데이터를 실행 가능한 통찰력으로 전환하기 위한 로드맵

필요한 모든 데이터가 있습니다. 그리고 그 데이터를 뒷받침하는 데이터. 그리고 모든 데이터의 정확성을 증명하는 데이터. 그래도 올바른 비즈니스 결정을 내리기 위한 원재료만 있으면 됩니다.

데이터를 실행 가능한 통찰력으로 전환하여 의미를 부여해야 하며 엄청난 양의 데이터가 끊임없이 쏟아져 나오는 상황에서 이는 간단한 작업이 아닙니다.

데이터를 인사이트로 전환하는 기본 단계와 원칙을 알아보려면 계속 읽어보세요.

데이터와 인사이트의 차이점은 무엇인가요?

분석가에게 데이터와 인사이트는 거의 동일할 수 있습니다. 하지만 세상을 숫자로 보지 않는 우리 같은 평범한 사람들에게 어떻게 데이터를 정보로 바꾸고 거기에서 실행 가능한 통찰력으로 바꿀 수 있을까요? 먼저 실행 가능한 통찰력이 무엇인지 정의해 보겠습니다.

데이터는 아주 작은 측정 단위이며 통찰력은 이러한 측정이 우리에게 알려주는 것을 해석합니다. 실행 가능한 통찰력은 이해 관계자가 비즈니스 의사 결정에 도달하는 데 도움이 되는 정보를 제공합니다.

다음은 실제 예입니다. 가지고 있는 경우 유아의 성장을 정기적으로 측정합니다. 이것이 바로 귀하의 데이터입니다. 그런 다음 이전 측정값과 현재 측정값의 차이를 비교하고 계산합니다. 이것이 바로 데이터에서 가져온 정보입니다.

자녀가 1인치 성장할 때마다 옷과 신발이 자라기 때문에 더 큰 사이즈를 구입해야 합니다. 그래서. 6개월 만에 x인치가 자라면 반년마다 옷장을 교체해야 합니다. 이제 실행 가능한 통찰력을 갖게 되었습니다.

동일한 기본 프로세스가 대규모 비즈니스에서 발생합니다.

데이터를 인사이트로 전환하는 방법은 무엇입니까?

전통적으로 모든 비즈니스 단위에는 명확한 책임 범위가 있습니다. BI(비즈니스 인텔리전스) 및 분석 팀은 데이터를 수집하고 이를 마케팅 담당자 및 의사 결정 및 전략 수립을 담당하는 기타 이해 관계자에게 제시하는 일을 담당합니다.

종종 의사 결정자들은 비즈니스 현실과의 연관성을 찾을 수 없기 때문에 수치와 통계 사이에서 길을 잃습니다. 데이터는 있지만 인사이트가 여전히 누락되어 의사 결정 흐름에 공백이 생깁니다.

데이터의 양과 복잡성이 증가함에 따라 격차는 점점 더 벌어지고 있습니다.

팀이 다양한 부서 구성원으로 구성되는 디지털 성숙도가 높은 회사에서는 이러한 구분이 더 이상 존재하지 않습니다. 데이터를 인사이트로 전환할 때 기억해야 할 첫 번째 원칙은? 협동.

데이터에서 인사이트를 생성하는 3가지 기본 원칙

협동. 팀은 데이터에서 실행 가능한 통찰력을 얻으려면 노력을 결합하고 상호 책임을 떠맡아야 합니다. 대화와 상호 지원은 대결과 요구보다 더 가치 있는 통찰력을 제공합니다. 궁극적으로 팀은 같은 목표를 향해 일하고 상호 이해는 협력의 초석입니다.

투명도. 분석가는 데이터 소스와 프로세스, 데이터 및 메트릭 유형을 알고 있습니다. 경영진은 목표가 무엇인지, 어떤 질문에 답해야 하는지 알고 있습니다. 양 당사자 간의 의사 소통은 개방적이고 투명해야 서로가 작업을 수행하는 데 필요한 것이 무엇인지 이해할 수 있습니다.

특성. 비즈니스 단위는 관련 비즈니스 영역에서 수익, 비용 및 위험의 주요 동인을 이해해야 합니다. 대표 데이터 세트를 식별하려면 관련된 모든 당사자가 요구 사항, 의도 및 목표를 정확하게 정의하는 것이 중요합니다. 특이성은 데이터 분석가가 모니터링할 올바른 메트릭을 식별할 수 있도록 하는 데 중요합니다.

