필자가 경험한 바에 의하면 많은 조직이 데이터 드리븐(Data Driven)이라는 명목하에 단순히 데이터를 뽑아보고 참고만 하거나, 기본적인 데이터 지식도 없이 잘못된 해석을 통해 의사 결정을 하는 경우가 많았다. 그중에서도 대표적으로 데이터의 상관관계와 인과관계를 혼용하여 사용하는 경우가 많다. 그럼 상관관계와 인과관계는 무엇일까? 이번 글은 데이터 기반의 조직에서 알아야 하는 상관관계와 인과관계에 대한 개념을 알아보고, 기획자로서 최소한의 데이터 분석 지식을 겸비하여 올바른 의사 결정을 할 수 있도록 돕고자 한다.
메타버스, NFT 등의 단어가 핫이슈인 것은 모두가 아는 사실이다. 그런데 금융업계에서는 작년과 올해, 이보다 더 뜨거웠던 단어가 있다. 바로 마이데이터다. 재작년부터 차츰 언론에 오르락내리락하던 이 단어는 작년 말부터는 뉴스 단골 소재가 되었다. 아마 배경지식 없이 듣는다면 알쏭달쏭할 것이다. My Data라니, 나의 데이터인가? 거기다 빅데이터가 몇 년 전 트렌드였던 시절을 기억하는 사람에게는 그때와 지금은 무엇이 다른지 궁금할 것이다. 이번 시리즈를 통해 마이데이터란 무엇인지, 업계 현황과 전망에 대해 살펴볼 예정이다.
사용성 평가나 설문 조사 그리고 인터뷰와 같은 사용자 조사는 고객 관점에서의 사업 기회 발굴과 디자인 개선에 대한 인사이트를 제공해 줍니다. 그렇지만 단순히 사용자 조사로 수집된 데이터만으로 의미 있는 정보를 제공해 주지는 않는데요. 그 속에 감추어진 의미 있는 정보를 파악하기 위해서는 수집된 데이터 특성에 맞는 적합한 분석을 진행하고, 이를 시각화하는 과정이 필요합니다. 이번 글에서는 객관적인 의사결정을 도와주는 정량적 데이터를 어떻게 분석하고, 시각화할 수 있는지에 대해 살펴보도록 하겠습니다.
사용자 경험(User Experience, UX) 영역에는 다양한 직무들이 있습니다. 대표적으로 사용자 인터페이스(User Interface, UI)를 설계하는 UX 디자이너가 가장 잘 알려져 있습니다. 그렇다면 고객에게 좋은 경험을 제공하기 위해서는 UX 디자이너만으로 충분할까요? 그렇지는 않습니다. 바로 객관적인 관점에서 고객의 목소리를 대변해주는 UX 리서처가 필요합니다. 특히 최근 들어 데이터 기반의 합리적인 의사 결정이 더욱 중요해지면서, 기업에서도 UX 리서치 직무에 대한 니즈가 높아지고 있습니다. 이번 글에서는 UX 리서처가 수행하는 다양한 업무들에 대해 알아보고, 다른 직무들과의 차이점을 살펴봄으로써 UX 리서처라는 직무를 소개해 드리고자 합니다.