데이터의 UX

데이터 생성은 쉽습니다. 신뢰할 수 있고 널리 액세스할 수 있는지 확인하는 것은 어렵습니다.

코드를 작성할 수 없으면 데이터에 액세스할 수 없는 경우가 많습니다. 비기술적 역할을 하는 사람들은 결정을 내리고 아이디어를 개발하거나 성공을 측정하기 위해 매일 데이터에 의존합니다. 도구와 시스템을 염두에 두고 만들어지지 않으면 신뢰와 이해를 잃게 됩니다. 그들은 방향을 잃고 결정을 내리기 위해 다른 방법에 의존하게 됩니다.

SQL, Python 또는 R을 작성할 수 있는 경우에도 필요한 모든 액세스 권한이 없을 수 있습니다. 다른 사람의 정의나 보고서를 이해하지 못할 수 있습니다.

이렇게 될 필요는 없습니다. 우리는 공감하고 직관적인 시스템을 만들 수 있습니다 . 팀의 모든 사람이 데이터를 이해할 수 있는 권한이 부여되면 정보에 입각한 결정을 내리고 자신의 성공을 측정할 수 있습니다. 정보 공유를 위해. 약간의 인간 중심적 사고를 통해 팀은 작업을 측정하는 이유, 대상 및 방법에 대한 공유된 이해를 구축할 수 있습니다. 팀의 모든 구성원이 데이터를 이해할 수 있게 되면 정보에 입각한 결정을 내리고 자신의 성공을 측정할 수 있습니다.

혼란의 틈

저는 크고 작은 다양한 회사에서 일했습니다. 그리고 이 모든 조직에서 근무하면서 저는 데이터와 사람 사이의 단절을 관찰했습니다. 이야기로 설명드리겠습니다.

프란체스카를 만나보세요. Francesca는 제품 관리자입니다. 그녀는 데이터 분석가인 동료 Enzo에게 도움을 요청합니다.

ref Francesca: "안녕 Enzo, 가입률이 왜 이렇게 변했는지 이해하는 데 도움을 주실 수 있나요?"

ref Enzo: “도와주고 싶어요, Francesca. 하지만 지금은 몇 가지 예측 모델을 작업 중이므로 아직 우선 순위를 정할 수 없지만 목록에 추가하겠습니다!”

그리고 바로 거기에 공백이 있습니다. Francesca는 필요한 통찰력을 즉시 얻을 수 없습니다. 그리고 Enzo의 작업은 제품 팀의 작업과 명확한 관계가 없으므로 그의 작업을 실행 가능하게 만드는 방법이 불분명할 수 있습니다.

더 나은 데이터를 얻고자 하는 조직의 다른 많은 이해 관계자를 추가하십시오. 데이터 팀이 모든 사람에게 모든 것이 될 수는 없다는 점을 감안할 때 각 부서는 서로 다른 도구를 파악하기 시작합니다. 회사는 연결이 끊어지고 신뢰할 수 없는 정보 더미로 끝납니다. 그리고 지불해야 할 제3자 청구서가 많습니다. 재미있는!

시간이 지남에 따라 이것은 매우 관리하기 어려워집니다. 회사에 합류하는 모든 사람은 새로운 도구를 가지고 옵니다. 중요한 결정은 문서화되지 않습니다. 숙련된 데이터 사용자라도 데이터를 읽고 해석하기가 더 어려워집니다. 데이터는 풍부하지만 통찰력을 얻기는 어렵습니다.

데이터 사용 경험은 깨지고 고통스러워집니다.

혼란의 틈을 좁히기 위한 전략

간격을 어떻게 좁히나요? 첫째, 좁혀야 할 틈이 있음을 인정합니다. 둘째, 데이터를 안정적이고 액세스 가능하게 만들기 위해 필요한 사항에 대해 다양한 사람들과 대화를 촉진합니다. 너무 쉬워보이죠?

하지만, 좋은 소식이 있습니다! ( 좋은 소식이 뭐야, Lex? ) 물어봐줘서 너무 기뻐!

좋은 소식은 어디서든 시작할 수 있다는 것입니다. 시스템의 모든 부분을 해결할 수 있으며 팀원의 데이터 경험을 개선하는 데 도움이 될 것입니다.

아래에서 회사의 혼란을 줄이기 위해 사용할 수 있는 세 가지 특정 전략을 설명했습니다. 하나를 선택하고 격차를 좁히기 시작하십시오!

전략 1 — 역할

데이터와 관련하여 누가 무엇을 소유하는지 정의

이 전략을 설명하기 위해 마케팅의 Wayne을 방문하여 그가 작업에서 데이터를 사용하는 방법을 살펴보겠습니다.

