데이터 분석이란? 데이터의 중요성을 아는 것부터!

엘리스

2023. 5. 16.

지난 2005년까지만 해도 0.16 ZB 규모로 생산되던 데이터 양이 2020년에는 64.2 ZB 규모일 정도로 증가했습니다. 이제는 데이터가 세상을 바꾸는 시대가 되었다고 해도 과언이 아닌데요. 상품의 생산성과 품질 개선뿐만 아니라 근무 문화까지도 데이터 기반으로 디지털 전환을 꾀하는 시대가 왔습니다.

오늘날 데이터 분석이란 단순히 데이터를 결과로만 바라보던 과거에서 벗어나 소비자의 행동 패턴과 결합해 고객을 이해하는 도구로 활용되고 있는데요. 이 때문에 비즈니스에서의 데이터 분석이란 IT 업계를 넘어 모든 비즈니스에서 가장 중요한 분야로 자리 잡았습니다. 더 많은 기업이 디지털 전환을 준비하고 진행 중인 만큼 앞으로 데이터의 중요성은 더 커질 것으로 예상됩니다.

우리 삶에서 데이터의 중요성이 커지면서 데이터에 어떻게 접근하고 활용하느냐가 발 빠른 성공의 관건이 되었습니다. 이러한 시대의 흐름에 따라 오늘은 데이터 분석이 무엇이며 왜 필요한지를 알아보고, 성공적인 빅데이터 활용 사례까지 살펴보겠습니다.


데이터 분석이란?

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<출처> 엘리스

데이터 분석이란 특정 타깃의 패턴과 트렌드와 같은 유용한 인사이트를 발견하기 위해 데이터를 수집**·정리·조작·**분석하는 전 과정을 말합니다. 이때 통계 분석, 머신러닝 및 데이터 마이닝과 같은 다양한 방법을 사용합니다. 이 데이터 분석에서 가장 중요한 것이 ‘데이터’인데요. 데이터란 특정 사실이나 정보의 집합을 의미합니다. 데이터 분석은 데이터를 기반으로 인사이트를 도출하는 것이기 때문에 양질의 데이터를 얼마나 많이 확보하느냐가 관건입니다. 데이터를 많이 가지고 있을수록 데이터 분석의 정확도가 높아집니다.

과거에는 데이터가 성과 측정 등의 용도로 활용되었지만, 최근에는 고객의 구매·활동 데이터를 기반으로 서비스 개발과 추천, 고객 분류 및 구매 예측 등을 분석하는 데에도 사용되고 있는데요. 이 밖에도 공급망 관리나 제조 공정 개선 등 기업의 디지털 전환에도 폭넓게 활용되고 있습니다. 이렇게 데이터를 통해 도출된 인사이트는 기업이나 조직의 발전에 큰 도움을 줍니다. 데이터 분석을 통해 도출해 낸 패턴으로 결과를 예측할 수 있으며 이는 올바른 의사결정으로 이어질 수 있기 때문입니다.

이처럼 데이터 분석이란 기업, 조직뿐 아니라 개인의 결정에도 큰 영향을 미치며, 그 핵심은 데이터를 최대한 많이 수집하여 특정 패턴과 상관관계를 파악해 결과를 예측하고 해결책을 찾는 것이라고 할 수 있습니다.


데이터 분석이 중요한 이유

모든 분야에서 중요성이 꾸준히 강조되는 데이터 분석! 그렇다면 우리의 실생활에서 데이터 분석이 꼭 필요한 이유는 정확히 어떤 것일까요? 데이터 분석의 장점과 전망 그리고 중요한 이유에 대해 차근차근 접근해 보도록 하겠습니다.


데이터 분석의 장점

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<출처> Unsplash

데이터 분석이란 의사 결정을 개선하고, 효율성을 증대하며 비용을 절감하도록 돕는 것입니다. 또 고객과 시장에 대한 이해도를 높이고, 새로운 기회를 발견하게 만듭니다. 따라서 비즈니스에 있어 데이터의 중요성은 날로 커질 수밖에 없습니다.


