데이터 소비자와 협업할 때, 어떤 방식으로 필요 데이터를 정의하고 제공하나요?

데이터를 활용해 다기능 팀과 협업을 이끌 때 가장 먼저 한 것은 팀 간에 같은 데이터를 다르게 해석하는 문제를 해결하는 것이었고, 이를 위해 공통 데이터 정의와 용어집(데이터 딕셔너리)을 먼저 만드는 방식을 사용했습니다. 프로세스·정책·엔지니어링 팀이 각자 다른 정의로 같은 지표를 부르면, 데이터 기반 협의가 오히려 오해의 원인이 되고, 공통 정의가 없는 상태에서 데이터로 의사결정을 하면 숫자는 맞는데 결론이 서로 달라지는 현상이 생깁니다. 공통 데이터 언어 구축이 각 팀이 쓰는 핵심 지표의 정의·측정 방식·데이터 소스를 함께 정리하고, 이 정의를 공유 문서로 유지하면서 모든 협의의 기준으로 사용하는 방식이고, 이것이 팀 간 데이터 기반 협업의 출발점입니다.

전환율이라는 지표를 팀마다 다르게 정의해서 분기 보고에서 수치가 달랐던 상황을 경험한 후, 정의 통일 워크숍을 진행하고 이후 모든 지표를 단일 정의로 관리하면서 팀 간 협의 속도가 빨라졌습니다. 데이터 협업은 분석보다 정의에서 시작됩니다.