터 드리븐 디시전 메이킹과 이의 최적화는 모든 분야에서 중요한 개념으로, 효율적인 적용을 전제로 더 나은 의사결정과 성과 향상에 큰 도움을 줄 수 있는 강력한 도구라는 것에 대한 이견은 없습니다.

 

오늘은 이러한 데이터 드리븐 디시전 메이킹(data driven decision-making)에 대해서 알아 보았습니다.