[데이터 리터러시] 데이터의 유형

☑️ 정성적 데이터 (Qualitative Data)

정성적 데이터는 사람의 경험, 관점, 태도와 같은 주관적인 요소를 포함하는 비수치적인 정보를 의미합니다. 이러한 데이터는 대부분 텍스트, 비디오, 오디오 등의 형태로 존재하며, 정형되지 않고 구조화되어 있지 않은 경우가 많습니다. 때문에 데이터를 구조화하기 어려운 특성을 가지고 있습니다. 정성적 데이터는 새로운 현상이나 개념에 대한 심화된 이해를 제공하는 데 유용합니다.

예시:

• 인터뷰 기록
• 고객 리뷰
• 설문조사의 개방형 질문 응답

☑️ 정량적 데이터 (Quantitative Data)

정량적 데이터는 수치적으로 표현되는 정보를 의미하며, 양적인 측정과 분석을 통해 얻을 수 있습니다. 이 데이터는 숫자 형태로 존재하기 때문에 통계적으로 분석하기 쉽고, 개인의 해석이나 주관이 적게 작용하는 객관성을 가지고 있습니다. 또한 지표로 만들기에 용이하여 설문조사, 실험, 인구 통계, 지표 분석 등에 활용됩니다.

예시:

• 매출 수치
• 웹사이트 방문자 수
• 설문조사의 선택형 질문 응답

	정량적 데이터	정성적 데이터
유형	정형 데이터, 반정형 데이터	비정형 데이터
특징 및 관점	여러 요소의 결합으로 의미 부여, 주로 객관적 내용	객체 하나가 함축된 의미 내포, 주로 주관적 내용
구성 및 형태	수치나 기호, 데이터 베이스, 스프레드시트	문자나 언어, 웹 로그, 텍스트 파일
위치	DBMS, 로컬 시스템 등 내부	웹사이트, 모바일 플랫폼 등 외부
분석	통계 분석 시 용이	통계 분석 시 어려움.

 

☑️정량적 데이터 사례 

• 인구 통계 데이터 
• 수치형 설문조사 데이터 
• 비즈니스 데이터 (ex. 매출 데이터) 
• 행동 로그 데이터
• 마케팅 데이터

☑️데이터 활용의 중요성

비즈니스 목표를 달성하기 위해서는 정량적 데이터와 정성적 데이터를 적절히 활용하는 것이 필요합니다. 예를 들어, 정량적 데이터는 매출 성과를 측정하고 시장 트렌드를 파악하는 데 도움을 주며, 정성적 데이터는 고객의 심리적 만족도를 이해하고 제품 및 서비스 개선에 필요한 통찰을 제공합니다.

특히, 지표 설정과 분석에 활용하기 위한 정량적 데이터는 비즈니스 전략 수립에 중요한 역할을 합니다. 정량적 데이터를 통해 명확한 목표를 설정하고, 이를 측정하여 성과를 평가할 수 있습니다.

☑️추가적으로 고려할 사항

• 데이터 통합: 정량적 데이터와 정성적 데이터를 결합하여 보다 포괄적인 분석을 수행합니다. 예를 들어, 고객 설문조사의 수치적 응답과 함께 개방형 질문에 대한 텍스트 응답을 분석하여 고객 만족도를 종합적으로 평가할 수 있습니다.
• 데이터 시각화: 데이터 분석 결과를 시각적으로 표현하여 이해하기 쉽게 전달합니다. 그래프, 차트, 인포그래픽 등을 활용하여 데이터의 주요 인사이트를 강조합니다.
• 데이터 품질 관리: 데이터의 정확성과 신뢰성을 유지하기 위해 데이터 수집 과정에서 품질 관리를 철저히 합니다. 오류나 결측치를 최소화하고, 일관된 기준에 따라 데이터를 정리합니다.

☑️마무리

정량적 데이터와 정성적 데이터의 차이점과 각 유형의 활용 방안을 이해하는 것은 데이터 기반 의사결정에 있어서 중요한 단계입니다. 두 가지 데이터를 적절히 결합하여 비즈니스 목표를 달성하고, 더욱 깊이 있는 통찰을 얻을 수 있습니다.