[성동1기 전Z전능 데이터 분석가] Day 10

• 진행했던 디자인 스프린트의 팀 발표를 진행하고 그 후에 주요한님의 특강이 이루어졌다.
• 팀 발표가 진행된 후 멘토님께서 피드백을 해주셨는데 꽤나 많은 생각이 들었던 것 같다. 오늘은 멘토님의 피드백과 다른 팀들의 발표에서 기억해둘만하다고 느낀 점들 위주로 정리하려고 한다.

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• 디자인 스프린트를 진행할 때 정한 타겟들 중에서도 메인 타겟을 설정할 필요가 있다.
  • 우리가 개선해야 한다고 생각했던 것은 서비스 내에서 간소화나 편리함이었다. 그렇게 프로토타입을 만들고 고객 인터뷰를 준비했다면 실제로 고객들에게서 어떤 반응이 나오는 지가 중요하다. 실제로 고객이 간소하다고 느껴지는지와 같은 부분을 잘 체크했어야 했는데 인터뷰 과정에서 이 부분이 부족했다고 생각한다. 서비스 내에서 어떤 부분에서 고객의 경험이 끝까지 이어지지 않고 이탈시키는지를 확인하고 그런 부분을 메인 타겟으로 설정하면 더 좋았을 것이라고 생각한다.
• 고객의 입장과 기업의 입장에서 고려해야할 것들은 분명하게 다르다.
  고객의 사용자 경험과 편리함도 중요하지만 기업의 입장에서 비즈니스 모델을 해쳐선 안된다.
• 이번 디자인 스프린트는 처음 경험하는 단계이다 보니 전문가 인터뷰 부분은 생략되었지만 다음에 이 단계도 같이 진행된다면 고객 인터뷰의 질문 내용들이 더 좋아질 것이라고 생각한다. 또한 다른 팀들에서 사용자 경험에 대해 숫자로 표현하여 모호한 반응보다 정량적으로 체크할 수 있는 방식을 택했는데 이 부분이 아주 좋았다고 생각한다.
• 디자인 스프린트를 정리할 때 도출된 결과가 의도한 대로 잘 도출된 것인지를 확인해봐야한다.
• 마지막으로 첫 스프린트는 분명히 실패할 가능성이 높다. 실제로도 잘 이루어지지 않았다고 생각한 부분도 많았는데 이번 경험을 발판으로 좀 더 성장할 수 있도록 해야겠다.

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데이터 분석 특강

• 데이터 분석은 왜 하는걸까?
  • 대부분의 경우 부족한 시간 안에, 부족한 정보로 판단을 내려야한다. 그렇기 때문에 데이터 분석은 가지고 있는 자원에서 최적의 선택을 할 수 있도록 도와줄 수 있다.
  • 데이터 분석은 논리와 명확한 근거에 기반하기 때문에 구성원들 간의 원만한 합의를 이루어 낼 수 있다.
  • 그러나 데이터 기반의 의사결정이 항상 답인 것은 아니다. 분석에 들어가는 비용 또한 적지 않다.
• 데이터 분석 과정
  • 논리를 세우고 데이터를 만들기
  • 쌓인 데이터에서 필요한 데이터를 선별하고 조회
  • 갖고 있는 가설을 검증
  • 결과를 공유
• 분석가 직군의 특징
  • 도메인에 대한 의존도가 높다.
  • 새로운 프로젝트를 진행할 때 새롭게 공부할 내용이 많다.
• 데이터 분석가 직군의 핵심 역량
  • 분석력: 적절한 논리와 근거를 제시하는 역량
  • 기술: 데이터를 다루기 위한 스킬
    -다양한 언어 사용(Python, R, SQL 등등)
    -다양한 분석 프레임워크 사용(GA 등등)