데이터로 말해요! 데이터 중심의 사고·기획·보고의 기술 본문

book

데이터로 말해요! 데이터 중심의 사고·기획·보고의 기술

halatha 2023. 2. 28. 17:49

그림 5-8 비즈니스 데이터 사고를 위한 4 다이아몬드 모델

자료, 사실, 판단, 주장

그림 8-1 판단의 3종류와 관점

사실 판단 가치 판단 상황 판단

블랙 스완(Black Swan) 거의 일어나지 않는데, 어쩌다 한 번 일어나면 다들 엄청난 충격에 휩싸이는 일

화이트 스완(White Swan) 충분히 예상 가능한 위기지만, 적절하게 대응하지 못해서 나타나는 사건. 미리대응하는 것이 상책

그레이 스완(Gray Swan) 화이트 스완처럼 충분히 예상할 수 있지만, 해결책을 몰라서 어떻게 해야 할지 모르는 것

회색 코뿔소(Gray Rhino) 반복되는 위기임에도 안이하게 대응하거나 간과하는 위험

분류가 하위의 여러 대상을 묶어서 상위 개념을 만드는 거라면 구분은 상위 개념을 풀어서 여러 하위 개념으로 나누는 겁니다.

비즈니스 관점에서 구분과 분류는 조사와 보고. 상위 개념에서 하위 개념으로 구체화하는 것이 조사. 반대로 하위 개념을 가지고 상위 개념으로 추상화하는 것이 보고

MECE Mutually Exclusive Collectively Exhaustive 상호 배제 중복되는 요소가 있으면 안 된다 전체 포괄 누락이 없다

  • SRP, DRY같은 설계의 원리와도 이어지지만, 그보다 loosely coupled, tightly cohesive가 더 직접적으로 연결되는 듯

 

 

원인은 사물이나 현상에 사용하고, 이유는 사람에게 사용

  • 이 부분은 찾아보면 여러가지 주장이 있는데, 사람/사물로 나누는 근거는 잘 모르겠다. 특별히 근거 자료가 있는 걸로 보이진 않음

원인 해결 단기 대책, 원인 해결 장기 대책, 이유 해결 단기 대책, 이유 해결 장기 대책 등 4가지 대책

 

추이(推移) 일이나 형편이 시간의 경과에 따라 변하여 나가거나 그런 경향. 비교적 짧은 기간의 변화에 주목

추세(勢) 어떤 현상이 일정한 방향으로 나아가는 경향. 일정한 방향성을 가질 때 사용

대세(大勢) 일이 진행되어 가는 결정적인 형세. 강도 의미. 강도가 높으면 대세

추정(Estimate) 과거를 기반으로 가까운 미래의 특정 값을 판정할 때 사용. 판정은 판별하여 결정. 의사결정에 직접적인 영향. 데이터 관점에서 가장 많이 사용

예측(Predict) 측정값의 변경이나 미래 상황 변화를 헤아려 특정 값을 찾아낼 때 사용. 추정이 과거 데이터를 기반으로 다음 데이터를 판정하는 데 사용, 예측은 미래의 어떤 상황에서 미래의 값이 어떻게 변할지를 찾아내기만

예상(Forecast) 과거가 없거나 고려하지 못할 때 미래의 상황을 제시. 예상은 미래의 상황. 특정 기간의 세부 값을 정할 때 주로 사용

전망(Overlook) 대체로 먼 미래의 상태를 헤아리거나 바람직한 미래를 설정할 때 사용. 예상보다는 다소 추상적. 5년 내외 미래 어느 시점의 상태. 미래를 긍정적으로 보는 개념이므로 대체로 좋은 쪽을 전망

 

 

통찰 insight 원래 동굴 속을 살펴본다는 뜻. 예리한 관찰력으로 사물이나 현상의 본질을 꿰뚫어 보는 것. 패턴/인과를 찾는 것. 왜 그런 결과가 나왔는지 알아내는 것. 과거에 관한 것

시사 implication 무언가를 보여주고 부추긴다는 뜻. 어떤 것을 미리 간접적으로 표현해 주고 뭔가를 하라고 부추기는 것. 예측/대응. 미래에 관한 것

• 통찰(과거, Why So): 패턴 + 인과

• 시사(미래, So What): 예측 + 대응

강조, 왜곡

목표는 무한. 그래서 어떤 것을 목표로 선정할지가 중요

 

목적이 생기면 목표를 정해야. 목표는 지향하는 가치. 가치를 측정하기 위해 척도를 사용하고 이것으로 평가. 목표는 이렇게 명확히 수치로 나올 수 있어야

전혀 쓸모없는 목표 행동 목표만 있거나 결과 목표만 있거나 목표가 아니라 목적만 있기 때문

목표는 인과관계를 명시

반드시 행동 목표와 결과 목표를 같이 서술해야

 

효율은 산출을 투입으로 나눈 겁니다. 비용을 절반만 들여서 원래 목표를 달성한다면 효율적인 것. 효과는 진척을 목표로 나눈 겁니다. 목표를 더 빨리 이루어내면 효과적인 것

일의 끝에 나오는 것은 실적과 성과, 행동이 끝난 다음에 나오는 겁니다. 효율과 효과는 뭔가 측정하고 확인하고 관리할 수 있는 것이 필요. 그래서 만들어진 것이 지표

 

 

행동 지표와 목표 지표를 같이 보여줌. 지금 무슨 행동을 하는지, 그것이 목표에 적합한지, 목표를 얼마나 달성하고 있는지, 앞으로 어떻게 해야 목표를 달성할 수 있는지 알려주는 계기판을 영어로 대시보드(Dashboard)

대시보드 설계 원칙

사용하는 목적을 명확히 설명. 그 지표가 왜 필요한지, 그 목적이 원래 대시보드의 목적에 맞는지 설명할 수 있어야

지표는 분석 대상이 아니고 보는 즉시 이해할 수 있어야

지표는 적으면 적을수록 좋고 중요한 것은 크게 보여야

지표에는 기준과 수준 포함. 기준은 지표가 되는 값중 일정한 값에 의미를 두는 것. 수준은 기준을 초과하거나 미달한 정도

디자인 요소는 일관성이 있어야

유효성 판단 기준 7가지. 사실성, 적합성, 필수성, 연관성, 정합성, 일치성, 무결성

사실성 데이터가 실 세계의 사실과 동일한 값을 가지는 것

적합성 데이터값이 정해진 유효 범위를 충족

필수성 필수 항목에 데이터의 누락이 없는

연관성 연관 데이터 간에 논리상 오류가 없는

정합성 동일한 데이터는 동일한 용어와 형태로 존재

일치성 데이터를 구분하는 용어가 일치

무결성 데이터 처리의 선후 관계가 명확

 

데이터의 활용성 판단 기준은 충분성, 유연성, 사용성, 추적성, 접근성,적시성, 보호성, 책임성, 안정성 9가지

충분성 데이터가 사용자의 요구사항 충족

유연성 데이터가 유연한 구조를 가지는 것

사용성 데이터가 현장에서 실제로 사용

추적성 데이터 변경 내역 관리

접근성 데이터를 쉽게 사용

적시성 필요할 때 데이터를 볼 수 있는 것

보호성 데이터가 훼손, 변조, 유출 등의 위협에서 안전

책임성 데이터의 접근 권한과 책임이 정해져 있는 것

안전성 데이터를 소실해도 빨리 복구 가능

공유하기 링크
'book' Related Articles more
Comments