데이터 드리븐 리포트 : 객관적으로 설명하는 기획서 작성

데이터 드리븐 리포트 - 상사와 고객을 설득하는 데이터 기반의 의사결정 with 파이썬
이상석 지음 / 한빛미디어 / 2023년 10월

데이터 드리븐 리포트 : 객관적으로 설명하는 기획서 작성

1.들어가며

창업동아리를 하다보면 자연스럽게 창업경진대회를 나가게 된다. 그럴땐 자신의 아이템이 왜 세상에 나와야하고, 어떻게 매출이 이루어지며, 지속 성장 방향 등을 설명하게 된다. 이때 처음 하는 사람들이 놓치는게 바로 '설득하는 데이터' 이다.

회사도 마찬가지이다. 보고를 할 때, 의사결정에 대한 근거가 필요하다. 일반적으로 의사결정, 협업등은 구두보다는 보고서로 이루어지며, 이때 필요한게 바로 데이터 드리븐 리포트이다.

2.중요 요소

-글보다는 숫자가 좋으며, 숫자가 없다면 1)수치화를 하거나 (설문조사가 대표적 예이다.) 2) 데이터를 시각화해서 보여줘야 한다.

-직관을 배제해서는 안된다. 시작 단계를 넘어가다보면, 100% 직관없는 보고서를 꿈꾸기도 한다. 직관자체가 나의 과거 경험들에 의한 산물이다. 비지니스 최종 선택은 직관적이여야한다. 즉, 직관으로만 결정이 되는게 아니라, 데이터가 양쪽 다 합리적인 경우, 시간관계상 데이터 드리븐을 빠르게 줄여 업무 효율성을 높여야 하는 경우, 과거 매우 흡사한 사례가 있던 경우가 직관을 사용할 수 있는 예이다.

-분석 도구는 화려한게 중요한게 아니라 의사 결정자의 판단에 도움을 주는게 본질이다. 추가 설명도 가능하면 없는게 중요하다. 뽑는 방식에 따라 추가설명이 필요한 경우에는, 직접 2차 가공화하여 한번에 알아 볼 수 있도록 하자.

-도메인 지식도 중요하다. 과거 kt엠하우스 데이터 분석대회에서 포기하는 팀들이 많았다. 이유는 제공된 데이터로 너무나 당연한 이야기만 도출되기 때문이다. 토익 스피킹으로 비유하면, 토익 스피킹 점수가 높은사람은 발음도, 문법도, 단어도 훌륭하다. 라는 너무 당연한 결과가 나온다. 분석의 관점을 설정이 잘못되서 그런거고, 관점을 제대로 잡으려면 도메인 지식이 필요하다. 토익 스피킹을 예시로 들자면, 만점에서 뭐가 부족할 수록 단계가 떨어지는지를 분석하는 관점으로 접근해야하는것이 그 예이다.

3. 활용 예시

사진은 NIA(한국정보화 진흥원) 데이터 분석 대회에 참가했을때의 자료이다. 당시 KBO의 선수영입 모델을 주제로 발표를 했었다.

(위의 사진은 기록이 아닌, 키워드 중심 분석을 했던 자료이다)

1)LDA는 야구선수 관련 크롤링 키워드를 군집화하여 감정분석했던 방식이다.

2)군집화를 위해 KoNLPy 불용어 사전을 활용하여 불용어를 처리하고

KSNU 긍부정 사전 기반으로 감정분석을 하였다.

3)부정 키워드를 분석해본 결과 연봉, 코로나, 범죄 관련 키워드가 도출됐다.

(위의 분석은 타격, 수비 지표를 통해 분석한 자료이다.)

1)일반적으로 WAR중 타격은 굉장히 객관적이지만, 수비는 사이트에서 정의를 한다. 이유는 도전적 수비, 호수비를 노리지 않을경우 수비 스탯이 오르기 떄문에 불공정하기 때문이다.

해당 이유로 미국 논문을 참고하여 수비 요인(Factor)을 만들고 타자의 수비 가치를 분석한 자료이다.

이처럼 데이터 드리븐 리포트는 1.키워드 같은 정성적 데이터 2.야구 성적과 같은 정량적 데이터 모두 분석이 가능하며

설득을 위해서의 본질은 결국 '설득 하는 사람이 1)납득이 가고 2)쉽게 이해하도록 3)객관적으로 전달하는 것이다.

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."