데이터 분석, 추출, 대시보드 제작 시 고려하면 좋은 것들

 

 

포스팅 제목은 거창한데 엄청난 내용은 아닙니다.

GPT의 답변 위에 7년 정도 데이터관련 업무를 직/간접적으로하며 느낀 제 경험을 코멘트 형식으로 적어 봤습니다.

 

(GPT)

데이터 분석, 추출, 대시보드 제작 시 고려해야 할 중요한 점

 

디지털 시대에서 데이터는 기업의 핵심 자산이며, 올바르게 분석하고 시각화하는 것이 경쟁력을 결정짓는다. 그러나 단순히 데이터를 수집하는 것만으로는 충분하지 않다. 데이터를 효과적으로 활용하려면 명확한 목표 설정, 전략적인 KPI 선정, 그리고 사용자 중심의 대시보드 설계가 필수적이다.

 

1. 분석의 목표를 명확히 설정하기

데이터 분석의 출발점은 목적을 분명하게 정의하는 것이다. 분석 목표가 불명확하면 불필요한 데이터를 다루게 되고, 핵심 인사이트를 놓칠 가능성이 높아진다.

 

1.1. 해결하려는 문제를 구체적으로 정의하기

 

분석을 시작하기 전, 다음과 같은 질문을 던져야 한다.

• 해결해야 할 핵심 문제는 무엇인가?

• 데이터 분석을 통해 어떤 의사 결정을 내릴 것인가?

• 분석 결과가 적용될 실제 비즈니스 상황은 무엇인가?

 

예를 들어, “매출 증대 방안 분석”이라는 목표보다는 "최근 6개월간 특정 카테고리의 매출 감소 원인을 파악하고, 고객 구매 패턴을 분석하여 효과적인 프로모션 전략을 도출한다”처럼 구체적인 목표를 설정하는 것이 중요하다.

 

1.2. 이해관계자와 협력하여 목표를 조율하기

 

데이터 분석은 단독 작업이 아니라 다양한 이해관계자(경영진, 마케팅 팀, 운영팀 등)와 협력해야 하는 과정이다. 따라서 다음 사항을 고려해야 한다.

• 최종 보고서나 대시보드는 누구를 위한 것인가?

• 어떤 지표가 주요 의사결정자에게 가장 의미 있는가?

• 분석 결과를 어떻게 활용할 것인가?

 

목표 설정 단계에서 명확한 기대치를 설정하면 불필요한 반복 작업을 줄이고, 분석 결과의 실효성을 높일 수 있다.

의견:

분석, 데이터 사용 목적이 분명할때 확실히 데이터 추출/분석 작업이 수월하게 끝나고 수요자의 만족도 높았던 같습니다.
추가로 이해관계자에 따라 정확한 데이터가 아닌 러프한 트렌드 데이터가 빠르게 필요한 경우도 있어 일단 러프하게 공유하는게 더 효과적이었던 기억도 많습니다.
추가로 저는 원래 데이터 분석 / 사용 목적을 잘 안물어봤었는데 (목적을 물어보는게 약간 실례같기도하고 알아서 해드려야할거 같은 느낌도 있고 뭔가 앞으로 불편해하실까봐 그랬던거 같아요) 대부분 물어보는걸 더 좋아하는거 같습니다.

(기억나는 구체적인 질문들?)
- 고객 메모 자동 완성을 드랍다운 메뉴로 제공하기 위해 기존 고객 메모에서 많이 나온 질문들의 목록이 필요해요.
- 지난번에 도입한 신규 결제 기능이 얼마나 사용되는지 궁금해요.
- 결제 수단의 배치를 변경하려고하는데 결제 수단별 사용현황과 최종 결제 비율을 알 수 있을까요?
- 일 단위로 실적을 추적해야하는데 매번 요청드리니 서로 불편한거 같아요 일별 실적 자동으로 업데이트할 수 있을까요?

2. 전략적인 KPI 선정

 

데이터 분석에서 가장 중요한 것은 무엇을 측정할 것인가를 정하는 것이다. 잘못된 KPI를 선택하면 분석의 방향이 어긋날 수 있으며, 유의미한 인사이트를 얻지 못할 가능성이 높다.

 

2.1. KPI 선정 원칙

 

좋은 KPI는 다음과 같은 특성을 갖는다.

