비즈니스 공부법 - 데이터 분석가, 데이터 사이언티스트도 비즈니스를 알아야 합니다
- 비즈니스를 어떻게 공부해야 하는지에 대한 개인 경험을 담은 글입니다
- 이 글이 진리라고 생각하진 않고, 제가 어떻게 공부하고 고민했는지에 대한 내용이 주로 담겨있습니다
- 피드백은 언제나 환영합니다!
왜 이 글을 작성하나요?
- 많은 데이터 분석가 채용 공고를 보면, “비즈니스” 인사이트를 도출하기 위한 데이터 분석이란 내용이 자주 나옵니다
- 경우에 따라서 데이터 사이언티스트 채용 공고에도 보입니다
- 여기서 “인사이트”가 무엇인지도 많은 이야기를 할 수 있지만, 이번 글엔 “비즈니스”에 초점을 맞추려고 합니다
- 실제로 데이터 업무를 하다보면 “비즈니스”를 잘 이해할 필요를 느끼고, 비즈니스에 대해 공부하길 권합니다
- 여기서 비즈니스를 공부하는 방법을 물어보는 경우가 종종 있었는데, 저도 돌이켜보면 “비즈니스를 공부하는 방법”은 어떤 방법이 있지? 라는 생각에 빠졌습니다
- 공부하는 방법이라고 표현하기 애매할 수 있지만, 제가 비즈니스를 더 이해하기 위해 어떤 노력을 했는지 작성해보려고 합니다!
- 추후 더 좋은 내용을 발견하면 계속 내용을 추가할 예정입니다
- 정리하면, 비즈니스 공부가 추상적으로 들릴 수 있는데 그 부분을 어떻게 시도했는지 제 경험을 전달하기 위해 글을 작성합니다!
비즈니스란
- 위키피디아 정의
- 사업 또는 비즈니스는 물건이나 용역을 고객이나 다른 사업체에 판매할 수 있을 만큼의 경제적 자유를 누릴 수 있는 국가 안에 존재하는 법적으로 인식되는 조직체나 활동
- 피터 드러커가 말한 비즈니스
- 비즈니스란 가치를 제공하는 것
- 제가 생각하는 비즈니스
- 현 상황을 파악해 문제를 찾고, 그 문제에서 시작해 문제를 해결하는 방법을 고민하고 실현하는 것
- 위 표현을 다시 말하면, 사람의 필요, 관심, 욕구를 사로잡는 것
- 단순히 돈을 버는 개념으로 생각할 수 있지만, 단순히 돈을 버는 개념보단 큰 개념이라 생각합니다
데이터 분석가가 왜 비즈니스를 알아야 할까
- 데이터 분석가, 데이터 사이언티스트는 주로 속한 조직의 비즈니스를 분석해 어떤 방향으로 나아가면 좋을지를 분석합니다
- 이런 경우 자신이 속한 조직의 비즈니스를 잘 이해할수록 좋습니다!
- 만약 비즈니스에 관심이 적다면, 분석하고 있는 부분이 비즈니스의 어떤 부분에 영향을 미치는지를 찾는데 어려움을 느낄 수 있습니다
- 데이터 분석 후, 어떤 액션을 수행할 때 “결과 지표”를 산출할 때도 비즈니스에 대한 이해가 있다면 좋은 지표를 선정할 수 있습니다
- 사실 이 부분은 데이터 분석가에 한정되는 내용은 아니고, 다양한 직군에도 모두 해당되는 내용입니다!
