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프로젝트 매니저의 데이터 분석 (DIKW 피라미드 이론)
프로젝트 매니저의 데이터 분석 (출처 : Unsplash)
프로젝트 매니저(PM/PO) 로서 성공하기 위해서는 다양한 능력이 필요하지만, 그 중에서도 DIKW 피라미드 이론에 입각한 데이터 분석 능력은 매우 중요한 요소로 자리 잡고 있습니다. 프로젝트의 성공 여부를 판단하고, 팀을 올바른 방향으로 이끌기 위해서는 수집된 데이터를 정확하게 분석하고 해석하는 것이 필수적입니다.
DIKW 피라미드
DIKW 피라미드 이론 (출처 : 본인)
DIKW 피라미드란, 데이터(Data) → 정보(Information) → 지식(Knowlege) → 지혜(Wisdom)로 이루어지는 4가지 계층으로 구성된 피라미드 구조 분석 방법을 말합니다.
프로젝트 매니저의 데이터 분석과 7가지 핵심 능력
No. | 핵심능력 | 데이터 기반 |
1 | 리더쉽과 팀 관리 능력 | 팀원들의 성과를 데이터로 평가하고, 데이터 기반 피드백을 통해 팀원들의 역량을 개발하며, 객관적인 근거를 바탕으로 의사결정을 내립니다. |
2 | 전략적 사고 | 데이터를 통해 시장 트렌드와 고객의 요구를 분석하고, 이를 바탕으로 프로젝트의 장기적 전략과 목표를 설정합니다. |
3 | 기획 및 관리 능력 | 프로젝트 일정, 예산, 리소스 등을 데이터에 근거하여 계획하고, 진행 상황을 지속적으로 모니터링하여 데이터로 조정합니다. |
4 | 커뮤니케이션 능력 | 데이터를 시각화하여 이해관계자들에게 명확하게 전달하고, 데이터를 바탕으로 설득력 있는 보고서 및 프레젠테이션을 제공합니다. |
5 | 기술적 이해 | 프로젝트 관련 기술적 데이터를 이해하고, 이를 기술팀과의 협업에 활용하여 기술적 문제를 해결합니다. |
6 | 문제 해결 및 분석 능력 | 프로젝트 중 발생하는 문제를 데이터를 통해 진단하고, 근거를 바탕으로 최적의 해결책을 제시합니다 |
7 | 고객 중심 사고 | 고객의 피드백과 행동 데이터를 분석하여 고객 요구를 파악하고, 이를 제품 개선이나 서비스 향상에 반영합니다. |
데이터를 기반으로 프로젝트를 진행한다는 것은 프로젝트와 연관된 이해관계자들과 논리적으로 의사소통을 한다는 의미로 매우 중요합니다.
프로젝트 매니저의 데이터 수집 방법
프로젝트 매니저는 성공적인 프로젝트를 진행하기 위해서 다양한 출처의 데이터를 정량적 데이터, 정성적 데이터 (회계 등)로 구분 및 수집하고 프로젝트를 효과적으로 관리하고 개선해야 합니다. 예시는 다음과 같습니다.