원칙을 어떻게 적용합니까?

• 특정 질문을 정의하십시오.

모호하면 혼돈이 생길 수 있습니다. 다음 예를 생각해 보십시오. 누군가 "공항에 어떻게 가나요?"라고 묻는 경우 유효한 답변을 제공하려면 더 많은 정보가 필요합니다. 어느 공항? 그들의 현재 위치는 어디입니까? 그들은 날고 있습니까 아니면 누군가를 태우고 있습니까?

• 중요성, 컨텍스트 및 비즈니스 영향을 명확히 합니다.

분석, 제한 사항, 동기 및 원하는 결과의 컨텍스트를 이해하면 모니터링할 메트릭과 방법을 결정할 수 있습니다. 목표? 메트릭과 데이터가 나타내는 것 사이의 연결을 만듭니다.

• 데이터 분석 결과에 대한 명확한 기대치를 설정합니다.

제공할 데이터에서 얻을 수 있는 통찰력의 종류를 정의합니다. 예를 들어 총수, 평균수, 변화율 중 무엇을 제시해야 할까요?

• 측정 가능한 KPI 설정

질문에 연결된 측정 가능한 지표가 있는지 확인하십시오. SMART 구조를 사용하여 확인할 수 있습니다(특정, 측정 가능, 달성 가능, 관련성, 시간 기반).

• 최대한 명확하게 하기 위해 가설을 세웁니다.

가설을 정의하면 위의 모든 사항을 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 가설은 다음과 같을 수 있습니다. A가 결과이면 비즈니스에 xyz를 의미합니다. B가 결과라면 우리 사업의 zyx를 의미합니다.

• 올바른 데이터를 올바른 방법으로 수집합니다.

원하는 정보를 표시할 수 있는 메트릭을 선택합니다. 여러 측정값을 연관시키고 필요한 답변으로 이어지는 결과에 도달하는 방법에 대한 계획을 세워야 할 수 있습니다.

• 세분화를 사용합니다.

데이터를 세분화하면 보다 구체적이고 세분화된 보기를 얻을 수 있습니다. 웹 사이트 세그먼트, 산업 또는 잠재 고객과 같은 선택된 데이터 하위 집합에 집중한 다음 데이터 동작에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.

자세히 보기: 시장 세분화란 무엇입니까? 팁, 유형 및 혜택 설명

• 데이터 소스를 통합합니다.

서로 다른 데이터 소스를 통합합니다. 찾고 있는 결과를 지원하기 위해 최고 품질의 데이터를 제공하는 도구를 선택하십시오. 다양한 소스와 2차 연구 데이터를 통합하는 것을 고려하십시오.

• 데이터를 연관시킵니다.

서로 영향을 미치는 관련 메트릭을 조사합니다. 예를 들어 트래픽 메트릭을 올바른 조명에 배치하기 위해 이탈률을 항상 주시하고 싶습니다.

• 맥락을 발견하십시오.

지금까지 우리는 구체적인 것의 중요성을 강조했습니다. 그러나 의미를 이해하고 영향 또는 결과를 해석할 수 있으려면 이 정확한 데이터 포인트를 맥락에서 보아야 합니다.

적절한 컨텍스트에 데이터를 어떻게 입력합니까?

• 기준.

100은 많은가요 적은가요? 10% 증가는 어떻습니까? 좋은가요 나쁜가요? 때에 따라 다르지. 경쟁, 산업 평균, 원하는 결과 등과 같은 무언가와 관련된 데이터를 항상 제시해야 합니다.

업계 데이터에 대해 회사 데이터를 벤치마킹하십시오. 또한 데이터 패턴, 동작 및 증가율을 비교하여 추세와 이상 현상을 식별합니다.

경쟁 구도에서 귀사가 어디에 적합한지, 다양한 비즈니스 영역에서 어떻게 측정하는지 알아보십시오.

• 패턴을 인식합니다.

메트릭에는 패턴이 있습니다. 데이터 그림의 관련성을 확인하려면 패턴을 식별하고 상황에 맞게 배치해야 합니다. 패턴을 인식하면 행동을 이해할 수 있습니다. 예를 들어 모든 웹사이트에는 일별 및 계절별 활동 변동이 있습니다. 이를 인식하면 비정상적인 데이터 동작을 발견하고 이를 더 정확하게 평가하는 데 도움이 됩니다.

