2026/03/18
아티클 스터디파이썬 2강- 파이썬 3강
- 복습
⊙ 아티클 스터디
주제 : 데이터 기반 의사결정의 장점 ( https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1051/ )
요약
'직관'에 대한 가치, 의존도가 높아지며 그로 인한 의사결정의 위험도가 높아짐에 따라
데이터 기반 의사결정(DDDM)의 중요성이 커지고 있다.
DDDM은 변화하는 시장에 맞춘 의사결정을 할 수 있으며 비용 절감의 효과를 기대할 수 있다
이러한 이유들로 데이터 기반 사고 방식을 갖추도록 노력하자
주요포인트
- 직관의 한계 : '직관'의 가치, 신뢰가 부풀려지며 '천재성'까지 논하게 되었다. 이로인해 직관력에 대한 의존도 또한 높아지며 실수를 범하게 된다. 직관을 영감의 바탕에 두되, 주어진 정보를 꼼꼼히 따져보고, 이해하고, 객관적으로 수량화 해야한다.
- 데이터 기반 의사 결정 : 의사 결정 내리기 전, 데이터를 활용해 무리가 없는지 체크하여 행동 방침을 승인하는 과정. 변화하는 시장에 발맞출 수 있으며 위험성을 인지하여 효과적인 의사결정을 가능하도록 해준다
- 패턴 찾기 : 데이터 포인트 사이의 패턴, 연관성을 찾으므로 문제 원인, 결과, 새로운 통찰, 추론이 가능하다.미래를 예측할 수 있다
- 데이터 시각화 : 데이터를 빠르게 파악할 수 있게 도와 보다 빠른 의사결정을 내릴 수 있도록 돕는다
핵심 개념
| 데이터 기반 의사 결정 | - Date-Driven Decision-Marking, DDDM - 의사결정을 내리기 전, 데이터를 활용해 진행에 무리가 없는지 체크하여 행동 방침을 승인하는 과정을 의미 - 데이터 기반 의사 결정의 이점 1) 더 확실한 결정을 내릴 기회 : 미래에 내릴 의사결정에 영향을 끼치는 기반이 됨 2) 진두지휘적 통솔력 탑재 가능 : 상황에 맞는 적합한 유형의 데이터 및 적정량의 데이터를 분석하여 변화하는 시장에 대처할 수 있음 : 데이터 분석 과정에서 위험성을 인지할 수 있으며 이로 인해 효과적인 의사결정 가능 3) 비용 절감 효과 : 비용 절감을 위한 데이터 활용 |
| 패턴 찾기 | - 데이터 분석의 목적 - 데이터 포인트 사이의 패턴, 연관성 발견 - 패턴, 연관성 분석을 통한 문제 원인, 결과, 새로운 통찰, 추론 가능 - 데이터 기반 업무 처리의 첫 단계 |
| 시각화 | 빠른 의사결정을 위해 방대한 데이터의 흐름을 한눈에 볼 수 있도록 정리한 작업 |
용어정리
| 직관 | - 어떤 대상의 옳고 그름을 곧바로 판단하는 행위 |
| 빅데이터 | - Big Data - 디지털 환경에서 생성되는 데이터 - 생성주기가 짧고 수치,문자,영상 등의 데이터를 포함해 규모가 큰 데이터를 말한다 |
| 데이터 포인트 | - Data Point - 도표에서 그래프가 지나가는 점 / 측정값의 쌍 - 분석에 가장 기초가 되는 단위 / 패턴 인지에 기초가 되는 단위 |
+ (선택) 실무 적용 사례 (도메인_제약)
| ◎ 실무 적용 | ||
| 패턴 찾기 | 안정성 시험(Satability Test) 추이 분석 : 보관 조건에서 분해산물이 증가하는 패턴을 파악하고 유통 기한/유통 여부 결정 |
|
| 비용 절감 | 재시험율 감소 : 과거 실험 데이터를 분석해 오류가 잦은 부분을 개선함으로써 비용 절감 |
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| 데이터 시각화 | 관리도(Control Chart) 활용 : 타정 공정 중 무게 변화를 그래프로 그려 공정이 안정한지 한눈에 감시 |
|
| ◎ 가상 시나리오 | |
| 가상 시나리오 | 신규 생산된 진통제에서 불순물 수치가 기준치인 0.1%를 초과한 0.15% 검출 |
| 데이터 분석(패턴 찾기) | 원료 입고 데이터, 제조기록서(LIMS), 공정 내 온도, 습도 로그 전수조사 |
| 연관성 발견 | =전수 조사 결과 원료 제조사가 바뀐 시점부터 불순물 수치가 미세하게 상승하고 있다는 패턴 발견 |
| 시각화 | 최근 6개월 간의 불순물 수치 변화를 그래프(Trend Chart) 시각화하여 QC 부서에 보고 |
| 최종 결정 | 기기 문제가 아닌 원료 품질 문제임을 '데이터'로 증명 - 해당 제품 부적합(Reject) 처리 - 원료 공급처 재심사 |
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