데이터 기반 의사 결정(data driven decision making)

1. 데이터 기반 의사 결정(data driven decision making)이란?

Data: A collection of facts
Data-driven decision-making: The process of using facts to guide business strategy
- Source: Google

 

비즈니스 전략을 이끌어내기 위해 사실(데이터)를 사용하는 것이다.

 

2. 데이터 기반 의사 결정(data driven decision making) 과정

1. 비즈니스 요구사항, 즉 해결해야 할 문제를 파악한다.
2. 데이터를 찾고(준비하고 처리하기), 분석하고 이를 사용해서 추세, 패턴 및 관계를 파악한다.
3. 데이터를 공유한다.
4. 데이터 분석 결과를 사용한다. 

3. 주의할 점

데이터 기반의 의사 결정이 아무리 가치있더라도 데이터만으로는 인간의 경험과 결합된 데이터만큼 강력하지는 않다. 따라서 데이터 도메인의 전문가가 존재하는 팀에서 데이터 기반의 의사 결정을 하는 것이 중요하다. 

 

또한 직감은 필요한 것이지만, 때때로는 잘못된 의사결정으로 이끌 수 있다.

따라서 데이터와 직감의 비율을 결정하는 것이 중요하다.

 

비율은 아래와 같은 질문을 바탕으로 결정할 수 있다.

1. 어떤 종류의 결과가 필요한가?
2. 누구에게 정보가 전달되는가?
3. 질문에 대한 답을 구한 것이 맞는가(질문을 제대로 이해한게 맞는가)?
4. 얼마나 빨리 결정을 내려야 하는가?

4. 데이터 분석 수명 주기(data analysis life cycle)

Google Analytics

1. Ask: Business Challenge/Objective/Question
2. Prepare: Data generation, collection, storage, and data management
3. Process: Data cleaning/data integrity
4. Analyze: Data exploration, visualization, and analysis
5. Share: Communicating and interpreting results 
6. Act:  Putting your insights to work to solve the problem

Dell EMC

(infocus.delltechnologies.com/david_dietrich/the-genesis-of-emcs-data-analytics-lifecycle/)

The Genesis of EMC’s Data Analytics Lifecycle | EMC

1. Discovery
2. Pre-processing data
3. Model planning
4. Model building
5. Communicate results
6. Operationalize

SAS

(www.sas.com/content/dam/SAS/en_us/doc/whitepaper1/manage-analytical-life-cycle-continuous-innovation-106179.pdf)

1. Ask
2. Prepare
3. Explore
4. Model
5. Implement
6. Act
7. Evaluate

Project based

(pingax.com/understanding-data-analytics-project-life-cycle/)

Understanding the data analytics project life cycle

1. Identifying the problem
2. Designing data requirements
3. Pre-processing data
4. Data analysis
5. Data visualizing

Big Data

(www.informit.com/articles/article.aspx?p=2473128&seqNum=11&ranMID=24808)

Big Data Analytics Lifecycle | Big Data Adoption and Planning Considerations | InformIT

1. Business case evaluation
2. Data identification
3. Data acquisition and filtering
4. Data extraction
5. Data validation and cleaning
6. Data aggregation and representation
7. Data analysis
8. Data visualization
9. Utilization of analysis results

Research

(online.hbs.edu/blog/post/data-life-cycle)

8 Steps in the Data Life Cycle | HBS Online

1. Generation
2. Collection
3. Processing
4. Storage
5. Management
6. Analysis
7. Visualization
8. Interpretation

 

 

 

[출처]

Google Data Analytics professional certificates by Google