• 측정 가능성(Measurable): 명확한 수치로 평가할 수 있어야 한다.

• 비즈니스 연관성(Relevant): 조직의 목표와 직접적인 관련이 있어야 한다.

• 행동 가능성(Actionable): KPI의 변화에 따라 실행 전략을 수립할 수 있어야 한다.

• 이해 용이성(Understandable): 주요 이해관계자가 쉽게 이해할 수 있어야 한다.

 

예를 들어, “고객 만족도 증가”라는 KPI보다는 “월별 NPS(Net Promoter Score) 5점 이상 증가”처럼 구체적인 수치를 포함하는 것이 더 효과적이다.

 

2.2 핵심 KPI와 보조 KPI의 균형 맞추기

• 핵심 KPI(Key KPI): 비즈니스의 최종 목표를 직접적으로 반영하는 지표 (예: 매출, 고객 유지율, 신규 고객 수)

• 보조 KPI(Supporting KPI): 핵심 KPI에 영향을 미치는 요소를 측정하는 보조 지표 (예: 웹사이트 방문자 수, 장바구니 이탈률)

 

핵심 KPI만 추적하면 원인을 분석하기 어려워지고, 반대로 너무 많은 보조 KPI를 포함하면 분석이 복잡해진다. 따라서 핵심 KPI 3~5개를 설정하고, 이를 보조하는 KPI를 추가적으로 활용하는 전략이 효과적이다.

 

3) KPI 모니터링 및 피드백 루프 구축

 

KPI는 한 번 정하고 끝나는 것이 아니라, 지속적으로 모니터링하고 조정해야 한다.

• KPI의 변동이 큰 경우, 실시간 알림 시스템을 구축하여 신속한 대응이 가능하도록 한다.

• KPI가 기대한 방향으로 개선되지 않는다면, 분석 방식이나 데이터 소스를 점검해야 한다.

 

예를 들어, “고객 재방문율”을 KPI로 설정했는데 기대만큼 증가하지 않는다면, “첫 구매 이후 30일 내 재구매율”을 추가적으로 분석하여 문제점을 찾을 수 있다.

 

의견:

너무 많은 보조 KPI를 포함하면 분석이 복잡해진다 라는 말에 공감이 많이 갑니다.
일단 데이터가 한눈에 들어오지 않으면 사람들이 읽지 않게 되는 것 같습니다.
복잡한 콤보차트보다 오히려 월별 매출액 변화 같은 이해하기 쉬운 데이터가 한눈에 들어올 때
매출액이 6월에 갑자기 증가했네? 사용자수는 그대로인거 같은데 매출액이 왜이렇게 높아? 데이터가 잘못 된건가? 특정 사용자가 엄청 구매했나? 지난달에 무슨일 있었어요? 이런 질문이 먼저 들어오게 되는거 같습니다.
(이상하게 대시보드를 만든 후 질문이 들어오면 반갑더라고요)

데이터는 한눈에 이해가 가능해야 효과가 있는 것 같습니다. (KPI 이야기가 아닌거 같은....)

 

3. 사용자 중심의 대시보드 설계

 

대시보드는 데이터를 단순히 보여주는 것이 아니라, 사용자가 원하는 인사이트를 빠르게 얻을 수 있도록 설계해야 한다. 효과적인 대시보드 설계를 위해 고려해야 할 요소는 다음과 같다.

 

3.1. 데이터 시각화의 원칙 적용

 

대시보드는 한눈에 중요한 정보를 전달해야 하므로, 차트 유형과 디자인을 신중하게 선택해야 한다.

• 시간 흐름을 분석할 때 → 라인 차트

• 비교 분석이 필요할 때 → 바 차트

• 비율을 나타낼 때 → 도넛 차트, 파이 차트

• 트렌드 패턴을 분석할 때 → 히트맵

 

또한, 중요한 지표는 시각적으로 강조하고, 보조 지표는 서브 영역에 배치하여 가독성을 높이는 것이 좋다.

 

3.2. 맞춤형 필터 및 인터랙티브 기능 제공

 

대시보드를 사용하는 대상이 다양하다면, 사용자가 원하는 데이터만 볼 수 있도록 필터 기능을 제공해야 한다.

