주어진 데이터에서 의미 있는 인사이트를 도출하여 의사 결정을 내리는 데이터 분석(Data Analysis)은 조직의 운영 및 계획에 핵심적인 역할을 합니다. 그러나 데이터 분석 과정에는 그 특성상 여러 가지 장애물이 존재할 수 밖에 없습니다.
우리가 사는 세상에서는 이론과 실제의 차이가 항상 존재하기 마련합니다. 이번 블로그에서는 현업에서 데이터 분석을 할 때 자주 마주하는 장애물들과 각 장애물 별로 극복할수 있는 해결책들에 대해 이야기해보고자 합니다.
결론적으로 말하자면, 데이터 분석에서 발생하는 이론과 실제의 차이는 체계적인 프로세스와 꾸준한 노력으로 극복할 수 있습니다. 그럼 데이터 분석에서 자주 마주하는 장애물들을 먼저 만나볼까요?
1. 저품질(Low Quality)의 데이터를 만났을 때
문제점:
데이터 분석을 시작하기 위해 주어진 엑셀 파일을 열어보면 한숨부터 나올 때가 많습니다. 엑셀에 입력된 데이터는 오류 투성이에, 빠진 것도 많고 불완전하거나 부정확한 데이터로 인해 분석이 가능할지도 불분명한 경우들이 많습니다.
이런 상황에서는 먼저 데이터의 구조를 파악하고 오류를 수정하는 데 많은 시간을 할애해야 합니다. 분석을 하기 위해 엑셀 파일을 열어보면 빈 셀들이 많고, 값이 일관되지 않거나 잘못 입력된 경우도 자주 발견됩니다. 예를 들어, 날짜 형식이 통일되지 않거나 숫자 데이터가 텍스트로 저장되어 있어 계산에 문제가 생길 수 있습니다. 또한, 중복된 데이터나 누락된 값으로 인해 전체적인 데이터의 신뢰성이 떨어지기도 합니다.
해결책:
데이터 저품질을 해결하는 가장 근본적인 방법은 체계적인 데이터 처리 및 검증 프로세스를 구축하는 것입니다. 데이터 처리 및 검증 프로세스(DPVP)는 데이터가 생성되고 수집되는 지점에서 체계적이고 일관된 검증 절차를 적용하는 것을 의미합니다.
주기적이고 체계적인 데이터 클린징(Data Cleansing) 작업은 이미 시스템에 존재하는 데이터의 품질을 지속적으로 개선하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 데이터 테이블 별로 중복 데이터 제거, 누락된 값 보완, 이상치 처리, 형식 표준화 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 클렌징 작업을 통해 데이터의 신뢰성이 높아지면, 이를 기반으로 한 분석과 의사결정의 질 또한 향상됩니다
예를 들어, 데이터 입력 단계에서 형식 통일하기, 시간대 통일하기, 일관적인 포맷 등을 워크플로우나 ETL로 자동화된 시스템으로 구현할 수 있습니다. 또한, 데이터 웨어하우스나 데이터 레이크로 데이터가 이동할 때마다 메타데이터 검증, 샘플링을 사용한 무결성 검사, 비즈니스 로직 적용 등의 과정을 거쳐 사람의 개입이 최소화될 수 있도록 설계해야 합니다. 이러한 체계적인 프로세스는 데이터 품질 문제를 조기에 발견하고 오류를 수정할 수 있게 해줍니다.
2. 데이터에 접근(Access) 불가 및 제한이 걸릴 때
문제점:
기업의 입장에서 데이터 분석의 중요성은 날로 증가하고 있지만, 많은 기업의 소속원들은 데이터 접근 문제로 데이터 분석에 어려움을 겪고 있습니다. 알다시피 필요한 데이터에 접근할 수 없으면 분석 자체가 불가능합니다. 이 문제는 분석에 필요한 데이터가 여러가지 시스템에 분산되어 있거나, 보안상의 이유로 접근 권한이 제한될 때 발생합니다. 저 역시 현업에서 필요한 데이터에 대한 접근 권한 제한 및 데이터 위치 파악의 어려움을 자주 겪었습니다. 이는 주로 두 가지 요인에서 비롯됩니다.