Marketing의 Wayne은 다음과 같이 생각합니다.

ref "음, 얼마나 많은 사람들이 모바일에서 온보딩을 시작하고 컴퓨터로 옮겨가는지 궁금합니다."

하지만 Wayne은 Google Analytics 사용법만 알고 있습니다. 그는 그것이 거기에서 볼 수 있는지조차 모릅니다. 그는 또한 데이터 팀이 더 중요한 프로젝트로 정말 바쁘다는 것을 알고 있습니다. 그래서 그는 오히려 포기합니다. 그는 가정을 하고 하루를 보내기로 결정합니다.

이 상황에서 Wayne은 데이터를 사용하려고 합니다. 그는 어디를 봐야 하는지도 알고 있지만 누구에게 도움을 청해야 하는지 명확하지 않습니다. 그는 데이터 팀을 귀찮게하지 않도록 조건을 받았습니다. 그는 필요한 지원을 받을 권한이 없습니다.

Wayne이 명확한 소유권을 갖는 데 도움이 되는 한 가지 간단한 사항입니다. 전부 가 아님 데이터와 관련된 모든 것이 대기업에서라도 한 사람이나 팀의 소유가 아닙니다. 관련된 데이터는 대기업에서도 한 사람이나 팀이 소유합니다. 책임을 세분화하면 모든 사람이 누가 무엇을 소유하고 있는지 이해하는 데 도움이 될 수 있으며 더 많은 사람들에게 부하를 분산하는 데 도움이 될 수 있습니다.

1단계: 소유권이 필요한 항목 정의

회사의 데이터와 관련된 모든 항목의 목록을 시작하십시오. 그것이 압도적인 작업이라면 팀이나 프로젝트부터 시작하십시오. 예를 들어, 모든 도구를 나열하십시오. 모든 데이터 소스를 나열합니다. 또한 시작점으로 사용할 수 있는 간단한 목록을 아래에 포함했습니다.

2단계: 누가 무엇을 소유하는지 정의

누가 무엇을 소유하고 있는지 분명할 수 있지만 명확하지 않은 일부 영역을 식별할 가능성이 더 높습니다. 예를 들어, 사용자에 대한 어떤 정보를 추적하는지 한 사람이 담당합니까? Google Analytics 관리자는 누구입니까? 처음에 Google Analytics를 선택한 사람은 누구이며 다른 도구로 전환하려면 누구에게 가야 합니까?

소유자를 식별하려면 대화가 필요합니다. 대화가 어렵다는 것을 알고 있으므로 다음과 같은 방법으로 접근할 수 있습니다.

1. 답이 있을 수 있는 사람들과 일대일 관계를 유지하세요
2. 내부 설문 조사 보내기
3. 워크샵 또는 소그룹 세션 개최
4. 데이터 소유권에 대한 조직도를 만들고 피드백을 위해 공유
5. 스스로 결정하세요*
   당신이 담당하는 경우에만 작동합니다

다시 말하지만, 회사 규모에 따라 이것은 기념비적인 작업이 될 수 있습니다. 만약 그렇다면, 당신이나 당신의 팀에게 시급한 일부터 시작하십시오. Google Analytics의 소유자 또는 최소한 질문에 답변할 수 있는 사람을 찾아 Wayne이 Google Analytics를 사용할 수 있도록 도와주세요. 웨인, 우리는 당신을 위해 여기 있습니다.

소유자를 정의할 때 진행 상황을 공유해야 합니다. 정의되었지만 공유되지 않은 소유권은 별로 도움이 되지 않습니다.

전략 2 — 시스템

직관적인 도구 및 이름 지정

데이터가 어딘가에 존재하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 이해해야 합니다. 그리고 데이터가 어딘가에 존재하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 이해해야 합니다. 모두가 이해해야 합니다. 모호함이 적을수록 좋습니다. 제품 관리자 친구인 Sophia는 이 느낌을 잘 알고 있습니다. 그녀는 팀의 작업이 MRR에 미치는 영향을 이해하려고 노력했습니다. 그녀는 비즈니스 인텔리전스 도구에 저장된 대시보드를 찾습니다.

출처: Baremetrics

멋지다, 좋아 보인다.

무엇을 기다립니다? 이것은 소피아에게 미친 것처럼 보입니다. 한 달에 $6,000는 청구서를 지불하지 않을 것입니다. 이 데이터의 출처는 어디입니까? 이 모든 색상은 무엇을 의미합니까?

소피아는 이 데이터를 신뢰할 수 없습니다. 그녀는 어떻게 그녀가 필요로하는 답변을 얻을 것인가?!

