데이터 애널리틱스완벽 가이드

강력한 데이터 애널리틱스 전략은 조직에 더 나은 가시성을 제공해 비즈니스 성과가 좋은 부분과 개선이 필요한 부분을 명확히 파악하도록 함으로써 변혁적인 효과를 가져올 수 있습니다. 이러한 전략은 ‘알고 있는 것’과 ‘실행하는 것’ 사이의 간극을 좁혀 주어, 이를 통해 팀은 효율성과 고객 만족도를 높일 수 있습니다. 
 

1. 의사 결정 개선

추측이나 가정은 필요 없습니다. 과거 데이터 세트에서 발견된 증거와 패턴을 기반으로 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
 

2. 운영 효율성 개선 기대

말 그대로 아는 것이 힘입니다. 데이터 애널리틱스는 실행 가능한 인사이트를 제공해 조직 전반의 운영 비효율, 병목 현상, 개선 기회를 식별하도록 도와줍니다. 이를 통해 기업은 프로세스를 간소화하고 비용을 절감하며 생산성을 높이고, 효과가 없는 전략을 제거하거나 재정비할 수 있습니다.
 

3. 위험 완화

사기가 계속 진화하고 발생 빈도가 높아짐에 따라, 조직은 악의적 행위자에 대응하기 위해 지속적인 경계가 필요합니다. 데이터 애널리틱스를 통해 위협과 이상 징후를 선제적으로 식별하여 AI와 머신러닝을 활용한 표적화된 위험 완화 전략을 원활히 수립할 수 있습니다.
 

4. 고객의 이해도 증진

데이터 애널리틱스는 기업이 고객 경험을 개인화하고 제품과 서비스를 개선하며 고객 만족도와 충성도를 높이는 데 필요한 핵심 고객 데이터와 인사이트를 제공합니다. 이는 기존 고객 유지뿐 아니라 신규 고객 획득 및 기업의 전반적 성장에까지 영향을 미치는 중요한 경쟁 우위입니다.

방대한 데이터를 보유하는 것이 중요해도 가공 전 데이터 상태를 실제로 유의미하고 실행 가능한 인사이트로 전환하기 위해서는 몇 가지 단계를 거쳐야 합니다. 일반적인 데이터 애널리틱스 프로젝트는 목표 정의, 데이터 수집, 데이터 정제 및 준비, 데이터 분석과 같은 데이터 애널리틱스 수명 주기를 따릅니다. 
 

1. 목표 정의

팀이 수집하려는 데이터에서 정확히 무엇을 얻고자 하는지, 어떤 프로세스나 운영을 최적화하려 하는지, 어떤 캠페인을 지원하려는지를 먼저 명확히 해야 합니다. 명확하게 정의된 목표가 없다면 방대한 데이터를 수집하는 데 시간과 리소스를 투입하는 것은 그다지 도움이 되지 않습니다. 데이터 요구 사항을 결정하고 데이터를 그룹화 및 분리하는 방법을 정의하기 위해 달성하려는 목표를 요약하세요.
 

2. 데이터 수집

분석 방향이 명확해졌다면, 이제 데이터 분석가가 목표 달성에 필요한 핵심 데이터를 수집할 차례입니다. 여기에는 일정 기간 동안의 웹사이트 트래픽, 고객 설문조사, 소셜 미디어 참여도 통계, 트랜잭션 데이터, 리스크 스코어링 등 다양한 정보가 포함될 수 있습니다.
 

3. 데이터 정리 및 준비

데이터 세트의 신뢰성과 유용성에 영향을 미칠 수 있는 오류, 불일치 및 이상값을 검토하고 데이터를 정제합니다. 이후 분석하기 쉽도록 데이터를 구성합니다. 스프레드시트는 소규모 데이터 세트에는 적합하지만 대규모 데이터 세트에는 속도 저하가 발생하며 관리가 어려워집니다. 비즈니스 인텔리전스(BI) 도구는 데이터 시각화와 대시보드 구성에 적합하며, 대규모의 데이터 세트에는 데이터베이스 및 데이터 웨어하우스가 필요합니다.
 

