실제 교육운영 사례를 통한 2025 데이터 분석 교육 전략

디지털 트랜스포메이션(DX)은 진부하지 않다

‘Digital Transformation’이라는 용어가 본격 등장한지 약 10년이 넘었지만 글로벌 검색량이 여전히 정점을 갱신해가고 있는 현재진행형의 핵심 비즈니스 전략입니다.

많은 기업에서 디지털 트랜스포메이션(DX)을 이렇게 정의하고 있습니다. 해당 내용을 재정리하여 L&D전문기업 이노핏파트너스는 이렇게 정의합니다.

그리고 이노핏파트너스 디지털기술센터에서는 ‘기술’을 조금 더 강조하고 요약하여 ‘디지털 기술을 활용하여 기존의 비즈니스 모델을 새롭게 변화시키는 경영 전략’이라고 합니다. DX 실행에서의 가장 중요한 점은 사람의 영향과 디지털 기술 역량, DX 전략이 필수적입니다. 그렇기 때문에 성공적인 DX를 위해서는 디지털 기술 역량을 체계화하고 조직 목표와 역량에 부합하는 교육 프로그램을 구성해야 합니다.

데이터 교육을 둘러싼 고민들

1. 생성형AI가 데이터 분석과 활용에 어떠한 도움이 될 수 있을까요?

2. 실무선에서 데이터 분석을 해도 리더가 데이터를 볼 줄 모르니 제대로 된 의사결정이 되지 않아요

3. 데이터 교육이 개인 역량 향상에는 도움이 되는 것 같은데, 실제 성과로 이어지지 않는 것 같아요. 왜일까요?

4. 데이터 교육을 해야 하나, AI 활용 교육을 해야 하나? 나중에는 AI로 다 되지 않을까?

5. 데이터 교육 갈 때 눈치가 보여요, 데이터 교육이 조직의 스폰서십을 받기가 어려워요

6. 개인역량 vs 조직역량, 이론 vs 실무, 어디에 방점을 둬야 하나요?

실제 데이터 교육을 진행한 기업과 담당자분들께서는 이런 고민들을 하고 계실텐데요.데이터 교육을 받은 후 개인 역량은 향상되지만, 성과와 연결되는지에 대한 의문이 있을 것이고 또한, 리더가 데이터를 제대로 이해하지 못하면 의사 결정에 어려움이 있습니다. 요즘 생성형 AI와 데이터 분석의 역할에 대해 AI 교육이 충분할 것이라는 오해도 있지만, 여전히 데이터 교육은 중요합니다. 특히 데이터 교육이 조직의 DX 성과로 이어지려면 조직의 스폰서십을 잘 받아야 하는데요. 데이터 교육의 목표는 정답을 맞추는 것이 아니라 해답을 구하는 데 중점을 둡니다. 2024년 데이터 교육의 주요 특징은 데이터 해석 능력 향상, 리더의 데이터 리터러시 강화, 의사 결정을 위한 데이터 해석 역량 개발이었습니다.

실제 사례를 통한 데이터 분석 교육 전략
(feat. 다른 기업은 어떤 데이터 교육을 하나요?)

Keyword1. 데이터 해석

• 단순 분석 기술 교육이 아닌 데이터 기반 의사결정을 위한 데이터 해석력 및 데이터 리터러시 역량 향상에 집중함

• 실무급만이 아닌 리더급 대상으로 범위 확대

이노핏파트너스가 ‘필요하다고 생각되는 데이터 전략’에 대한 설문조사를 진행한 결과 33%가 데이터 활용 역량강화 교육이 필요하다고 응답, 10%가 데이터 문화 구축이 필요하다고 응답하였습니다.

이노핏파트너스에서는 데이터 기반 의사결정을 위한 10가지 데이터 해석 접근법을 기반으로 우선순위 도출 워크샵을 진행하여 그 결과를 기반으로 교육이 진행됩니다.

Keyword2. AI 협업

• 대부분의 교육은 Only 데이터 교육이 아닌, AI와 연계한 데이터 분석 방법 교육을 포함

• 프롬프트 엔지니어링 실무 X 데이터 분석 활용 방법 교육

Keyword3. Practical

• 단순 이론 교육이 아닌 실제 성과 창출 지향 (PDS* 양성)

• 3D요청(Detail & Deep & Data Visualization)

• 고객사 상황에 맞게 Customizing 가능

*PDS : Practical Data Scientist

수집 및 확보 용이성과 비즈니스 임팩트를 고려하여, 활용 가능한 데이터셋을 발굴해야 하는 것이 매우 중요합니다.

[참고] 디지털 기술 역량 구성 및 교육 Frame

현업 데이터 혁신 과제 도출 프로젝트를 통해 실질적인 DX 혁신의 결과물을 만들어낼 수 있습니다. 이노핏파트너스와 2025년 ROI가 나오는 데이터 교육을 시작해보세요.

자세한 내용은 영상에서도 확인해보실 수 있습니다.