[TIL 240816] 데이터 분석가의 커뮤니케이션

오늘은 아래의 아티클들에 대한 아티클 스터디를 했다.

 

개발 지식이 없는 클라이언트와 효과적으로 소통하는 방법 5가지 | 요즘IT

[커뮤니케이션] 데이터 분석가와 클라이언트 간의 눈높이 맞추기

 

개발자와의 커뮤니케이션이 당황스러웠던 이유 | 요즘IT

 

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1. 데이터 분석가와 클라이언트 간의 커뮤니케이션
이 글은 데이터 분석가와 클라이언트 간의 원활한 소통이 중요하며, 서로의 기대와 목표를 명확히 이해해야 한다고 강조하고있다. 데이터 요청의 구체적인 배경과 사용 목적을 분석가가 이해해야만, 클라이언트가 원하는 결과를 제공할 수 있다.

 

2. 데이터 기반 의사결정의 중요성
이 글은 데이터 분석가가 클라이언트가 데이터를 기반으로 올바른 결정을 내리도록 도와야 한다고 설명한다. 이를 위해 데이터의 맥락 설명, 시각화, 데이터의 한계 명확화가 필요하다.

 

3. 데이터 소통에서의 오해와 해결법
이 글은 데이터 분석 과정에서 발생할 수 있는 오해와 그로 인한 문제들을 다룬다. 분석가는 데이터가 모든 문제를 해결할 수 없음을 명확히 하고, 클라이언트와 현실적인 기대치를 설정해야 한다.

 

 

그렇기에, 우리는 기본적으로 아래와 같은 것들을 지켜야 한다.

 

• 요청 명확화: 예를들어, 클라이언트가 '매출 분석'을 요청할 때, 분석가는 어떤 시점의 매출, 어떤 변수와 관련된 분석인지 명확히 질문해야 한다.
• 기대 효과 설정: 예시로, '고객 분류'를 요청받았을 때, 분석가는 결과가 마케팅 전략에 어떻게 반영될지 파악해야 한다.
• 데이터의 한계 설명: 데이터가 완전하지 않다는 점을 클라이언트에게 미리 설명하여, 결과에 대한 기대치를 조정한다.

 

대처 방법

• 클라이언트와 초기 미팅을 통해 목표와 기대치를 명확히 설정: 첫 미팅에서 클라이언트의 요구사항과 기대하는 결과를 명확히 이해하고, 분석의 범위와 한계를 설명한다.
• 정기적인 피드백 세션: 분석 과정 중간에 클라이언트와 정기적으로 소통해, 진행 상황을 공유하고 필요 시 조정을 제안한다.
• 시각화를 통한 설명: 데이터를 시각화하여 클라이언트가 쉽게 이해할 수 있도록 돕고, 결과에 대한 오해를 줄인다.

 

이러한 전략을 통해 데이터 분석가와 클라이언트 간의 커뮤니케이션을 향상시키고, 분석의 효과를 극대화할 수 있다.