보고
사업의 다양한 영역이 보이는 성과를 모니터링하기 위해 정보성으로 요약해 데이터를 조직하는 과정입니다.
분석
의미있고 실행 가능한 통찰력을 추출하기 위해 데이터와 보고를 탐구하는 과정으로, 사업 성과를 더 잘 이해해 개선할 때 이용할 수 있는 것입니다.
분석과 보고의 차이는 때로 불분명한 경향이 있습니다. 둘 다 수집한 온라인 데이터를 근거로 하고 있기 때문입니다.
하지만, 목적, 업무, 결과물, 가치에 있어서 두 영역은 아주 다르기도 합니다.
목적
보고는 로데이터를 정보로 옮기는 일이지만 분석은 데이터와 정보를 통찰력으로 바꾸는 일입니다.
좋은 보고는 최종 사용자로부터 사업에 관한 질문을 제기해야 합니다.
분석의 목표는 데이터를 더 심층적으로 해석하며 실행 가능한 권고사항을 제공해 질문에 답하는 데있습니다. 분석 수행 과정을 통해 추가 질문을 제기할 수도 있지만, 목표는 질문이나 적어도 테스트할 잠재적인 답을 찾는 일입니다.
즉, 보고는 숫자로 어떤 일이 일어나는 지 보여주는 일일 것이고
분석은 왜 그런 일이 일어나며, 어떻게 대처할 수 있는 지 설명하는 데 집중하는 일일 것입니다.
업무
조직이 어떤 업무 시간 중 대부분 어떤 일에 집중하는 지 구별하는 것으로 통해 그 팀이 어떤 일을 하고 있는 지확인 할 수 있습니다.
한 팀이 업무 시간 중 대부분을 구축, 설정, 통합, 조직, 서식, 요약 등의 활동에 쓴다면 이는 보고를 위한 업무를 하는 것입니다.
반면에 질문, 검토, 해석, 비교, 확인에 업무의 대부분을 소요한다면 이는 분석에 초점을 맞춘 업무를 하는 것입니다.
분석과 보고 업무는 서로 얽혀있지만 마케터는 여전히 시간 중 대부분을 어디에 쓰는지 체크해야 합니다. 여전히 대부분 시간을 보고 과업에 쓰는 분석팀이 드물지 않기 때문입니다.
결과물
표면적으로 보고와 분석 결과물은 많은 차트, 그래프, 추세선, 표 등의 통계자료로 비슷해 보일 수 있습니다. 하지만 자세히 살펴보면 약간의 차이를 확인할 수 있습니다.
첫번째, 접근방식
보고는 일반적으로 보고서를 수동으로 사용자에게 내보낸 후 의미 있는 통찰력을 추출해 스스로 적절한 행동을 취하게 하는 푸시 방식을 따릅니다.
분석은 애널리스트가 적극적으로 특정 데이터를 끌어내 구체적 사업상 질문에 답하고, 가능한 결과물로 권장할 만한 다음 단계를 제시하는 풀 방식을 따릅니다.
보고의 대표적인 유형으로는 표준보고서 , 대시보드, 알림 등이 있습니다.
분석의 대표적인 유형으로는 즉흥적 답변, 분석 프리젠테이션 등이 있습니다.
두번째, 맥락
보고는 데이터에 일어나는 일에 맥락을 전체적으로나 제한적으로 제시합니다.
최종 사용자가 이미 필요한 맥락과 배경 지식을 확보해 데이터를 정확히 이해하고 해석할 수 도 있지만, 그렇지 않은 경우도 많기때문에, 맥락은 좋은 분석에서 정말 중요한 요소를 차지하게 됩니다.
보고는 때로 데이터의 핵심 변화를 부각할 수 있지만, 왜 그 변화가 중요한지 설명하지 못할 것 입니다. 그러기 때문에 분석이 아닌 보고 자체로는 '그래서 뭐?', '그래서 어떻게 할건데?'라는 질문에 답하지 못할 것입니다.
가치
결국 가치를 유도할 때 보고와 분석의 관계를 유심히 생각해볼 필요가 있습니다.
데이터 기반의 의사결정단계를 데이터>보고>분석>의사결정>실행>가치 순으로 나열되어 있는 일련의 도미노라 생각하면, 어느 하나의 요소라도 없다면 기대하던 가치를 실행하기는 어려울 것입니다.
데이터 : 신뢰할 만한 좋은 데이터가 없다면 보고나 분석이 얼마나 진보했는 지는 중요하지 않습니다.
보고 : 효과적인 보고는 비지니스 사용자의 폭넓은 청중에게 온라인 사업의 성과를 들여다보는 중요한 렌즈를 제공합니다. 분석을 위해서는 데이터와 보고가 필요하기에 보고 없는 분석도 힘들 것이며, 분석 없는 보고는 그 자체로 거의 실행을 시작하지 않을 것입니다.
분석 : 좋은 분석이 있으면 무조건 의사결정을 좋게 할 수 있다거나, 권고사항에 따라 적절히 행동할 수 있다거나, 실행할 수 있다라는 보장되지는 않습니다. 하지만 성공적인 실행에 더 근접하기 위해 꼭 필요한 단계이며 성곡적인 분석을 통해 실현할 수 있는 잠재적 가치는 상승하게 됩니다.