• 날짜 범위 선택

• 특정 카테고리별 데이터 필터링

• 지역, 연령대별 세분화

 

또한, 드릴다운(Drill-down) 기능을 제공하여 특정 지표를 클릭하면 더 상세한 분석 데이터가 나오도록 설계하면 사용성이 향상된다.

 

3.3. 실시간 데이터 vs. 배치 데이터 고려

• 실시간 대시보드는 빠른 의사 결정을 돕지만, 시스템 부하가 크다.

• 실시간이 필요 없는 경우, 특정 주기(예: 하루 1회, 1시간 단위)로 업데이트하는 것이 효율적이다.

 

예를 들어, “실시간 매출 현황”은 실시간 데이터가 필요하지만, “월별 고객 유지율”은 배치 처리 방식으로도 충분할 수 있다.

 

의견:

여기서도 사용자가 원하는 인사이트를 빠르게 얻을 수 있도록 설계라는 부분에 공감이 많이 갑니다. 
사용자가 대시보드를 봤을 때 바로 정보를 얻을 수 있어야 자주 보게되고 추가 질문도 생기기에
중요한 정보가 적절한 차트로 보기 쉽게 제시되는게 제일 중요한 것 같습니다.

이후 그룹, 일자 별로 데이터를 볼 수 있는 차트나 필터 기능은 소수의 사용자만 사용하는 기능이고
먼저 데이터에 흥미가 생겨야 사용하는 기능이기에 한눈에 중요한 정보를 전달하는게 제일 중요하다고 생각합니다.

 

 

 

이외 신뢰할 수 있는 데이터 확보 ~ 보안과 개인정보 보호는 데이터 활용, 분석 보다는 엔지니어링이나 정책적인 부분에 가까운거 같아 제목과 GPT의 내용만 남겨봤습니다.

 

4. 신뢰할 수 있는 데이터 확보

데이터의 품질이 낮으면 분석의 신뢰도도 떨어진다. 이를 위해 데이터 수집 단계에서 다음 사항을 고려해야 한다.

• 데이터의 출처는 신뢰할 수 있는가?

• 데이터 정제 과정이 필요할까? (중복 제거, 오류 수정 등)

• 최신성과 정확성을 유지할 수 있는가?

 

5. 효율적인 데이터 추출 및 변환(ETL) 전략

데이터는 원본(raw) 형태로 존재하는 경우가 많으며, 분석 및 시각화를 위해 가공이 필요하다.

• ETL(Extract, Transform, Load) 프로세스를 어떻게 설계할 것인가?

• 처리 속도와 데이터 정합성을 고려해야 하는가?

• 자동화 가능한 부분은 어떤 것인가?

 

6. 실시간 데이터 vs 배치 데이터 고려

대시보드를 실시간으로 운영할지, 일정 주기로 업데이트할지 결정해야 한다.

• 실시간 데이터가 필요한 경우, 시스템 부하와 성능을 고려했는가?

• 배치 처리로 충분한 경우, 적절한 주기를 설정했는가?

• 데이터 갱신이 사용자의 의사 결정에 어떤 영향을 미치는가?

 

7. 확장성과 유지보수성 고려

데이터 분석과 대시보드는 한 번 만들어서 끝나는 것이 아니라 지속적으로 유지·보수해야 한다.

• 데이터 증가에 대비한 확장성을 고려했는가?

• 유지보수하기 쉬운 구조로 설계되었는가?

• 새로운 요구사항이 발생했을 때 쉽게 추가할 수 있는

 

8. 보안과 개인정보 보호

데이터에는 민감한 정보가 포함될 수 있으므로 보안 정책을 고려해야 한다.

• 데이터 접근 권한을 적절히 설정했는가?

• 개인정보 보호법(GDPR, CCPA 등)에 위배되지 않는가?

• 데이터 암호화 및 익명화를 고려했는가?

결론

효과적인 데이터 분석과 대시보드 제작을 위해서는 분석 목표를 명확히 설정하고, KPI를 전략적으로 선정하며, 사용자 친화적인 대시보드를 설계하는 것이 핵심이다. 이를 통해 단순한 데이터 수집을 넘어, 실제 의사 결정에 도움이 되는 인사이트를 제공할 수 있다.

이제 훨씬 더 정리된 느낌이야. 혹시 더 다듬고 싶은 부분이 있으면 말해줘! 😊