4. 데이터 분석

정제 및 준비가 완료된 데이터 세트를 확보했다면, 이제 논리적 기법과 통계 기법을 사용하여 패턴, 연관성, 추세를 탐색할 차례입니다. 앞서 살펴본 데이터 애널리틱스 유형을 기억하시나요? 이 단계에서 데이터 분석가는 해당 방법들을 활용해 데이터가 무엇을 의미하는지, 왜 그런 결과가 나타났는지를 이해하고 다음 단계를 계획합니다. 

스프레드시트와 무료 버전의 BI 도구는 소규모 데이터 세트 분석을 위해 일반적으로 활용되는 리소스이며, 전담 데이터 분석가가 없는 소규모 팀에서 주로 사용됩니다. 엔터프라이즈 수준에서는 클라우드 서비스와 빅 데이터 프로세스 프레임워크가 중간 규모에서 대규모에 이르는 데이터 세트를 처리하며, 모든 기능을 갖춘 BI 플랫폼과 연계하여 포괄적인 보고 및 시각화를 생성합니다.

일반적으로 데이터 애널리틱스 기법은 지도 학습과 비지도 학습으로 구분됩니다. 지도 학습 기법은 레이블이 있는 데이터를 통해 예측을 수행하며, 비지도 학습 기법은 레이블이 없는 데이터에서 패턴을 발견합니다.
 

회귀 분석

회귀 분석은 하나 이상의 독립 변수에 기반해 연속적인 수치 값을 예측하는 지도 학습 기법입니다. 즉, 종속 변수와 하나 이상의 독립 변수 간의 관계를 파악하기 위해 데이터에 선 또는 곡선을 적합시키는 통계적 방법입니다. 이를 통해 어떤 변수가 결과에 영향을 미치는지 확인할 수 있습니다.

회귀 분석이 답하는 핵심 질문은 ‘얼마나 되는가?’, ‘얼마나 많은가?’와 같은 것으로, 기업이 중요한 요인과 덜 중요한 요인을 구분하는 데 도움을 줍니다.
 

분류 분석

분류 분석은 ‘이 항목은 어떤 클래스 또는 범주에 속하는가?’와 같은 질문에 답하는 기법으로, 정보를 이해하고 의사결정을 내리는 데 유용합니다.

이 지도 학습 기법은 분류 모델을 학습시킨 뒤 새로운 데이터를 입력해 해당 데이터가 어느 범주에 속하는지 예측하면서 데이터를 그룹별로 분류합니다. 본질적으로 분류 분석은 레이블이 지정된 과거 데이터를 활용해 모델을 새로운 레이블이 없는 데이터도 올바르게 분류하도록 학습시키는 과정입니다.
 

클러스터링 분석

앞서 설명한 두 가지 기법과 달리 클러스터링 분석은 비지도 학습 기법으로, 유사한 데이터 포인트를 하나의 클러스터로 그룹화하는 데 사용됩니다. 미리 정의된 레이블이나 범주가 존재하지 않으며, 알고리즘이 데이터 내에서 스스로 패턴과 그룹을 찾아냅니다. 클러스터링 분석은 ‘이 데이터를 어떻게 그룹화할 수 있을까?’라는 질문에 답합니다.

이 가이드를 시작할 때 언급했듯이, 모든 산업에서 데이터 애널리틱스의 이점을 얻을 수 있으며 규모를 불문하고 다양한 기업들이 데이터를 활용해 운영을 최적화하고 성장을 가속화하면서 경쟁 우위를 확보하고 있습니다. 리테일, 헬스케어, 금융의 세 산업에서 데이터 애널리틱스가 워크플로우와 프로세스에 어떻게 적용되는지 살펴보겠습니다.
 

리테일/소비재
 

• 광고 개인화: 리테일 업체는 고객의 구매 이력, 인구통계학적 정보, 행동 데이터 등 개별 고객에 대한 데이터를 활용해 이메일 및 소셜 미디어 프로모션을 개인화할 수 있습니다. 맞춤형 쇼핑 경험을 제공하면 브랜드 충성도와 지갑 점유율을 높일 수 있습니다.

