인프런 커뮤니티 질문&답변

종우님 안녕하세요!

회사마다 상황이 다양해서 회사의 상황에 따라 다양한 과정이 있을 것 같은데, 일반적으로 시도할 아이디어를 말씀드리면

• 강의 초반이 1일차 PM의 이야기에 나오는 질문들에 대해 답을 해보시고

• 각 팀별로 데이터를 어떻게 활용하고 있는지, 자주 사용하는 쿼리나 지표가 있는지

• 비즈니스 모델은 어떻게 되는지, 그 비즈니스 모델에서 사용되는 용어가 무엇이 있는지

• 개발의 용어, 디자인의 용어, 사업팀의 용어가 다른지

• 위 내용을 정리해보고, 사람들이 통일된 용어를 사용하도록 업무 프로세스를 변경하고 전사에 전파하는 과정이 필요할 것 같아요

• 그 과정에서 각 팀에서 데이터를 추가해서 볼 때, 알아서 할 것인지 중앙집권적으로 할 것인지 결정해야 합니다. 중앙집권적이라고 하면 속도가 느려질 수 있지만 통일감을 갖출 수 있고 알아서 하게 하면 규칙이 풀어질 가능성이 있지요. 그래서 초반엔 중앙집권적으로 하다가 점진적으로 사람들의 데이터 활용 역량이 올라가면 인프라 레벨에서 할 수 있도록 구현할 수 있어요(인프라 레벨이라고 하면 어떤 지표를 보고 싶을 때 정의를 해두면, 그 지표를 전사적으로 쓸 수 있게 하는 메트릭 스토어 같은 지표 플랫폼 등입니다)

• 데이터 정보를 모으고 -> 사람들이 데이터를 활용하게 해야 하는데 그 과정에서 교육이나 같이 데이터 관련 일을 해보거나 사람들의 상황(데이터 리터러시에 대해 높은지 낮은지 등)에 따라 방법이 달라집니다

• 데이터 문화 파트 영상을 보셨던데, 그 기준들에 맞게 우리 회사에서 지금 필요한 것이 무엇인지 고민해보고 하는 과정이 필요할 것 같네요

• 질문해주신 부분은 종우님 회사 상황을 자세히 알아야 여러 관점으로 볼 수 있어서, 강의를 더 들으시고 코칭을 요청해서 이야기를 나눠보는 것도 방법일 것 같아요!

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 김종우님께서 주신 과제는 데이터 기반 문화를 형성하는 첫 단계로서 매우 중요하면서도 도전적인 작업임을 이해합니다. 우선, 주어진 도구인 노션과 구글을 효과적으로 활용하여 데이터를 취합하고 정리하는 방법을 중심으로 몇 가지 제안을 드립니다.

1. 데이터 사전 구축: 우선적으로 진행 중이신 용어집(데이터 사전)을 구체적으로 업데이트하고 확장하세요. 이를 통해 각 팀이 사용 중인 데이터의 의미를 통일할 수 있습니다.

2. 데이터 수집 범위 설정: 팀별로 어떤 데이터가 주요한지와 그 데이터가 어디에 저장되어 있는지를 파악하세요. 우선순위를 정하여 중요한 데이터부터 수집과 정리 절차를 진행하세요.

3. 구글 스프레드시트를 활용한 데이터 통합: 구글 스프레드시트를 이용해 각 팀의 데이터를 한 곳으로 모아 통합할 수 있습니다. 가능하다면, 각 팀에서 데이터를 자동으로 업데이트할 수 있도록 구글 양식을 사용하여 데이터를 수집하는 것도 고려해보세요.

4. 데이터 시각화: 데이터를 정리한 후에는 이를 쉽게 분석할 수 있도록 구글 데이터 스튜디오 등을 활용해 시각화하세요. 이 과정은 데이터 이해도를 높이고 의사결정에 유용한 자료를 제공할 것입니다.

5. 정기적인 데이터 리뷰: 정기적으로 데이터를 리뷰하는 시간을 설정하고, 각 팀과의 협업을 통해 지속적으로 데이터를 업데이트하고 개선하세요. 이는 데이터의 신뢰도를 높이고, 데이터 기반 의사결정 문화를 강화하는 데 도움이 될 것입니다.

김종우님께서 이 과정을 진행하면서 겪을 수 있는 어려움에 대해 많은 수강생들이 유사한 질문을 하였고, 유용한 답변을 제공받은 사례들이 있습니다. 예를 들어, 뉴런님의 수강목표에서는 데이터의 수집과 활용 방법에 대해 구체적인 논의가 제공되고 있습니다.

또한, 데이터 기반 의사결정 문화 구축에 대한 체계를 잡고자 한다면, 크래쉬님의 사례도 참고하시면 좋겠습니다. 그 외에도 질문 게시판에서 유사 사례를 검색하시고 지식공유자님의 답변을 직접 확인하시면 더 많은 인사이트를 얻으실 수 있습니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏
추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.