- 비즈니스의 전체 환경을 이해하는 분(=큰 그림을 볼 수 있고 각 요소가 어떤 영향을 미치는지 인지하고 있는 분)들이 좋은 의사결정을 내릴 수 있습니다
- 머신러닝 모델을 활용할 때, 단순히 Error나 Accuracy 등을 기반으로 의사결정할 수도 있지만, 비즈니스 가치를 환산해 계산하는게 중요합니다!!!(비즈니스 상에서 원하는 metric이 존재할 수 있습니다)
- 비즈니스를 잘 이해해서 => 관련 부서와 좋은 결과와 행동을 도출해서 => 지속적으로 데이터팀의 신뢰를 쌓고 => 계속 데이터 기반으로 일을 할 수 있는 문화를 만들 수 있습니다
- 비즈니스 이해가 잘 안되서, 이후 액션들이 잘 안되면..! 신뢰를 잃고 점점 일이 오지 않을겁니다
- 특정 프로젝트를 하는 환경에서, 지금 새로운 기술을 도입하는 것이 비즈니스 임팩트가 있는지를 고려할 수도 있습니다(엔지니어 관점)
- 개발자 관점에서 꼭 보면 좋은 슬라이드쉐어 추천드립니다
- Software engineering 101 - The basics you should hear about at least once
어떻게 공부했는가
- 비즈니스를 공부하기엔 사실 “직접 창업해보고 비즈니스를 키워보는게 제일 큰 경험이고 바로 실전이다”라는 말을 종종 들었습니다. 모두 창업을 시도하면 좋지만, 저는 그 전에 작은 창업을 해보고 아직 제가 부족하다 판단해 추가 창업을 하진 않았습니다(..)
- 초반엔 “비즈니스”를 공부하기 위해 책을 읽진 않고, 그냥 책을 자주 읽었습니다
- 읽고 제게 도움이 되었던 책들은 다음과 같습니다(비즈니스와 직/간접적으로 영향이 있는 책)
- 헤르만 지몬의 프라이싱 : 가격 설정과 관련된 일을 하신다면 꼭 읽어보길 추천드려요
- 바이럴루프 : 고객을 어떻게 지속적으로 리테인할 수 있는지가 담긴 책
- 진화된 마케팅 그로스 해킹, 그로스 해킹 : 그로스 해킹의 큰 개념에 대해 이해할 수 있게 해준 책. 데이터 분석 업무 시작한 초반에 읽었네요
- (사용자를) 생각하게 하지 마! : UX 관점으로 데이터 분석을 하기 위해 읽은 책
- 린 스타트업 : 린 스타트업 방식에 대해 작성된 책
- 프로덕트 오너 : 프러덕트 오너라는 단어가 많이
- 나는 아마존에서 미래를 다녔다
- 에어비앤비 스토리
- 긱 이코노미 : 긱 이코노미와 관련된 업무를 하며 읽은 책
- 창업자들의 이야기, 특정 제품의 성장 스토리 등의 책/유튜브도 꾸준히 보고, 다양한 책 추천 글이 보이면 여유가 될 때마다 읽었습니다
- 기업 관련 책은 비즈니스 내용만 있는 경우보단 문화나 창업가 정신도 같이 작성되어 있는 경우가 많습니다
- 이런 책들이 제 시야를 넓혀주는데 도움이 되었던 것은 확실하지만, 비즈니스의 디테일까지 잘 아는 상황일까?란 고민을 했습니다
- 예를 들어 기업의 핵심 비즈니스가 무엇이고, 그 비즈니스에서 매출은 어떻게 발생하고, 관련된 기업이나 고객은 누가 있는지, 돈의 흐름은 어떻게 되는지 등
- 매출은 발생하지만 고정비/변동비 등으로 사실 매출만 높은 상황일수도 있지 않나? 이런 생각을 했습니다
- 이 부분은 제가 경영학을 전공하며 배웠던 여러 지식들이 섞이며(?) 들었던 생각 같네요
- 비즈니스 관련된 여러 책(창업자들의 이야기, 특정 제품의 성장 스토리 등)을 많이 봤는데, 제게 큰 도움이 되었던 책은 “한 장으로 끝내는 비즈니스 모델 100”이 정말 큰 도움이 되었습니다
- 이 책을 추천해주신 하용호님 정말 감사합니다!