Sophia와 그녀의 팀은 데이터를 표시하고 상호 작용하기 위해 보다 직관적인 도구를 선택할 수 있었습니다.

데이터는 커뮤니케이션의 한 형태입니다. 당사의 데이터 시스템은 사용자와 통신하고 있습니다. 그리고 우리는 그것이 소통하는 방식을 개선할 수 있습니다.

1단계: 액세스 가능한 도구 선택

팀을 위한 도구를 선택할 때 동료의 기술 수준을 고려하십시오. 모두가 SQL을 작성합니까? 모든 사람이 SQL을 철자할 수 있습니까?

다음과 같은 도구를 찾으십시오.

1. 이해하기 쉬운 시각화
2. 융통성 있음(데이터를 다양한 방식으로 볼 수 있습니까?)
3. 비기술적 동료가 데이터를 탐색할 수 있도록 허용
4. 협업 촉진(뭔가에 대해 논평할 수 있습니까? 한 명 이상의 사람이 데이터 프로젝트에서 작업할 수 있습니까?)
5. 여러 데이터 소스 사이에 점을 연결할 수 있습니다.

다음은 Amplitude에서 가져온 위의 예입니다. 그들의 도구를 사용하면 여러 방법으로 이벤트를 계산할 수 있으며 시각화 방법을 변경할 수 있습니다. 또한 명확한 색상 키가 있으며 이해하기 쉽도록 레이블을 편집할 수 있습니다. 모든 차트를 생성하기 위해 데이터 전문가에게 의존하지 않습니다.

출처: Amplitude의 데모 프로젝트

또한 인기 있는 도구에 대한 감각을 위해 Segment의 통합 카탈로그를 살펴보는 것이 좋습니다.

UX of Data 워크시트 다운로드

2단계: 명확하고 고유한 이름 사용

데이터 포인트가 무엇을 의미하는지 혼동하지 않도록 사람이 이해할 수 있는 방식으로 이름을 지정합니다.

일반 언어를 사용하면 회사 전체에서 정의를 일관되게 유지하는 것이 더 쉽습니다. 한 팀은 누군가가 방문 페이지 버튼을 클릭할 때 "가입"이 발생한다고 생각하고 다른 팀은 데이터베이스에서 "사용자 생성"을 추적하고 있다면 연결이 끊어진 것입니다. 혼란스러운 정보로 인해 잘못된 결정이 내려집니다.

다음은 Airbnb의 예입니다. 나는 성공을 추적하는 데 필요한 몇 가지 정보의 이름을 지정했습니다. 이름은 내가 사용자의 행동을 큰 소리로 설명하는 방식을 모방합니다. 즉시 동료들에게 더 직관적일 것입니다. 데이터 문서에 이러한 제품 시각화를 실제로 포함하는 경우 보너스 포인트.

ref 예를 들어 다음과 같이 말할 수 있습니다.
경험 을 추구한 고객 살바토레
그런 다음 얼마나 많은 고객 이 경험을 검색했는지 알고 싶습니다.

측정 정의 예:

팀은 자체 데이터 규칙을 정의해야 하지만 데이터를 더 많이 읽을수록 인간이 더 쉽게 이해할 수 있습니다.

3단계: 데이터와 함께 중요한 정의 문서화

혼란스러운 방식으로 이름을 지정해야 하거나 혼란을 피할 방법이 없다면 보고서에 정의를 바로 넣으십시오. 데이터를 읽는 방법을 더미 증거로 만드십시오.

내가 가장 좋아하는 직관적인 도구인 Amplitude로 돌아갑니다. 그들의 도구에서 각 데이터 요소가 의미하는 바를 정의할 수 있습니다. 용어 위로 마우스를 가져가면 차트에 정의가 바로 표시됩니다. 멋진!

출처: Amplitude의 데모 프로젝트

도구에 해당 기능이 없는 경우 보고서 이름에 포함하거나 쿼리 코드에 주석으로 포함하도록 최선을 다하십시오. 또는 최악의 경우 다른 곳에 문서화하여 팀과 공유하십시오.

우리 이야기의 주인공인 제품 관리자인 Sophia로 돌아가십시오. 직관적인 도구와 명명 규칙을 구현하는 모든 노력 덕분에 그녀는 올바른 MRR 시각화를 찾을 수 있었습니다. 가자! 가자 소피아!

전략 3 — 기능

팀 레벨 올리기

데이터 소유자를 얼마나 잘 정의하고 직관적인 구축을 위해 노력하든 관계없이 항상 데이터 활용 능력을 확장해야 할 필요가 있습니다. 시스템에서는 항상 데이터 활용 능력을 확장해야 합니다. 데이터는 어렵습니다. 모든 사람이 다양한 관점과 경험 수준에서 팀에 합류하고 있습니다. 팀이 데이터를 이해하고 조치를 취하도록 돕는 것은 모든 사람에게 가장 큰 이익입니다. 회사가 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 되며 혼란이나 잘못된 정보로 인해 화재를 진압할 필요가 없습니다.