  • 효율적인 의사 결정에 도움

    데이터의 중요성은 제품 개발부터 영업, 마케팅에 이르기까지 다양한 계획을 수립하는 전 과정에서 강조됩니다. 기업은 데이터를 분석해 인사이트를 도출하고, 예상되는 결과를 구체화할 수 있습니다. 이러한 예측은 신속한 의사 결정에 도움을 주고 이를 통해 의사 결정의 효율성을 높일 수 있습니다.

  • 타깃 이해도와 만족도를 높임

    데이터 분석이란 마케팅 분야에서 더욱 그 필요성이 강조되고 있는데요. 특정 소비자군의 구매 기록이나 선호도 같은 데이터를 추적해 구매 패턴과 선호도에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 즉 고객에 대한 이해도를 높이는 데 많은 도움이 됩니다. 고객의 니즈를 보다 빨리 발견하고, A/B 테스트 등을 통해 검증해 볼 수 있습니다. 이를 통해 기업은 타깃 고객의 니즈에 부합하는 더 나은 제품과 서비스를 제공하여 고객 충성도와 만족도를 향상할 수 있습니다.

  • 마케팅 최적화를 도움

    고객 데이터를 측정·분석하여 마케팅 성과를 정량적으로 평가할 수 있으며, 이를 통해 지속적인 피드백을 반영하고, 시장과 고객에게 최적화된 마케팅 전략을 펼칠 수 있습니다. 또한 결과로 주어진 데이터를 분석하여 위에서 수립한 타깃 이해도의 방향성을 재설정할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 제품이나 서비스에 적합한 잠재 고객을 타깃으로 최적화된 마케팅을 꾸준히 제공할 수 있게 됩니다.

    실제로 일반 사용자가 가장 흔하게 접하는 빅데이터 활용 사례는 이러한 데이터 분석의 장점과 연관되어 있는데요. 우리가 개인 유튜브나 인스타그램, 블로그 등의 SNS에서 이탈률과 조회수 등을 분석하는 것처럼, 기업에서도 타깃 이해도를 높이고, 마케팅 최적화를 도모하기 위해 계속해서 데이터를 수집·분석하고 있습니다.

  • 업무 효율성을 높임

    비즈니스 내 비효율성을 식별하고 운영 최적화를 돕습니다. 기업은 판매 수치, 생산 비용, 만족도 등 주요 성능 지표(KPI)를 추적·모니터링하여 개선해야 할 영역을 보다 빨리 발견할 수 있습니다. 또 데이터를 통해 비즈니스 목표와 성과를 명확히 관리할 수 있습니다. 이는 기업이 한정된 자원을 효율적으로 활용하는 데 큰 도움이 됩니다.

  • 예측 가능성을 높여 비즈니스 리스크 관리를 강화함

    제품이나 서비스를 정식으로 출시하기 전 데이터를 통해 인사이트를 얻을 수도 있는데요. 이는 잠재적인 약점과 개선 영역을 발견하는 데 큰 도움을 줍니다. 이를 통해 고객 니즈를 충족하고, 구매를 유도하는 더 나은 서비스를 제공할 수 있어 점점 더 데이터의 중요성이 강조되고 있습니다. 또 과거 데이터를 분석해 얻은 인사이트는 미래를 예측하고, 대응할 수 있도록 돕습니다. 따라서 비즈니스가 잠재적 위험을 사전에 방지하고 개선하는 데 도움을 줍니다.


국내 데이터 분석 전망

한국 IDC ’2021-2025, 국내 빅데이터 및 분석 시장 전망’에 따르면 국내 데이터 분석 시장이 2025년까지 연평균 6.9% 포인트씩 성장할 것이라고 합니다. 주목할 만한 점으로는 데이터 시각화·분석 플랫폼이 대폭 성장했다는 것입니다. 또한 데이터 분석 활용 영역이 확대되고 있는 것을 눈여겨 볼 수 있습니다. 데이터 사이언티스트뿐만 아니라 마케팅 부서나 사업 담당자 등도 데이터 분석을 업무에 활용하기 시작한 것입니다. 1,000명 이상 규모의 대기업 중 40.8%가 이미 데이터 분석을 비즈니스 인사이트에 활용하고 있다 답하기도 했습니다. ‘1년 내 구현할 계획’이라는 응답까지 합치면, 대기업의 70%가 데이터 분석을 비즈니스에 활용하고 있거나 계획하고 있는 셈입니다. 그 때문에 국내에서는 데이터의 중요성이 날로 커질 것으로 보입니다.


