데이터 기반의 조직인지 확인할 수 있는 7가지 질문

기업의 생산성을 높이기 위해 데이터 교육을 제공하고 싶지만 어디서부터 시작해야 할지 모두가 어렵습니다. '데이터분석 교육 기획을 위한 다섯 단계'에 따르면 조직의 현재 상태를 진단하는 것에서 모든 것이 시작될 수 있습니다. 조직의 현재 상태 진단은 먼저 데이터 분석에 대한 인식 수준을 진단하고, 교육이 필요한 스킬이 무엇인지를 파악하는 것에서 시작됩니다. 이에 따라, 조직의 현재 인식 수준과 필요한 스킬을 어떻게 진단할 수 있는지 알아보겠습니다.

I. 데이터 분석에 대한 인식 수준을 판단하는 세 가지 질문

필요한 스킬을 파악하는 것에 앞서 조직 내에서 데이터 분석에 대한 인식 수준을 파악하는 것은 필수적입니다. 이를 확인하기 위해, 구성원들에게 다음 세 가지 질문을 던져보는 것이 좋습니다. 이 질문에 대한 답변을 10점 척도로 평가하며, 9점에서 10점 사이의 긍정적인 응답 비율로 조직의 현재 상태를 파악할 수 있습니다.

1. 데이터가 내 업무에서 성과를 내는데 중요하다고 생각하는가?
   첫 번째 질문은 "데이터의 중요성 인지"에 관한 것입니다. 여기서는 구성원들이 데이터가 자신의 업무에서 성과를 내는 데 얼마나 중요한지를 인식하고 있는지를 확인합니다. 이 질문은 데이터의 가치와 중요성을 조직 내에서 얼마나 잘 인식하고 있는지를 나타냅니다.
2. 나는 내 업무에서 데이터를 어떻게 활용하면 되는지 알고 있는가?
   두 번째 질문은 "데이터 활용 방안 인지"와 관련됩니다. 구성원들이 실제로 자신의 업무에서 데이터를 어떻게 활용할 수 있는지에 대한 이해도를 측정합니다. 이는 데이터를 활용할 수 있는 구체적인 방법과 전략에 대한 인식의 수준을 나타냅니다.
3. '왜 데이터 기반으로 일하지 못하게 되는지를 구체적으로 알고 있는가?'
   마지막으로, "데이터 활용의 장애물 인지"에 대한 질문입니다. 이 질문은 구성원들이 스스로 데이터 기반으로 일하고 있다고 생각하는지 여부를 '예' 혹은 '아니오'로 답변하도록 합니다. 만약 '아니오'라고 답변한다면, 이어지는 질문으로 '왜 데이터 기반으로 일하지 못하게 되는지를 구체적으로 알고 있는가?'를 던져 구체적인 장애 요인을 파악합니다. 이는 구성원들이 데이터 활용에 있어 직면하는 구체적인 문제점들을 인지하고 있는지를 파악하는 데 중요한 역할을 합니다.

이러한 질문들을 통해 조직 내에서 데이터 분석에 대한 인식 수준을 파악하고, 필요한 경우 인식의 제고나 실무 스킬 교육에 집중할 수 있습니다. 데이터 분석의 중요성을 인식하고, 이를 실무에 적용하는 능력은 조직의 데이터 기반 의사결정 능력을 향상시키는 데 결정적인 역할을 합니다.

II. 필요한 데이터 분석 스킬을 파악하기 위한 네 가지 질문

데이터 분석에 대한 인식 제고의 필요성을 판단한 후, 조직 구성원들에게 어떤 스킬을 교육해야 할지 결정하는 것이 다음 단계입니다. 데이터 분석은, 내가 가진 질문에 답하기 위해 '데이터를 뽑고 → 가공하고 → 분석한 다음 → 커뮤니케이션(시각화)'하는 과정으로 볼 수 있습니다.

데이터 분석에 필요한 스킬을 파악한다는 것은 각 단계에서 현재 구성원들이 필요한 스킬이 무엇인지 파악한다는 뜻입니다. 예를 들어, 필요한 데이터를 얻기 어렵거나 큰 비효율이 발생한다면 필요한 데이터의 소스를 이해하고 필요한 데이터를 효율적으로 추출할 수 있는 스킬이 필요합니다. 데이터는 확보 하였지만 데이터를 정제하고 분석에 적합한 형태로 변환하기 어렵다면 데이터 가공 스킬이 요구됩니다. 데이터를 잘 가공하였으나 데이터를 분석하여 유용한 통찰을 도출하지 못한다면 데이터를 분석하는데 필요한 스킬이 중요하며, 마지막으로 분석의 결과를 효과적으로 커뮤니케이션 해야 한다면 분석 결과를 시각화하고 전달하는 스킬이 필요합니다.

이를 파악하기 위해 다음과 같은 네 가지 핵심 질문을 해 볼 수 있습니다. 인식제고에 대한 질문과 동일하게 아래 질문들에 대해 답변을 10점 척도로 평가하며, 9점에서 10점 사이의 긍정응답 비율이 조직의 현재 상태를 대변할 수 있습니다.

1. 나는 실무에서 의사결정에 필요한 데이터를 스스로 확보할 수 있는가?
   이 질문은 구성원들이 데이터 소스를 인식하고, 필요한 데이터를 독립적으로 찾아내고 추출할 수 있는 스킬을 가지고 있는지를 확인합니다. 이는 데이터 소스의 이해, 데이터 추출 방법, 그리고 필요한 데이터를 식별하는 스킬과 관련이 있습니다.
2. 나는 확보한 데이터를 엑셀로 실무에서 의사결정에 필요한 형태로 가공 및 분석할 수 있는가?
   이 질문은 구성원들이 기본적인 데이터 처리와 분석 도구인 엑셀을 사용하여 데이터를 가공하고 분석할 수 있는 스킬을 확인합니다. 여기에는 데이터 정제, 필터링, 함수 사용, 기본적인 분석 기법 등 엑셀 관련 스킬이 포함됩니다.
3. 나는 의사결정을 위해 엑셀로 처리가 어려운 방대한 양의 데이터를 분석해야 하며, 이를 가공 및 분석할 수 있는가?
   이 질문은 엑셀의 한계를 넘어서는 복잡하고 방대한 데이터를 처리할 수 있는 고급 분석 기술이 필요한지를 확인합니다. 이는 빅 데이터 분석 도구, 고급 통계 소프트웨어, 프로그래밍 언어(예: Python, R) 등의 사용 능력과 관련이 있습니다.
4. 나는 분석한 데이터를 직관적인 시각적 형태로 실시간 커뮤니케이션 해야하며, 이를 할 수 있는가?
   이 질문은 데이터 시각화 기술의 중요성을 강조합니다. 조직원들이 분석 결과를 효과적으로 시각화하고 전달할 수 있는 능력, 즉 데이터를 명확하고 이해하기 쉬운 그래픽 형태로 표현하는 능력이 필요합니다. 이는 의사결정자가 빠르고 정확한 결정을 내릴 수 있도록 정보를 제공하는 역할을 합니다.

위 네 가지 질문에 대한 답변을 통해 조직원들에게 필요한 교육이 무엇인지 파악할 수 있고, 이를 바탕으로 데이터 교육 로드맵을 개발할 수 있습니다.

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