[Articles] 데이터 리터러시(Data Literacy)를 올리는 방법

A. 주제

: 데이터 리터러시(Data Literacy)를 올리는 방법, 화해팀, 2022.08.08

: 데이터 리터러시(Data Literacy)를 올리는 방법 | 요즘IT (wishket.com)

B. 요약

데이터 리터러시는 데이터를 활용해 문제를 해결하는 능력을 의미함. 화해팀은 실험 프로세스를 도입하여 문제 정의, 솔루션, 측정 지표를 명확히 하고, 데이터 중심의 업무를 진행한다. 데이터맵과 대시보드을 통해 지표 간 관계와 현재 수준을 쉽게 파악한다. 데이터 분석가는 실행 가능한 액션 아이템을 제안하고, 데이터 플랫폼을 통해 분석 효율성을 높인다. 

C. 주요 포인트

1. 데이터 리터러시 정의: 데이터를 활용해 문제를 정의하고 해결하는 능력.

2. 데이터/실험 기반 사고방식:
모든 업무를 데이터와 실험 기반으로 실행한다.
실험 프로세스를 도입해 문제 정의, 관련 OKR, 측정 지표, 가설 검증 기준, 검증 후 변화될 액션, 결과, 학습한 점 등을 명확히 기록한다.
조직 전반에 걸쳐 실험과 데이터 기반 문제 해결 중심으로 업무 수행한다.

3. 분석 흐름대로 데이터를 탐색할 수 있는 환경:
데이터맵: 중요한 인풋 지표와 아웃풋 지표 간의 관계를 시각화해 구성원이 문제 해결에 필요한 지표를 쉽게 파악함.
대시보드: 분석 흐름을 따라 지표의 현재 수준을 확인할 수 있는 환경을 제공해 구성원들이 지표 변동과 원인을 빠르게 파악함.

4. 데이터 분석가의 역할:
단순히 데이터 분석과 리포팅을 넘어 문제 정의, 원인 분석, 액션 아이템 도출까지 포함한다.
역할을 명확히 하고, 분기마다 분석가의 업무 방향성을 일치시킨다.
데이터 플랫폼(데이터레이크, 데이터 웨어하우스, 데이터 카탈로그) 구축으로 업무 효율을 높이고, 분석가뿐만 아니라 구성원들이 데이터를 쉽게 접근할 수 있도록 한다.

 

D. 핵심 용어

데이터 리터러시: 데이터를 활용해 문제를 해결할 수 있는 능력