데이터 분석 활용 사례

그렇다면 실제 성공적인 빅데이터 활용 사례에는 어떤 것들이 있을까요? 아래 데이터 분석 활용 사례를 통해 주어진 데이터를 제대로 분석하고 활용하면 더욱 효과적인 결과물을 도출해 낼 수 있는 것을 확인할 수 있습니다.

빅데이터 활용 사례 1 : 신한카드 데이터 상품 판매

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<출처> 금융데이터거래소

첫 번째 빅데이터 활용 사례는 신한카드의 데이터 상품 판매 사례입니다. 카드 업계는 현재 디지털 전환을 통해 수익 다변화를 꾀하고 있는데요. 그중 신한카드는 국내 카드사 중 처음으로 해외에서 손꼽는 기업과 기관에 데이터를 수출하여 수익화에 성공했습니다. 관계자들은 신한카드만이 보유한 실제 국내 소비 데이터와 10년 동안 쌓은 데이터 분석 역량이 합쳐져 이와 같은 결과를 낼 수 있었다 분석하고 있습니다.

구글은 2021년 7월, 신한카드의 국내 온라인 결제 데이터를 구매했습니다. 신한카드가 발표한 내용에 따르면 14년까지만 하더라도 2억 원에 불과했던 데이터 판매 수익이 17년엔 20억 원, 21년엔 100억 원으로 수직 상승했다고 하는데요. 신한카드 관계자는 ‘앞으로 3년 동안 매년 30~50%의 증가율을 보일 것’이라고 밝혔습니다.


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빅데이터 활용 사례 2 : 현대자동차 빅데이터 예측

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<출처> 현대자동차그룹

두 번째 빅데이터 활용 사례는 현대자동차의 데이터를 통한 전기차 배터리 성능 예측 사례입니다. 작년 현대자동차는 MS 애저를 활용해 ‘전기차 배터리 성능 예측 PoC’를 완료했다고 밝혔는데요. 특히 ‘애저 데이터브릭스(Azure Databricks)’를 통해 대용량의 주행 데이터를 처리·분석하여 전처리와 모델 학습 등을 자동화하고, 업무 효율과 프로젝트 유지 편의성을 향상했다고 밝혔습니다.

관계자는 “전기차의 핵심 자산, 배터리의 관리를 위해 퍼블릭 클라우드 서비스를 디지털 트윈 구축에 도입한 사례”라며, “향후 자동차 데이터 파이프라인을 구성해 차량 데이터가 유입되면 모델 예측 정확도를 향상하고, 운영 효율성을 지속해 검증할 것”이라 설명했습니다.


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데이터 분석의 과정은?

앞서 데이터의 중요성과 데이터 분석이란 무엇인지 그리고 그 필요성에 대해서 알아보았는데요. 그렇다면 실제 데이터 분석 과정은 어떨까요? 데이터 분석을 하기 위해서는 어떤 프로세스를 거쳐야 하는지 알아보겠습니다.


데이터 분석 과정 1단계 : 데이터 활용의 목표 설정

데이터 분석의 첫 번째 과정은 가장 먼저 데이터를 활용하여 분석하는 이유를 명확히 하는 것입니다. 어떤 결과를 도출해 내고 싶은지, 어떤 문제를 해결하고 싶은지, 최종 목표는 무엇인지 확실한 데이터 활용의 목표가 있어야 그에 알맞은 데이터를 추출하고 분석할 수 있습니다. 목표 설정을 위해서는 수집된 데이터에 대한 이해가 반드시 필요합니다.


