🔗 이 글은 Sequoia가 미디엄에 올린 아티클을 번역, 요약한 글입니다.
데이터에 대한 중요성은 나날이 높아져가고 있습니다. 일부 회사들은 더 많은 A/B 테스팅을 하거나 실험을 통해 더 많이 프로덕트를 이터레이션 하고, 더 많은 릴리즈를 통해 더 빠른 프로덕트 성장을 이뤄내기도 했습니다. 여러 소스에서 수집된, 정형화 되지 않은 수많은 데이터들 속에서 인사이트를 성공적으로 발견할 수 있느냐가 회사의 경쟁력과 프로덕트의 혁신을 이끌어내기 시작했습니다. 어떻게 하면 우리 회사도 Data Informed Company가 될 수 있을까요?
🐒 데이터 분석의 진화 과정
숫자를 세는것(우리의 사용자는 몇 명인지? 수익은 얼마인지?)
→ 단순 통계이며, ‘과학’은 없습니다계산을 자동화 하는 것
→ 올바른 데이터를 정의하고, 로깅하고, 확장 가능한 방식으로 자동화된 도구를 만듭니다중요한 기능이 제공되는데 사용되는것
→ ‘과학’의 시작입니다. 작은 성공을 자주 달성할 수 있도록 하고 직관을 이기는 의사결정을 할 수 있도록 합니다.비즈니스 목표와 전략을 수립하는데 사용되는것
→ 데이터 분석의 가능한 가장 큰 성과입니다
👑 Data Informed 회사의 특징
- 하나의 통합 지표 아래 조직되어있고 통합 지표를 목표로 일합니다.
- 상위 그룹이 주축이되어 목표와 통합 지표를 중심으로 일하며, 다른 조직원들에게도 명확하게 전달해 모두의 생산성이 높아지고 필요없는 논의가 줄어들 수 있습니다.
- 데이터 인프라가 장기적인 요구에 잘 적응할 수 있도록 구성되어있습니다.
- 실험하는 문화를 가지고 있습니다.
- 프로덕트 개발의 모든 단계에 데이터 분석이 포함되어 있습니다.
- 데이터 분석 팀은 프로덕트 성공에 대한 지표를 지속적으로 측정하고, 비즈니스의 위험과 성장할 수 있는 영역을 식별하는데 도움을 줍니다.
- 이 모든 과정을 지원할 수 있는 탄탄한 로드맵 프로세스가 있습니다.
- 이 과정들을 지속적으로 실행할 수 있도록 조직을 구성하고 권한을 부여합니다. 대부분의 성공하지 못한 사례들은 실행을 제대로 하지 못했기 때문입니다.