첫번째, 데이터가 여러 시스템 및 부서에 분산되어 있어 필요한 정보를 찾기 어렵다는 점입니다. 예를 들어, 고객 데이터는 CRM 시스템에, 재무 데이터는 ERP 시스템에, 그리고 마케팅 데이터는 또 다른 플랫폼에 저장되어 있는 경우가 많습니다. 두번째는 데이터 보안과 기업 내규 및 요구사항으로 인해 접근 권한이 엄격히 제한되는 경우입니다. 이러한 상황에서 데이터 분석가들은 필요한 데이터를 적시에 확보하지 못해 분석 작업 자체가 지연되거나 불가능해지는 상황에 직면합니다.
해결책:
데이터 접근성 문제를 해결하기 위해서는 체계적이고 전략적인 접근이 필요합니다. 이 때 중앙화된 데이터 통합 플랫폼 구축 및 데이터 카탈로그(Data Catalog) 시스템 도입이 필요합니다.
가장 효과적인 방법 중 하나는 중앙화된 데이터 통합 플랫폼을 구축하는 것입니다. 이는 다양한 소스의 데이터를 한 곳에 모아 일관된 형식으로 관리할 수 있게 해줍니다. 파일 시스템으로도 구현할 수 있지만, 데이터 레이크(Data Lake)나 데이터 웨어하우스(Data Warehouse) 솔루션을 활용하면 더욱 효과적으로 구현할 수 있습니다.
또한, 데이터 카탈로그(Data Catalog) 시스템을 도입하여 조직 내 모든 데이터 자산의 위치, 특성, 사이즈, 접근 권한 등을 체계적으로 관리하는 것이 중요합니다. 이를 통해 데이터 분석가뿐만 아니라 관련 이해관계자가 필요한 데이터를 신속하게 찾고 접근할 수 있게 됩니다.
동시에, 역할 기반 접근 제어(RBAC) 시스템을 구축하여 데이터 보안을 유지하면서도 필요한 접근 권한을 효율적으로 관리할 수 있습니다. 즉, 필요한 사람들에게만 접근을 허용하는 방식으로 데이터 보안을 유지하고 트래픽이 몰리는 것을 방지할 수 있습니다.
3. 개인 또는 조직의 기술적 역량(Competency)이 부족할 때
문제점:
현대의 데이터 분석 환경은 상황과 조건에 따라 빠르게 변화하고 있으며, 이에 발맞추어 다양한 최신 도구와 기법들이 끊임없이 등장하고 있습니다. 그러나 이러한 발전 속도에 따라가기 위해 필요한 전문 지식을 습득하지 못한 경우, 분석 업무에서 큰 어려움을 겪을 수 있습니다. 이는 데이터 분석의 효율성을 저하시킬 뿐만 아니라, 분석 결과의 정확성과 신뢰성에도 문제를 일으킬 수 있습니다.
예를 들어, 주어진 상황이나 조건에 맞추어 머신러닝 알고리즘이나 BI 도구를 적절히 활용하지 못하면, 데이터에서 유의미한 패턴을 발견하거나 예측 모델을 구축하는 데 한계가 발생할 수 있습니다. 또한, 새로운 데이터 시각화 도구나 데이터 통합 도구 역시 제대로 활용하지 못하면, 데이터의 통합적 관리 및 활용과 시각적 표현에 있어 경쟁력을 잃게 됩니다.
이러한 전문 지식 부족은 단순한 기술적 결함을 넘어서, 조직의 데이터 기반 의사결정 과정에도 영향을 미칩니다. 필요한 기법과 도구를 제대로 활용하지 못하면, 경쟁사에 비해 분석 속도와 정확도에서 뒤처지게 되고, 이는 곧 시장에서의 경쟁력 저하로 이어질 수 있습니다. 더불어, 주어진 분석 도구를 활용한 데이터 인사이트 도출이 지연되거나 불가능해지면, 경영진은 적시에 적절한 전략적 결정을 내리기 어려워집니다. 따라서, 데이터 도구 및 기법에 대한 지속적인 학습과 업데이트가 없이는 데이터 분석의 품질을 유지하기 어렵습니다.
해결책:
이러한 문제를 해결하기 위해서는 지속적인 학습과 교육 프로그램을 적극적으로 지원하고 참여를 유도하는 것이 필수적입니다. 주기적인 최신 분석 도구와 기법에 대한 교육을 받고, 관련 세미나와 워크숍에 참석함으로써 최신 동향을 파악하고 새로운 기술을 습득해야 합니다.