• 온라인 리테일 재고 관리: 재고 수준이 고객 수요를 충족할 수 있도록, 온라인 리테일 업체는 과거 고객 구매 행동, 재고 현황, 서드 파티 및 공공 데이터를 분석합니다. 디지털 매대의 재고를 상시 유지하면 고객 유지율이 높아지고, 고객이 원하는 상품을 찾아 다른 사이트로 이탈하는 것을 방지할 수 있습니다.

• 오프라인 안전: 고객 또는 직원에게 부상을 일으킬 수 있는 위험 요소를 제거하는 것은 오프라인 매장 운영의 필수 과제입니다. 사고 보고서, 안전 교육 기록 등 다양한 데이터 포인트를 분석하고 네 가지 데이터 애널리틱스 유형을 활용하면, 경영진은 사고 발생 가능성을 줄이기 위해 개선된 직원 안전 교육 프로그램을 개발할 수 있습니다.
   

헬스케어
 

• 질병 예측: 예측 분석은 라이프스타일, 유전 정보, 병력과 같은 환자 데이터를 활용해 특정 질환이 발생할 가능성이 높은 환자를 식별합니다. 이를 통해 의사는 개인별 치료 계획을 수립하고 질병을 선제적으로 관리할 수 있습니다.

• 리소스 할당: 병원은 응급실 시즌별 내원 현황과 같은 데이터를 활용해 환자 유입 규모를 예측하고, 이에 맞춰 인력 배치 및 물자 조달을 최적화해 환자 요구를 충족할 수 있습니다. 이를 통해 대기 시간을 줄이고 환자 만족도를 높일 수 있습니다.

• 사기 감지: 데이터 애널리틱스는 병원, 약국 및 보험사가 청구 패턴, 처방 기록, 보험 청구 내역을 분석해 이상 징후와 승인되지 않은 거래를 식별함으로써 사기를 예방하는 데 도움을 줍니다.
   

금융
 

• 위험 관리: 은행은 고객의 소비 습관, 소득의 안정성, 결제 이력 등 다양한 고객 데이터를 분석해 신용도를 평가할 수 있습니다.

• 고객 이탈 예측: 최근 금융 거래가 없거나 높은 수수료가 발생하는 등의 특정 데이터가 고객의 계좌 해지 징후를 나타낼 경우, 은행은 특별 금리 제공 등 맞춤형 서비스나 인센티브를 제공해 고객 유지율을 높일 수 있습니다.

• 알고리즘 트레이딩 및 시장 분석: 고빈도 트레이딩(HFT) 회사는 복잡한 알고리즘을 사용해 시장 데이터를 분석하고 시장 기회와 추세를 식별하며 몇 초 만에 거래를 실행합니다.

• 스프레드시트: Microsoft Excel, Google Sheets
• 비즈니스 인텔리전스(BI) 도구: Tableau, Microsoft Power BI
• 프로그래밍 언어: Python, R, SQL

데이터 애널리틱스는 사실상 모든 산업에서 경쟁 우위를 확보하는 데 필수적인 요소입니다. 데이터 중심 의사 결정은 내부 프로세스를 최적화하고 고객 경험을 향상하며 브랜드 충성도를 높이고, 헬스케어의 경우에는 환자 건강 증진에 기여하는 등 유의미한 효율성을 제공합니다. 

데이터는 놀라운 속도로 증가하고 있으며, 이에 따른 분석 과제의 복잡성 역시 커지고 있습니다. 동시에 고급 AI 애플리케이션을 포함한 다양한 도구와 기법이 등장하면서, 데이터를 새로운 방식으로 활용해 고부가가치의 인사이트를 얻을 수 있게 되었습니다. 변화하는 데이터 애널리틱스 분야는 디지털 시대의 성공을 좌우하는 핵심 요소로 계속 자리할 것입니다.