데이터 기반으로 비즈니스 문제를 해결하다 보면 가장 많은 시간을 쓰게 되는 단계가 있습니다. 바로 데이터를 수집하고, 분석하고, 해석하고, 시각화하는 과정입니다. 그런데 이 단계는 시간을 무한정 쓰는 게 아니라, 애초에 예산처럼 계획하고 관리하는 게 훨씬 더 효과적입니다.
이번 글에서는 데이터를 다루는 방법부터 결과를 정리하고 공유하는 방식, 실행 후 효과를 측정하는 방법, 그리고 다음 문제를 정의하는 단계까지 데이터 기반 문제 해결의 전체 사이클을 함께 살펴봤습니다.
본 아티클은 2025년 8월, 오픈서베이 교육 프로그램 <오픈클래스 2: 데이터 분석·종합·실행과 새로운 문제 정의까지>에서 다룬 내용을 토대로 제작했으며, 주요 내용을 영상으로 보고 싶다면, 아래 버튼을 눌러 무료로 시청해보세요.
데이터 수집·분석·해석·시각화: 일을 거꾸로 하기
데이터 기반 문제해결 과정에서 가장 많은 시간을 차지하는 단계는 데이터 수집, 분석, 해석, 시각화입니다. 실제 프로젝트의 절반 이상이 이 단계에서 소비되곤 하죠. 하지만 시간을 필요한 만큼 무한정 쓰다 보면 끝이 없고, 정작 중요한 질문에는 제대로 답하지 못하게 되는 경우가 많습니다.
여기서 중요한 원칙은 시간을 예산처럼 관리하는 것입니다. 많은 분석 프로젝트가 계획보다 길어지는 이유는, “필요할 때마다” 시간을 계속 쓰기 때문입니다. 분석에 들어가기 전, 업무 계획 단계에서 어느 정도 시간이 필요할지 예측하고, 그 범위 안에서 해결하는 연습을 해야 합니다.
데이터가 아니라 질문에서 시작하기
효과적인 데이터 활용은 수집할 수 있는 데이터가 무엇인지가 아니라, 문제를 해결하기 위해 꼭 필요한 데이터가 무엇인지에서 출발합니다. 이때 분석은 복잡할 필요가 없습니다. 질문에 답을 줄 수 있다면 단순한 분석이 더 좋은 선택일 수 있습니다.
최종 산출물을 먼저 그려놓고 데이터 채워 넣기
많은 사람들이 데이터를 다 모은 뒤에 “이걸 어떻게 보여주지?”를 고민합니다. 하지만 실제로는 순서를 반대로 가져가는 게 훨씬 효과적입니다. 최종 산출물을 먼저 정의한 뒤, 거기에 필요한 데이터만 수집·분석하는 방식이죠. 이때 가장 유용한 도구가 고스트 차트(Ghost Chart)입니다. 고스트 차트는 완성될 슬라이드의 밑그림을 미리 그려보는 겁니다.
이처럼 데이터 분석은 “데이터를 모으고 보여줄 방법을 고민하는 과정”이 아니라, “결과물을 먼저 그리고 필요한 데이터를 모으는 과정”이어야 합니다.
고려해야 할 데이터 수집·분석의 핵심 원칙
- 동일한 질문에 답할 수 있다면, 가장 단순한 분석이 가장 좋은 분석법입니다.
- 80:20 법칙을 기억합니다. 전체 데이터 중 20%가 대부분의 인사이트를 제공하기 때문에 20%의 핵심 분석만 제대로 해도 원하는 결과의 80%는 충분히 얻을 수 있습니다.
- 팀워크를 활용합니다. 즉, 다른 시각에서 의견을 들어야 더 풍부한 해석이 가능합니다.
- 데이터가 비즈니스적으로 어떤 효과를 만들 수 있는지 기회의 크기(Size of opportunity)를 계산해야 합니다. 예를 들어, 특정 세그먼트의 구매 의향자 20%를 구매자로 전환했을 때 매출이 15% 늘어난다는 계산은 분석 결과가 직접적인 실행 인사이트로 연결되는 좋은 사례입니다.