참조 Slack 메시지 4:15am
@channel 앗, 수익이 50%나 줄어든 것 같은데요!? 이거 본 사람 있어?

고맙지 만 사양 할게!

좋습니다. 이를 피하기 위해 팀 레벨을 올리려면 어떻게 해야 합니까? 디자인 팀의 친구인 Gerald와 상의합시다.

Gerald는 “저는 숫자를 좋아하는 사람이 아닙니다. 나는 데이터를 얻지 못한다!”

헤이 Gerald, 당신 작업의 효과를 보고 싶지 않으세요? 사용자와 고객에 대해 자세히 알아보고 디자인에 대한 귀중한 정보를 얻고 싶지 않으신가요? 회사에 돈을 많이 들이기 위해 인상을 원하지 않습니까?! 물론 당신은! 당신은 방법을 모릅니다.

Gerald에게는 운 좋게도 인간 중심의 팀이 있습니다. 데이터가 있는 곳에서 Gerald를 만나 작업에 데이터를 사용할 수 있는 방법을 알려줄 수 있습니다.

1단계: 가르칠 내용 정의

회사에서 가장 필요한 기술이 무엇인지 파악하십시오. 시스템, 도구 및 이름 지정으로 해결할 수 없는 격차를 식별합니다. 인적 오류의 위험이 있는 모든 것을 찾으십시오.

고려하다:

1. 사람들이 데이터를 효과적으로 사용하기 위해 필요한 기술적 능력
2. 데이터 인프라 또는 보고에 대한 고유한 모든 것
3. 모든 사람이 수행 방법을 알도록 하려는 높은 가치의 모든 것(예: 데이터 도구에서 분기의 OKR을 보는 방법)
4. 역할과 소유권을 전달하는 방법
5. 사람들이 지원을 요청하는 방법

그런 다음 가장 필요에 따라 가르칠 내용 목록의 우선 순위를 지정하십시오.

2단계: 가르치는 방법 정의

일부 회사는 내부 "데이터 학교"를 공식화합니다. 당신의 회사가 이와 같은 것에 투자할 수 있다면, 굉장합니다! 정말 멋진 소리입니다!

그렇지 않은 경우 다른 형식을 시도하여 이해에 가장 적합한 형식을 확인할 수 있습니다.

옵션에는 다음이 포함됩니다.

1. 온보딩 워크샵 또는 교육
2. 진행중인 워크샵 또는 교육
3. 동영상 만들기
4. 웹에서 콘텐츠 수집(또는 DataCamp와 같은 것을 사용)
5. 블로그 게시물 작성
6. 점심 회담을 하거나 일련의 점심 회담을 주최합니다.
7. 기존 팀 회의에 참여하여 관련 자습서 공유
8. Slack 채널 시작(@하지 마세요)
9. 주석이 있는 온라인 노트북 공유
10. 근무시간을 지켜라

이 모든 멋진 옵션을 통해 디자인 부서의 친구 Gerald는 정말 숫자를 잘 아는 사람이 되기 시작했습니다! 그는 자신의 작업의 영향을 볼 수 있기 때문에 정신이 팔려 있고, 그가 더 많은 정보에 입각한 결정을 내리기 때문에 당신은 정신을 차릴 수 있습니다! 무엇보다도 그는 이러한 능력을 주변 사람들과 공유하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 또한 그의 눈알은 더 이상 녹지 않습니다! 전방위 승리입니다.

함께라면 혼란의 틈을 메울 수 있습니다.

보다 명확한 역할 , 직관적인 시스템 및 공유 기능 으로, 보다 명확한 역할, 직관적인 시스템 및 공유된 기능으로 데이터는 조직의 초강대국이 됩니다. 데이터는 한 팀의 일이 아닌 조직의 초강대국이 됩니다. 우리는 팀원들이 누구에게 가야 하는지, 정보를 읽는 방법, 작업에 데이터를 통합하는 방법을 이해하도록 권한을 부여할 수 있습니다.

이를 달성할 때 우리는 회사에서 데이터의 역할을 더 잘 이해하게 됩니다. 혼란스러운 데이터로 인해 발생하는 스래시를 줄입니다. 우리는 더 많은 정보에 입각한 결정을 내립니다. 우리는 우리 작업의 성공을 자신 있게 측정할 수 있습니다.

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원래 Lex Roman이 Medium에 게시한 기사입니다.