데이터 출처 | 정량적 데이터 | 정성적 데이터 |
팀 성과 및 작업 추적 도구 | 작업 완료 비율, 시간 추적, 버그 수, 코드 커밋 수 등 | 팀원 피드백, 업무 과정에서의 어려움 및 장애물 |
고객 피드백 및 설문조사 | 만족도 점수, 응답률, NPS (Net Promoter Score) 등 | 고객의 의견, 개선 요청, 사용 경험에 대한 구체적인 피드백 |
프로젝트 관리 소프트웨어 | 일정 준수율, 리소스 사용률, 예산 대비 실제 지출 등 | 프로젝트 진행 과정에서의 위험 요소, 변경 관리에 대한 피드백 |
마켓 및 트렌드 분석 도구 | 시장 점유율, 성장률, 경쟁사 분석 등 | 시장 변화에 대한 전문가 의견, 트렌드 예측 |
웹 분석 및 소셜 미디어 데이터 | 웹사이트 방문자 수, 클릭률, 전환율, 소셜 미디어 언급 횟수 등 | 사용자 의견, 리뷰, 소셜 미디어 상의 대화 및 토론 |
기술적 모니터링 및 로그 데이터 | 서버 응답 시간, 에러 발생률, 시스템 가동률 등 | 시스템 장애 발생 시의 상황 설명, 사용자 불만 내용 |
재무 보고 및 분석 | 비용 대비 수익률, ROI (Return on Investment), 예산 대비 실제 비용 등 | 예산 운용에 대한 피드백, 재무 리스크에 대한 의견 |
경영진 및 이해관계자 보고 | 목표 대비 실적, KPI (Key Performance Indicator) 달성률 | 전략 방향성에 대한 경영진의 피드백, 이해관계자의 우려 사항 및 요구 |
프로젝트 매니저의 정량적 데이터 수집 사이트 리스트
프로젝트 매니저가 통계적으로 분석할 수 있는 측정 가능한 정량적인 데이터를 수집하는 방법은 다음과 같습니다.
전 세계 데이터 사이트 리스트
전 세계 데이터들을 수집하는 사이트 리스트는 다음과 같습니다.
No. | 분야 | 사이트 |
1 | 전 세계 | UN Data |
2 | 전 세계 | The World Factbook - CIA |
3 | 전 세계 | United States CENSUS |
4 | 전 세계 | Statista |
5 | 전 세계 | Google Trends |
6 | 전 세계 | Similarweb |
7 | 전 세계 | Google Finance |
8 | 전 세계 | Kaggle |
9 | 전 세계 | Google Analytics |
국내 데이터 사이트 리스트
국내 데이터들을 수집하는 사이트 리스트는 다음과 같습니다.
No. | 분야 | 사이트 |
1 | 통계 | 통계청 |
2 | 통계 | KOSIS 국가통계포털 |
3 | 공공데이터 | 공공데이터포털 |
4 | 수출입 | KOTRA 무역투자24 |
5 | 수출입 | K-stat 무역통계 - 한국무역협회 |
6 | 수출입 | 관세청 수출입무역통계 |
7 | 수출입 | KOTRA 무역투자빅데이터 |
8 | 관광 | 한국관광 데이터랩 |
9 | 신체 사이즈 | 사이즈코리아 |
10 | 섬유 및 패션 | 한국섬유산업연합회 |
11 | 섬유 및 패션 | 패션넷 |
국내 AI / 빅데이터 플랫폼 리스트
국내 AI / 빅데이터 플랫폼은 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원은 데이터 댐에 축적된 데이터가 효과적으로 검색‧활용될 수 있도록 기능을 제공하는 통합 데이터지도 서비스 2019년 부터 구축, 확대 개편하고 있습니다. AI / 빅데이터 플랫폼 리스트는 다음과 같습니다.
No. | 분야 | 사이트 |
1 | 한국지능정보사회진흥원 (NIA) | 공공 민간 데이터 통합 지도 |
2 | 금융 | 금융 빅데이터 플랫폼 |
3 | 환경 | 환경 빅데이터 플랫폼 (환경 비즈니스 빅데이터 플랫폼) |
4 | 문화 | 문화 빅데이터 플랫폼 |
5 | 교통 | 교통 빅데이터 플랫폼 (국가교통 데이터 오픈 마켓) |