또한, 내부적으로는 데이터 분석팀의 역량 강화를 위해 정기적인 스터디 그룹이나 기술 세션을 운영하는 것도 좋은 방법입니다. 이를 통해 팀원들 간의 지식 공유와 협업을 촉진하여, 전체적인 분석 능력을 향상시킬 수 있습니다.
외부 전문가 또는 컨설턴트의 자문을 받는 것도 효과적인 해결책 중 하나입니다. 최신 기술과 도구에 대한 깊이 있는 이해를 가진 전문가를 초청하여 맞춤형 교육을 받거나, 프로젝트 단위로 자문을 구함으로써 실제 업무에 즉각적으로 적용할 수 있는 실질적인 도움을 받을 수 있습니다. 또한, 외부 컨설팅 업체와의 협력을 통해 현재 조직이 사용하고 있는 도구와 기법의 문제점을 진단하고 개선 방안을 마련할 수 있습니다. 이는 단순한 지식 습득을 넘어서, 실질적인 문제 해결 능력을 배양하는 데 큰 도움이 됩니다.
마지막으로, 데이터 분석 방법론 또는 프레임워크를 지속적으로 기록하고, 이를 실제 업무에 적극적으로 도입하는 문화를 조직 내에 정착시키는 것이 중요합니다. 이를 위해, 데이터 분석팀이 자주 사용하는 도구와 기법에 대한 내부 자료를 체계적으로 관리하고, 새로운 기술이 도입될 때마다 이에 대한 매뉴얼과 가이드를 제공하는 시스템을 구축하면 좋습니다.
이러한 노력을 통해, 조직은 지속적으로 변화하는 데이터 분석 환경에 유연하게 대응하고, 퀄리티 높은 분석 역량을 지속적으로 유지할 수 있습니다.
4. 부서 간 데이터 사일로가 발생 할 때
문제점:
조직 내에서 데이터가 부서별로 고립되어 있는 경우, 종합적이고 통합적으로 데이터 분석하기가 매우 어려워집니다. 특히 각 부서가 독립적으로 데이터를 관리하고 접근 권한을 각 부서원에게만 제한하면, 전체적인 시각에서 데이터를 분석하기 위한 중요한 정보들이 누락될 수 있습니다. 이는 데이터의 단편적이고 편향적인 해석으로 이어져, 중요한 상관관계나 인사이트를 놓치게 되고, 결과적으로 비즈니스 전략 수립에 있어 비효율성과 부정확성을 초래합니다.
예를 들어, 마케팅 부서와 세일즈 부서 간의 고객 및 판매 데이터가 서로 공유되지 않으면, 고객 행동에 대한 통합적인 관찰과 분석이 어려워지며, 이에 따라 효과적인 마케팅 전략을 수립하기 힘들어집니다.
이러한 제한적인 데이터 공유는 기업 내 원활한 협업을 저해하는 요인으로 작용하기도 합니다. 데이터가 원활하게 공유되지 않으면, 부서 간 협력 프로젝트 진행 시 중복 작업이 발생하거나, 필요한 정보를 적시에 얻지 못해 프로젝트의 진행이 지연될 수 있습니다.
또한, 데이터 접근 권한의 제한으로 인해 일부 부서에서는 분석에 필요한 데이터를 확보하기 위해 많은 시간과 자원을 낭비하게 됩니다. 이로 인해 기업 전체의 업무 효율성이 낮아지고, 기업 내 조직 간 커뮤니케이션 및 소통이 악화될 수 있습니다.
해결책:
이런 사일로 현상을 해결하기 위해서는 조직 내에서 데이터 공유 문화를 조성하고 활성화하는 것이 중요합니다. 부서 간 데이터 공유를 촉진하려면 정기적인 부서간 공유 회의를 개최하고, 각 부서의 데이터 관리 책임자들이 협력하여 부서간 데이터 통합 전략을 수립하도록 장려해야 합니다. 이러한 회의를 통해 부서 간의 데이터 요구 사항을 파악하고, 데이터 공유의 필요성을 강조함으로써 협력 문화를 강화할 수 있습니다.
또한, 데이터 공유의 중요성에 대한 교육과 인식을 높이는 교육 및 훈련 프로그램을 도입하여 모든 구성원이 데이터의 가치를 이해하고 공유에 적극적으로 참여하도록 유도할 수 있습니다. 특히 팀장 또는 부서장의 데이터 관련 교육을 장려하고 이를 서로 공유하는 문화를 조성하는 것이 중요합니다.