데이터를 관련성 있게 만드는 방법은 무엇입니까?

정보를 얻기 위해 분석이 수행됩니다. 다음으로 이해 관계자에게 이해할 수 있는 방식으로 제시해야 합니다. 다음은 이를 수행하는 방법에 대한 몇 가지 팁입니다.

• 시각화 기술을 탐색합니다.

숫자만 포함된 보고서는 최고 경영진의 악몽입니다. 그들이 명확성을 얻고 오해, 대립 및 불필요한 도전을 피하도록 도와주십시오.

중요한 정보를 강조 표시하는 방식으로 데이터를 시각화합니다. 그래프, 행렬, 파이, 심지어 인포그래픽까지 사용할 수 있습니다.

• 숫자를 구두로 설명하십시오.

보고서를 이메일로만 보내지 마십시오. 숫자가 의미하는 바를 관련 이해관계자에게 직접 설명하십시오. 커뮤니케이션은 디지털 트랜스포메이션의 핵심입니다.

자세히 보기: 디지털 혁신 전략: 변화를 주도하고 앞서가는 방법

• 컨텍스트를 제공합니다.

회사 데이터만 표시하는 대신 제공하는 데이터의 중요성을 이해하는 데 도움이 되는 컨텍스트를 제공하세요. 관리자가 의미를 이해하고 행동으로 옮기도록 무대를 설정하십시오.

경쟁 환경을 설명하거나 특정 결과로 이어지는 일부 과거 데이터를 배경으로 제시하십시오.

• 예를 보여주십시오.

경쟁 벤치마킹을 통해 자신이 직면하고 있는 것을 정확하게 표현하십시오. 대부분의 비즈니스에는 자신을 평가하는 최고의 경쟁자가 하나 있습니다. 라이벌이 어떻게 하고 있는지 예를 보여주십시오. 요점을 설명하는 데 도움이 되도록 다른 대표 회사의 예를 추가하십시오.

• 소스를 제공하십시오.

데이터 소스를 제공하고 관련성을 설명할 수 있는지 확인하십시오. 비즈니스 리더는 확인이 필요하며 얻은 결과에 어떻게 도달했는지 설명해야 할 수도 있습니다.

데이터를 인사이트로 전환하기 위한 워크플로우 생성

이러한 원칙과 단계를 기반으로 데이터에서 인사이트를 생성하기 위한 반복 가능한 프로세스를 설정합니다.

여기에 표시된 단계는 식스 시그마 개념을 따라 비즈니스 프로세스의 품질을 최적화합니다. 식스 시그마는 데이터 중심의 프로세스 평가 및 일관된 개선 개념입니다.

방법론의 처음 세 단계는 다음과 같습니다. 정의. 측정하다. 분석합니다. 새로운 프로세스의 경우 DMADV(Design and Verify)가 이어집니다. 기존 프로세스의 경우 개선 및 제어는 초기 DMA(DMAIC)를 따릅니다.

데이터를 통찰로 전환하는 것은 하나의 과정이며 그렇게 취급해야 합니다.

방금 수행한 단계를 기반으로 데이터 분석을 위한 구조화된 워크플로를 설정합니다. 이렇게 하면 데이터 보고를 운영 가치가 높은 반복 가능하고 통찰력을 생성하는 프로세스로 전환할 수 있습니다.

Similarweb 디지털 연구 솔루션은 분석을 위한 가장 정확한 웹 사이트 데이터와 데이터를 모니터링하고 분류한 다음 업계 및 경쟁업체와 비교하여 벤치마킹할 수 있는 도구를 제공합니다.

자주하는 질문

데이터와 정보의 차이점은 무엇인가요?

데이터는 사실의 척도인 반면 정보는 데이터가 맥락에서 의미하는 바를 이해하는 것입니다.

비즈니스 환경에서 데이터로부터 통찰력을 창출하는 책임은 누구에게 있습니까?

데이터에서 인사이트를 도출하는 과정은 데이터를 수집하는 분석가와 인사이트를 필요로 하는 이해관계자 간의 상호 노력이 되어야 합니다.

데이터에서 인사이트를 얻으려면 어떤 컨텍스트가 필요합니까?

컨텍스트가 없는 데이터는 정보를 제공하지 않습니다. 업계 평균과 직접적인 경쟁에 대해 벤치마킹해야 하며 올바른 시간 프레임에서 이를 보아야 합니다.