종합·공유와 설득: So What으로 끝맺기
데이터를 다루는 과정에서 가장 흔히 발생하는 실수는, 분석 결과를 그대로 나열하는 보고서를 만드는 것입니다. 그러나 데이터를 종합하고 공유하는 단계에서는 단순한 나열이 아니라, 메시지를 구조화하고 설득력 있게 전달하는 것이 핵심입니다. 명확한 메시지와 논리적 구조가 있어야 청중을 움직일 수 있죠. 이때 가장 유용한 도구가 ‘생각의 피라미드’입니다.
생각의 피라미드 활용하기
생각의 피라미드는 Fact → Insight → So What의 논리 구조로 데이터를 정리하는 방법입니다.
- Fact: 객관적인 데이터와 사실 (예: 편의점 채널 구매율 15% 증가)
- Insight: 그 사실을 통해 발견한 의미 (예: 전통적 유통 채널보다 편의점·온라인 채널의 중요성이 커지고 있음)
- So What: 그래서 무엇을 해야 하는가 (예: 채널 전략을 전환하고, 편의점 프로모션을 강화해야 함)
핵심은 반드시 단 하나의 결론, So What을 도출해야 한다는 것입니다. Fact와 Insight만 있고 So What이 없다면, 그 분석은 의사결정에 아무런 도움이 되지 않습니다.
생각의 피라미드는 상황에 따라 두 가지 방식으로 구현됩니다.
- 그룹핑(Grouping) 구조: 유사한 항목을 묶어 큰 그림을 보여줍니다. (예: 소비자 변화 요인 – 선호 변화, 음용 상황 변화, 유통망 변화)
- 논거형(Argument) 구조: 하나의 결론을 향해 근거를 차곡차곡 쌓습니다. (예: 매출 감소 → 소비자 선호 변화 → 유통 전략 전환 필요)
어떤 구조를 쓰든, 마지막에는 So What이 명확해야 합니다.
문서 작성의 올바른 순서
보고서를 작성할 때 많은 분들이 PPT를 먼저 엽니다. 그러나 그렇게 하면 데이터에 끌려다니게 되고 메시지가 약해집니다. 올바른 순서는 다음과 같습니다.
- 스토리라인: 전달하려는 메시지와 이야기 흐름을 먼저 정리합니다.
- 고스트 차트(Ghost Chart): 각 슬라이드에 어떤 메시지와 데이터를 배치할지 밑그림을 그립니다.
- 데이터: 슬라이드를 채우는 재료이며, 이후 재작업이 용이하도록 정리합니다.
- 슬라이드 제작: 메시지를 뒷받침하는 최소한의 데이터와 비주얼만 넣습니다.
특히 고스트 차트는 협업할 때 더욱 강력해집니다. 미리 밑그림을 공유하면 팀원 간에 합의가 빨라지고, 불필요한 재작업을 줄일 수 있습니다.
좋은 슬라이드를 만드는 몇 가지 Tip
- The less the better(적을수록 좋다) 원칙에 따라 같은 메시지를 전달하는 데 필요한 최소한의 페이지, 최소한의 요소, 최소한의 데이터만 담는 것이 가장 좋습니다.
- So what을 뒷받침하는 데이터만 담는 것이 좋습니다. 데이터를 더해도 해답보다 새로운 질문이 더 많아진다면, 그 데이터는 아직 꺼내 놓을 시점이 아니라는 신호일 수 있습니다.
실행과 효과 분석: 데이터로 성과 검증하기
데이터 기반 문제해결은 보고서 작성으로 끝나지 않습니다. 반드시 실행과 성과 분석까지 이어져야 합니다. 여기서 가장 중요한 것은 성과 지표를 문제 정의 단계에서 미리 설정하는 것입니다. 그래야 실행 결과를 명확히 평가할 수 있습니다.
