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코스 개요

데이터 기반 사고의 기초

  1. 조직 내에서 데이터가 수행하는 역할
  • 운영 및 전략적 의사결정에 있어 데이터의 기여도
  • 데이터 기반 조직과 직관에 의존하는 조직 간의 차이점
  • 데이터 활용 시 빈번하게 발생하는 실수들

2. 데이터 원천과 특성

  • 트랜잭션, 운영 및 참조용 데이터의 종류
  • 내부 및 외부에서 확보 가능한 데이터
  • 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터

3. 데이터 품질과 의사결정에 미치는 영향

  • 완전성, 일관성, 시의성, 정확도 등 핵심 품질 기준
  • 흔히 발생하는 데이터 품질 문제들
  • 부정확한 데이터가 분석 결과에 미치는 영향

4. 기초적인 데이터 분석 방법론

  • 기술적 통계 분석
  • 비교 분석법
  • 시기별 패턴 및 계절성 파악
  • 데이터 세그먼트 분리 기술

5. KPI와 비즈니스 지표

  • KPI와 일반적인 지표 간의 차이점
  • 적절한 지표를 선정하는 방법
  • 지나치게 많은 지표를 설정했을 때 발생할 수 있는 문제

 

통찰 도출 및 비즈니스 권고 사항

  1. 분석 결과를 해석하는 법
  • 데이터와 비즈니스 환경 간의 상호 관계 이해하기
  • 상관관계과 인과관계를 명확히 구분하는 능력
  • 데이터 내에 숨어 있는 패턴 및 이상치 탐지법

2. 고급 분석 기법들

  • 시나리오 분석 방식
  • 근본 원인 분석(RCA) 기법 활용
  • 불완전한 데이터에 기반한 추론 방법

3. 데이터 시각화 기술

  • 명확하고 효과적인 시각화를 위한 원칙들
  • 각 데이터 유형에 적합한 시각화 형태 선택법
  • 결과를 발표할 때 자주 저지르는 실수들

4. 통찰을 도출하는 절차

  • 비즈니스적 의미를 지닌 인사이트의 개념 정의
  • 데이터에서 구체적인 결론으로 도출하는 과정
  • 논리적으로 타당한 통찰을 구성하는 절차

5. 데이터 기반 권고 사항 만들기

  • 비즈니스 맥락과 데이터를 효과적으로 연결하기
  • 제시되는 권고 사항의 한계 및 위험 요소들 파악
  • 의사결정자에게 권고 내용을 전달하는 기술

 

요건

  • Microsoft Excel 또는 유사한 스프레드시트 도구 사용에 대한 기본적인 능력
  • 비즈니스 혹은 운영 보고서를 다뤄본 경험이 있으면 좋습니다.
  • 기술 통계학에 대한 기초 지식이 있다면 큰 도움이 됩니다.

    대상 참가자

  • 비즈니스 및 시스템 분석가
  • 컨설턴트와 전략 기획 담당자
  • 데이터에 근거한 의사결정을 내리는 관리자 및 팀 리더
  • 보고서 작성 및 비즈니스 인텔리전스 전문가
 14 시간

참가자 수


참가자별 가격

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