목적 조직에서의 DA가 하는일

https://medium.com/29cm/목적-조직에서의-da가-하는-일-bc4cf2535a89

목적 조직에서의 DA가 하는 일

29cm 데이터 그로스 팀의 데이터 분석가 최혜린님의 글을 읽고 작성한 글입니다.
글을 읽으며, 목적조직 내 데이터 분석가의 업무를 어깨 너머로 간접 체험하는 것 같은 기분이 들었습니다.


--

출처 : https://agilesquads.org

목적 조직 내 업무 사이클은 다음과 같습니다.

1. 문제 정의
   문제 발견, 문제 정의, 문제의 크기 판단, 가설 수립
2. 실험 기획
   지표 설정, 롤아웃 시나리오 작성
3. 개발(+QA)
   이벤트 설계, 데이터 QA
4. 분석 및 공유
   데이터 확인, 분석 리포트 작성

(그 중, bold처리한 업무들이 DA로서 주로 맡아 하는 업무입니다.)


1. 먼저, 고객의 시선에서 문제를 정의하고, 문제를 해결하였을 때 기대효과를 판단합니다.
그리고, 더 나은 서비스를 위한 가설을 수립합니다.
보통, 문제 정의 단계에서 가장 많은 시간이 소요됩니다.


2. 다음으로, 실험을 기획합니다.
지표는 Primary Metric, Secondary Metric, Guardrail Metric이 있습니다.

• Primary Metric : 말그대로 문제를 해결하여 개선하고자 하는 지표입니다.
• Secondary Metric : 보조 지표로써 Primary Metric을 잘 이해할 수 있도록 하는 보조 지표입니다.
  문제 해결에 도움을 주지만, 직접적이진 않은 지표를 말합니다.
• Guardrail Metric : Primary Metric을 개선하면서 부정적인 영향을 받아서는 안되는 지표입니다.
  예를 들어, 앱의 Retention을 개선하고자 푸시알림을 늘리는 액션을 한다고 가정하였을 때,
  푸시알림에 대해 피로도를 느낀 유저들이 앱을 삭제하는 경우, 앱 삭제율을 Guardrail Metric이라고 할 수 있습니다.

가장 인상 깊었던 내용은 롤아웃 시나리오였습니다.
롤아웃 시나리오는 실험을 통해 지표가 개선∙유지∙하락 하는 시나리오를 미리 작성하는 것을 말합니다.
장점으로

• 적절한 지표를 설정하였는지 재점검
• 다음 액션을 미리 계획해 의사결정의 일관성을 확보

할 수 있다는 점이 있습니다.

--

이외에도 이벤트 설계, 실험 결과 확인, 분석리포트 작성 등의 내용이 있습니다.
애자일 조직을 꿈꾸는 데이터 분석가분들은 링크를 통해 원문의 내용을 읽어보시면 좋을 것 같습니다.