① 목표 설정은 문제 정의 단계에서부터
문제 정의 단계에서 “성과를 어떤 지표로 측정할지”를 미리 정해야 합니다. 실행 후 어떤 데이터를 비교할지, 기준 수준은 무엇일지를 미리 결정해야 실행이 의미를 갖습니다.
② 실행 후 성과 측정
실행 전후 데이터를 비교해 목표 달성 여부를 확인하며, 실행의 효과는 반드시 수치화해야 합니다. 정성적 지표도 보조적으로 쓸 수 있지만, 실행 효과를 명확히 보여주려면 반드시 정량 지표가 필요합니다. 예를 들어, 다음과 같습니다.
- 매출 증가율
- 전환율(Conversion Rate)
- 고객 만족도(NPS 등)
- 리텐션 비율 등
③ 성과 검증의 함정 피하기
많은 조직이 실행만으로 만족하고 성과 검증을 소홀히 합니다. 그러나 데이터로 검증하지 않은 실행은 느낌에 불과합니다.
- 실행이 목표를 달성했는지
- 기대했던 임팩트가 있었는지
- 다음 단계로 이어질 근거가 있는지
이 질문에 답할 수 있어야 진정한 의미의 실행이라 할 수 있습니다.
새로운 문제 정의: 끊임없이 순환하는 비즈니스 문제해결
데이터 기반 문제 해결 사이클의 마지막 단계는 새로운 문제 정의입니다. 실행이 끝나고 성과를 평가했다면, 그 결과를 바탕으로 다시 문제를 정의해야 합니다. 여기에는 두 가지 접근이 있습니다.
- 목표 상향: 같은 문제에 대해 더 높은 수준의 목표를 설정합니다.
- 예를 들어, “편의점 점유율 5%p 확대” 목표를 달성했다면, 다음에는 “10%p 확대”를 목표로 잡을 수 있습니다.
- 문제 전환: 새로운 문제를 정의합니다.
- 예를 들어, 편의점 채널 목표를 달성했다면 이제는 “온라인 채널 점유율 확대”를 새로운 문제로 설정할 수 있습니다.
즉, 데이터 기반 문제 해결은 직선이 아니라 순환 구조입니다. 문제 정의 → 데이터 수집/분석/시각화 → 종합/공유/설득 → 실행/효과 분석 → 새로운 문제 정의로 이어지며, 이 사이클을 반복할수록 조직은 점점 더 강해집니다.
새로운 문제 정의 단계에서 중요한 것은 원래의 이슈 트리로 다시 돌아가는 것입니다. 초기 분석에서 여러 가지 분기점을 만들었다면, 이번에는 해결하지 못한 가지를 새롭게 선택해 다뤄볼 수 있습니다. 이렇게 해야 조직은 한 번의 문제 해결로 끝나는 것이 아니라, 지속적인 개선과 성장을 이어갈 수 있습니다.
데이터 기반 문제해결 프로세스 더 자세히 알아보기
본 콘텐츠는 오픈서베이가 2025년 8월 진행한 <오픈클래스 2: 데이터 기반 비즈니스 문제해결> 내용을 바탕으로 제작했습니다. 데이터 기반 비즈니스 문제해결은 총 3개 파트로 나눠 진행했으며, 이번 글은 그 중 세 번째 파트 ‘데이터 분석·종합·실행과 새로운 문제 정의까지’에 대한 내용을 정리한 것입니다. 아래 링크를 통해 데이터 기반 비즈니스 문제해결의 전체 내용을 확인하실 수 있습니다.
① 데이터 기반 문제해결, 첫걸음은 ‘질문’에서 시작됩니다 (링크)
② 데이터 기반 문제해결, 핵심은 ‘이슈 분석’부터 시작하는 구조화된 사고 (링크)
③ 데이터 수집부터 분석, 새로운 문제 정의까지: 데이터 기반 문제해결 단계별 가이드 (링크)
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