데이터 분석 과정 2단계 : 로우 데이터 [raw data] 수집

명확한 목표를 설정했다면 그다음 데이터 분석 과정은 목표를 달성하기 위한 원시 데이터들(로우 데이터들)을 모두 수집하는 것입니다. 이를 위해선 어떤 데이터를 수집해야 할지를 명확히 하는 것이 중요합니다. 또한 데이터를 다뤄야 하는 분야에 따라 적절한 데이터를 수집해야 합니다. 예를 들면 아래와 같은 데이터를 수집할 수 있습니다.

  • 분석이 필요한 제품의 구매율, 구매 기록 등
  • 고객 리뷰와 피드백
  • 사용자 인터뷰 결과
  • 고객 전환율
  • 이메일 오픈율
  • 클릭률
  • 노출 수

데이터 분석 과정 3단계 : 데이터 정리

세 번째 데이터 분석 과정은 필요한 로우 데이터를 모두 수집하고 나서 데이터를 정리하고 구조화하는 것입니다. 누락된 데이터는 없는지, 여러 소스에서 수집한 로우 데이터의 오류를 수정하고 중복 데이터를 제거하고, 형식이 일치하지 않는 값을 수정하거나 필요하지 않은 데이터를 제거하는 등 정리 과정을 반드시 거쳐야 합니다.


데이터 분석 과정 4단계 : 데이터 분석

활용해야 할 데이터를 선별했다면 데이터 분석 네 번째 과정은 1단계에서 설정한 목표에 따라 데이터를 분석해야 합니다.

  • 수집된 데이터를 요약하기 : 정리된 데이터의 흐름을 파악하기 위해, 데이터를 원인과 결과 등의 관점별로 나누고 요약
  • 문제가 되는 상황을 파악하고 데이터의 패턴 찾기 : 왜 이런 결과가 일어났는지에 대한 진단
  • 데이터의 패턴으로 예측하기 : 데이터를 통해 반복되는 패턴으로 A → B가 되는 상황에 대한 예측과 가설 수립
  • 예측한 상황에 대한 대비책과 계획 수립하기 : 예측되는 상황에 대해 어떤 해결 방법을 적용할지 데이터에 적용

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데이터 분석 과정 5단계 : 결과 도출 시각화

마지막은 데이터를 분석한 결과를 정리하고 해석하여 보고서나 그래프, 대시보드 등으로 시각화하는 과정입니다. 실제로 내가 목표한 결과를 도출해 냈는지, 그래서 이후에는 어떤 행동을 취해야 하는지에 대해서 분석한 내용을 정리하여 명확한 인사이트를 제공해야 합니다. 이 결과는 조직의 의사 결정과 향후 방향성에 영향을 미치기 때문입니다.

지금까지 데이터의 중요성과 데이터 분석이란 무엇인지와 필요성, 그리고 빅데이터 활용 사례를 살펴보았습니다. 또한 데이터 분석을 어떻게 실천해야 하는지 데이터 분석 과정도 함께 정리해 보았습니다.


데이터의 중요성은 날이 갈수록 커지고 있습니다. 데이터 시대는 거부할 수 없는 흐름이고, 이 시대에서 살아남기 위해서는 기업의 데이터 전략 수립과 디지털 전환은 필수적입니다. 뛰어난 데이터 활용 능력과 효과적인 디지털 전환을 꿈꾼다면, 디지털 전환 전문 교육 플랫폼 엘리스와 함께 효과적인 빅데이터 활용 사례를 만들어 보는 것은 어떨까요?

엘리스에서는 데이터 분석을 위한 교육부터 프로젝트 실습까지 실무의 효율을 높여주는 데이터 분석 역량을 제공합니다. 특히 엘리스 데이터 분석 교육을 통해서 비IT 직군 임직원들도 자사 데이터로 솔루션을 개발할 수 있도록 도움을 줍니다. 기업 전문 DX 교육 플랫폼인 엘리스와 함께 데이터 분석의 첫걸음을 시작해 보세요!


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