- 이 책은 비즈니스를 도표화하고, 어떤 부분에서 기업이 매출이 발생하는지 등 비즈니스 모델에 대해 자세히 알려줍니다
- 총 100개의 회사에 대해 알려줍니다
- 기업 도표화 예시
- 이 책은 읽은 후, 비즈니스를 도표화하는 습관이 생겼습니다
- 다양한 케이스 스터디를 통해 비즈니스에 대해 고민해보는 습관이 생긴 것 같습니다
- 어떤 부분에서 매출이 발생하고, 돈/정보/물건/사람의 흐름을 작성합니다
- 그 부분에서 제 본업인 “데이터”를 활용해 할 수 있는 부분이 어디인지 파악해봅니다
- 문제를 쪼개고, 구조화하고 계속 고민합니다
- 비즈니스에 따라 단순하게 표현될 수 있지만, 자신이 속한 회사의 비즈니스 도표를 그린다면 최대한 디테일하게 작성해보면 어떨까요?
- 투자를 많이 받는 스타트업의 비즈니스 모델에 대해 고민해보기도 했습니다!(스케치 위주로 가볍게 진행)
- 한국 스타트업 이야기에 대해선 101가지 비즈니스 모델 이야기 라는 책에 잘 나와있습니다. 이 책의 도표 방식과 “한 장으로 끝내는 비즈니스 모델 100”의 도표 방식은 살짝 다른데, 자신만의 도표 만드는 방식을 만들어도 좋습니다!
- 비즈니스 도표를 그려본 후, 핵심 문제가 무엇이고 규모가 큰 것이 어떤 것들인지 생각해봅니다
- 결국 정리하면, 많은 연습과 고민을 하고 있네요
- 하버드 비즈니스 리뷰 읽기
- HBR로 불리는 하버드 비즈니스 리뷰는 대학생 때 종종 과제에서 활용하기 위해 읽었던 적이 있는데, 최근에 궁금한 내용이 있어 다시 읽어보니 너무 내용이 좋아서 종종 한권씩 구매해서 읽고 있습니다
- 경영학 관련 내용이나 최신 사례를 발굴해 케이스 스터디를 하기 좋은 학술지입니다
- 단권 구매는 단권 구매에서 확인할 수 있습니다
- 그 외에도 Harvard Business School Youtube, Harvard Business SchoolStanford Graduate School of Business에 있는 영상도 종종 보곤 합니다
- 한국 유튜브 채널은 ㅌㅇ을 자주 보고있습니다!
- 프러덕트 공부
- 프러덕트와 비즈니스는 관점만 다를 뿐, 근본적으로 연결된다고 생각해서 프러덕트 관련 자료도 종종 보고 있습니다
- https://productschool.com/에 있는 다양한 자료를 시간이 날 때마다 읽고 있습니다
- Product School San Francisco Youtube에도 동영상 자료가 매우 많이 공개되어 있으니, 관심있는 분들은 보시면 좋을 것 같네요 :)
정리
- 이 글의 내용을 간단히 정리하면 다음과 같습니다
- 일단 독서는 많이 => 비즈니스는 다양한 부분이 연결되어 있음
- 비즈니스 모델을 직접 도표화하는 습관을 가지고, 디테일한 부분까지 고민해보기
- 활용할 수 있는 리소스(유튜브, 학술지, 해외 사이트 등)를 최대한 활용하며 꾸준히 학습
- 데이터 분석가라면 데이터와 비즈니스의 연결점을 고민해보고, 데이터로 어떤 부분을 개선할 수 있는지 고민해보기
카일스쿨 유튜브 채널을 만들었습니다. 데이터 사이언스, 성장, 리더십, BigQuery 등을 이야기할 예정이니, 관심 있으시면 구독 부탁드립니다 :)
PM을 위한 데이터 리터러시 강의를 만들었습니다. 문제 정의, 지표, 실험 설계, 문화 만들기, 로그 설계, 회고 등을 담은 강의입니다
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