아마존 본사 엔지니어 출신이 알려주는 [데이터 분석 프로세스 로드맵]

데이터 분석은 길고도 복잡한 과정을 거쳐야 합니다.

데이터 분석에서 가장 핵심적인 부분은
어떤 최신 기술을 사용하느냐,
얼마나 정교하고 복잡한 모델을 사용하느냐가 아닌,

비즈니스 의사결정을 할 때
안정되고 예측 가능한 결과값을 가져다주는지,
그리고 그 프로세스가 추후에 반복 사용 가능한지가 중요합니다.

가장 정교하고 최신 알고리즘도
비즈니스에 실질적인 인사이트를 제공하지 못한다면 의미가 없습니다.

성공적인 데이터 분석 프로세스는 마치 잘 설계된 건축 도면과 같습니다.

건축가들은 건물을 지을 때 뼈대(Framework)를 사용하여 먼저 건물의 틀을 잡습니다.
뼈대를 통해 어떤 건물이 탄생할지를 가늠해보고 거기에 추가적인 요소들을 더하는 방식을 사용하죠.

만약 건물을 뼈대 없이 올리면 어떻게 될까요?
건물의 기능이 약해지는 것은 물론 건물 자체가 무너질 수 있습니다.

구조화 된 뼈대로 건물의 틀을 먼저 잡듯이
데이터 분석도 정해진 구조와 형태를 갖추는 프레임워크(Framework)에서 시작합니다.

데이터 분석의 진정한 가치는 그 프레임워크(Framework)가 실제로 적용될 때 빛을 발합니다.

한번 검증된 방법론은 계속해서 예측 가능한 결과물을 만들어내고,
누구나 따라할 수 있게 됩니다. 이는 비즈니스가 지속적인 성장을 할 수 있게 돕는 단단한 토대가 됩니다.

결국 데이터 분석가의 핵심 역량은
- 복잡한 현실에서 본질적인 패턴을 발견하고,
- 이를 조직이 이해하고 활용할 수 있는 형태로 전달하는 것입니다.

화려한 기술 스택이나 도구들보다는 비즈니스의 전체적인 흐름을 이해하고,
실용적이면서도 지속가능한 솔루션을 제시하는 것이 진정한 데이터 분석의 시작입니다.