1. 전문성의 부족
이건 특히 스타트업에서 많이 겪는 문제 중 하나입니다. 스타트업은 어쩔 수 없이 인력이 늘 부족하고 깊은 전문성을 가진 숙련된 분석가를 채용하기 힘든 경우가 많죠. 그렇기 때문에 데이터를 효과적으로 분석하고 해석할 수 있는 전담 데이터 분석팀이나 전문가가 없을 수 있습니다.
수집한 데이터에서 유의미한 인사이트를 뽑아내는 것은 3년 차 이하의 주니어에게는 쉽지 않은 일이죠. 그리고 스타트업은 고가의 데이터 분석 툴이나 기술에 투자할 돈이나 인적 리소스가 부족한 경우가 많습니다. 이런 경우 쉴새 없이 축적되는 대량의 데이터를 효과적으로 분석하기 어려울 수밖에 없는 것이 현실입니다.
2. 명확한 데이터 전략의 부재
데이터 분석에서 중요한 요소 중 하나는 ‘어떤 데이터가 필요한지’ 명확하게 정하는 것이죠. 데이터 전략은 기업이 비즈니스 목표를 달성하기 위해 자료를 수집, 저장, 분석 및 사용하는 방법과 플랜을 모두 포함합니다. 따라서 명확한 데이터 전략이 없으면, 기업은 방대한 데이터의 양에 압도되어 어떤 데이터가 비즈니스에 가장 중요한지 파악하는 데 어려움을 겪게 되죠.
명확한 데이터 전략을 수립하기 위해 기업은 비즈니스 목표를 정의하고, 핵심 성과 지표(KPI)를 명확히 하고, 현재 회사의 데이터 인프라를 솔직하게 평가해야 합니다. 그런 다음 데이터 거버넌스, 품질 및 보안에 대한 지침을 포함하여 데이터 수집 및 분석 계획을 잡아야 하죠.
이처럼 확실한 전략이 없으면 비즈니스 목표와 관련 없는 데이터를 수집하게 되고 이렇게 낭비되는 리소스 때문에 비효율적인 분석으로 이어질 수 밖에 없습니다.
3. 사일로 현상(silo effect)
사일로 현상(silo effect)은 ‘부서 이기주의’로 불리는데, 보통 회사 내 부서들끼리 서로의 이익만을 추구하며 정보를 공유하지 않고 소통이 단절되는 현상을 뜻합니다. 이런 상황에서는 데이터가 조직 내 고립된 시스템에 저장되어 다른 부서가 접속하거나 활용하기 어려워지게 되죠.
이로 인해 데이터 중복이나 불일치, 오류가 발생할 수 있습니다. 또한 조직 내의 협업과 인사이트 공유가 단절되기 때문에 최적의 의사결정을 내리지 못하고 성장과 혁신의 기회를 놓게 되죠. 사일로 현상은 인원이 많은 대기업뿐 아니라 스타트업에서도 종종 목격됩니다.
이처럼 데이터에 대한 전체적인 관점이 없으면 기업은 불완전한 정보들을 조합하는데 시간과 리소스를 낭비하게 됩니다. 그렇기 떄문에 회사의 성장과 올바른 데이터 분석을 위해 조직은 부서와 시스템 전반에서 데이터를 원활하게 공유하고 액세스할 수 있는 데이터 통합 전략을 구현해야 합니다. 이를 통해 데이터가 정확해지고 일관성과 신뢰가 보장된다면 더 나은 의사결정과 비즈니스의 빠른 성장으로 이어질 수 있습니다.
4. 기술에 대한 지나친 의존
물론, 데이터 분석에서 기술을 사용하는 것은 당연한 일입니다. 믹스패널이나 GA4, 브레이즈와 같은 툴이 없다면 우리의 퇴근은 지금 보다 훨씬 늦어질 수밖에 없죠.
하지만 기술에 지나치게 의존하는 것은 분명히 위험합니다. 이렇게 되면 기업은 데이터 분석의 인적 요소를 고려하지 않게 될 수도 있죠. 현재의 기술은 놀라울 만큼 정교하고 편리하지만 아직은 인간의 역할이 중요한 분야이기도 합니다. 자동화된 시스템에 대한 과도한 의존은 맥락과 해석의 부족, 데이터의 편향성 위험 증가 등 여러 가지 문제를 일으킬 수 있죠.
또한 문제 해결의 측면에 있어 비판적 사고와 창의성이 부족해지고 비즈니스 성공을 이끌 수 있는 예상치 못한 새로운 인사이트를 파악하지 못할 수 있습니다.
5. 낮은 품질의 데이터
불완전하거나 오래된 데이터와 같이 품질 낮은 데이터는 정확한 결론을 도출하고 데이터를 기반으로 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 때 방해가 됩니다. 데이터의 품질이 낮아지는 데는 여러 이유가 있는데 보통 자료수집 방법에 문제가 있거나 자료수집, 처리 또는 분석에 대한 명확한 표준이나 지침이 없을 때 이런 문제가 발생하게 되죠.
데이터 품질이 좋지 않으면 기업은 데이터를 분석하고 이해하기 위해 시간과 리소스를 낭비하다가 결국 신뢰할 수 없는 인사이트를 얻게 될 수 있습니다. 데이터를 믿을 수 없다면 우리는 어떻게 의사 결정을 해야 할까요? 이건 아주 심각한 문제입니다. 이렇게 품질이 낮은 데이터를 분석하게 되면 오류와 편견이 발생하여 의미 있는 인사이트를 추출하기 어려울 수 있습니다.
또한 데이터 품질이 좋지 않으면 다양한 소스 또는 기간에 걸쳐 데이터를 비교하기가 어려워져 추세 분석 및 예측에 방해가 될 수 있습니다. 마지막으로, 데이터 품질이 좋지 않으면 데이터에 대한 신뢰가 떨어지고 생성된 인사이트의 신뢰성이 약화되어 데이터 기반 의사 결정의 효율성이 낮아지게 됩니다.
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