6 | 헬스케어 | 헬스케어 빅데이터 플랫폼 (암 빅데이터 플랫폼) |
7 | 유통, 소비 | 유통소비 빅데이터 플랫폼 (KDX 한국데이터거래소) |
8 | 통신 | 통신 빅데이터 플랫폼 (KT 통신 빅데이터 플랫폼) |
9 | 중소기업 | 중소, 중견기업 빅데이터 플랫폼 (WEHAGO 데이터유통포털) |
10 | 지역경제 | 지역경제 빅데이터 플랫폼 (경기지역경제포털) |
11 | 산림 | 산림 빅데이터 플랫폼 (산림 빅데이터 거래소) |
12 | 농식품 | 농식품 빅데이터 플랫폼 (KADX 농식품 빅데이터 거래소) |
13 | 디지털 산업혁신 | 디지털 산업혁신 빅데이터 플랫폼 |
14 | 라이프로그 | 라이프로그 빅데이터 플랫폼 |
15 | 소방안전 | 소방안전 빅데이터 플랫폼 |
16 | 스마트치안 | 스마트치안 빅데이터 플랫폼 |
17 | 해양수산 | 해양수산 빅데이터 플랫폼 |
18 | 감염병 | 감염병 빅데이터 플랫폼 (감염병 빅데이터 거래소) |
19 | 공간융합 | 공간융합 빅데이터 플랫폼 |
20 | 부동산 | 부동산 빅데이터 플랫폼 |
21 | 스마트팜 | 스마트팜 빅데이터 플랫폼 |
22 | 연안 | 연안 빅데이터 플랫폼 |
프로젝트 매니저의 정성적 데이터 수집
프로젝트 매니저가 수치화가 어려운 의견이나 동기 등 추상적인 정성적 데이터를 수집하는 방법은 다양합니다. 가장 기본적인 부분은 프로젝트와 연관된 다양한 이해관계자와의 정확한 의사소통입니다. 회의 중의 회의록, 전시회, 박람회 혹은 출장 중에도 지속적으로 수집이 가능합니다. 또한 규칙적으로 정성적 데이터들을 수집할 수 있는 곳은 ‘뉴스’입니다. 속해 있는 분야에 대한 최신 기사나 뉴스등을 수집하면서 이 정보들을 수치화할 수 있는 정량적 데이터들과 연결시키고 프로젝트 이해관계자들에게 가치있는 정보로 만들어 내는 것이 중요합니다
구글 알리미 (Google Alerts)
구글 알리미 (Google Alerts)는 전 세계 이용자들이 가장 많이 쓰는 검색 엔진 플랫폼으로서 구글 이용자들이 인터넷 상에서 원하는 키워드나 주제에 대한 최신 정보를 검색해서 자동으로 요약, 정리해주는 서비스입니다. 키워드나 주제등을 설정하여 정성적 데이터들을 지속적으로 수집하시길 바랍니다.
프로젝트 매니저의 데이터 분석 도구
프로젝트 매니저는 운영 진행하는 사업 및 프로젝트를 통해서 다양한 출처의 정량적, 정성적 데이터들을 수집하고 분석 및 이해하고 이를 사업과 프로젝트 연관된 다양한 이해관계자들에게 그들의 요구와 배경지식에 맞게 체계적으로 관리 및 시각화하여 전달하고 원활하게 의사소통해야 합니다. 프로젝트 매니저들은 관련되어서 다음과 같은 분석 도구들을 활용할 수 있습니다.
1.
구글 스프레드시트 (엑셀)
2.
구글 데이터 스튜디오 (루커 스튜디오)
3.
태블로 (Tableau)
4.
Power BI
5.
노션 (Notion)
결론
데이터 분석은 프로젝트 매니저의 핵심 능력을 강화하는 중요한 도구입니다. 데이터를 효과적으로 활용하면, 더 나은 의사결정, 리스크 관리, 전략 수립이 가능해지며, 프로젝트의 성공 가능성을 크게 높일 수 있습니다. PM은 다양한 출처에서 데이터를 수집하고, 이를 정량적 데이터와 정성적 데이터로 구분하여 분석하는 능력을 갖추어야 합니다. 이러한 데이터 분석 능력은 프로젝트 전반에 걸쳐 중요한 영향을 미치며, 궁극적으로는 프로젝트의 성공에 기여하게 됩니다.
글쓰는 프로젝트 매니저
글쓰는 프로젝트 매니저 블로그 (Blog)입니다. 다양한 형태의 산업과 비즈니스 분야에 관심이 있는 프로젝트 매니저로서, 프로젝트 관리툴이자 협업툴인 노션 (Notion) 을 활용하여 포트폴리오 업데이트와 더불어 주기적으로 관심있는 분야에 대해 글을 씁니다.
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