앞에서 언급한 통합 데이터 관리 시스템을 구축하는 것도 효과적인 해결책입니다. 데이터 웨어하우스나 데이터 레이크와 같은 중앙집중식 데이터 저장소를 도입하여, 조직 내 모든 데이터가 한 곳에서 관리되고 접근될 수 있도록 합니다. 이를 통해 각 부서의 데이터가 통합적으로 관리되며, 필요한 데이터를 실시간으로 쉽게 접근할 수 있습니다. 또한, 데이터 관리 시스템에는 강력한 보안과 접근 제어 기능을 포함시켜, 민감한 데이터의 안전한 관리를 보장하면서도 필요한 데이터는 자유롭게 공유될 수 있도록 해야 합니다.
마지막으로, 데이터 관리와 공유를 위한 명확한 정책과 절차를 마련하는 것이 중요합니다. 데이터의 수집, 저장, 접근, 공유에 대한 표준화된 절차를 만들고, 이를 준수하도록 모든 구성원에게 문서화된 가이드 또는 지침으로 공유해야 합니다. 또한, 데이터의 품질을 유지하기 위한 정기적인 검토와 업데이트 절차를 마련하여, 데이터의 정확성과 일관성을 보장합니다.
이러한 체계적인 접근을 통해 조직 내 데이터 사일로 현상을 극복하고, 종합적이고 통합적인 데이터 분석을 수행할 수 있는 기반을 마련할 수 있을 것입니다.
5. 데이터 기반 의사결정 문화 부재
문제점:
많은 기업들이 데이터 분석 도구와 인프라에는 적극적으로 투자하지만, 진정한 데이터 기반의 문화에는 소홀히 하는 경우가 많습니다. 그 근본 원인은 대개 조직 문화에 있습니다. 경험과 직관에 의존하는 전통적인 의사결정 방식이 깊이 뿌리박혀 있는 조직에서는 데이터 분석 결과가 제대로 활용되지 못하고, 때로는 무시되기도 합니다.
이는 데이터 분석가나 팀이 만든 결과물이나 영향력을 무력화시키고, 데이터가 제공할 수 있는 잠재적 가치를 제한합니다. 결과적으로 조직은 시장의 변화에 신속하게 대응하지 못하고, 혁신의 기회를 놓치게 됩니다.
해결책:
이러한 문화적 장벽을 극복하기 위해서는 체계적이고 지속적인 노력이 필요합니다.
우선, C-level이나 경영진의 확고한 지지와 리더십이 중요합니다. 경영진이 데이터 기반 의사결정의 중요성을 인식하고 이를 실천하는 모습을 보여줄 때, 조직 전체에 변화의 물결이 일어납니다.
또한, 데이터 분석을 통해 얻은 실질적인 성공 사례를 지속적으로 발굴하고 공유하는 것이 효과적입니다. 예를 들어, 데이터 분석을 통해 비용을 절감하거나 새로운 비즈니스 기회를 포착한 사례를 전사적으로 공유함으로써, 데이터의 가치를 구체적으로 입증할 수 있습니다.
이와 함께 전사적인 데이터 리터러시 교육 프로그램을 통해 전 직원의 데이터 활용 능력을 높이고, 부서간 데이터 공유와 협업을 촉진하는 문화적 기반을 마련하는 것도 중요합니다. 이러한 다각적인 접근을 통해 조직은 점진적으로 데이터 중심의 의사결정 문화를 구축할 수 있으며, 궁극적으로 더 민첩하고 혁신적인 조직으로 거듭날 수 있습니다.
6. 데이터 분석 문화를 만들기 위한 꾸준한 노력과 시도
데이터 분석을 방해하는 이러한 장애물들을 이해하고 대처하는 것은 데이터 기반의 의사결정을 더욱 효과적으로 만들기 위해 필수적입니다. 지속적인 개선과 혁신을 통해 데이터 분석의 장애물을 극복하고, 데이터에서 의미 있는 인사이트를 도출하여 경쟁력을 높일 수 있습니다.
이러한 장애물들은 분명 여러번 등장할 것이지만, 체계적인 접근과 지속적인 노력을 통해 극복 가능합니다. 데이터 분석의 가치를 입증하고 조직의 의사결정 프로세스를 혁신하는 데 이 리스트들이 도움이 되길 바랍니다.
여러분의 데이터 분석 여정에 행운이 있기를 기원합니다.
Author: Richard Lim
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