데이터 기반 솔루션 실전
팀이 실제로 움직이는 데이터 솔루션을 설계하는 방법을 배웁니다. 도구 사용법보다 질문, 측정, 해석, 다음 행동의 연결에 집중합니다.
이런 분께 맞습니다
- 리포트는 쌓이지만 우선순위가 자주 흔들리는 실무자
- 마케팅·제품·운영 지표를 한 언어로 맞추고 싶은 팀 리더
- 실험을 해봤지만 학습이 문서로 남지 않는 조직
모듈 구성
매주 산출물이 남도록 설계했습니다.
- 1–2주 · 측정 가능한 질문 업무 문제를 검증 가능한 질문으로 바꾸고, 성공/실패 기준을 미리 적습니다.
- 3–4주 · 지표 체계와 데이터 사전 North Star, 가드레일, 진단 지표를 구분하고 정의 충돌을 정리합니다.
- 5–6주 · 이벤트와 수집 설계 필요한 이벤트만 골라 추적 계획을 세웁니다. 과도한 로깅을 경계합니다.
- 7–8주 · 실험과 해석 가설 카드, 샘플 크기 감각, 결과 해석의 함정을 실습합니다.
- 9–10주 · 의사결정 스토리 회의에서 바로 쓸 수 있는 1페이지 브리프와 슬라이드 골격을 완성합니다.
- 11주 · 수료 발표 본인 업무 사례로 솔루션 제안과 회고를 발표합니다.
학습 성과
- 팀 공용 지표 정의서 초안
- 실험 계획서와 해석 체크리스트
- 의사결정용 1페이지 브리프
- 다음 분기 실행 백로그
강사
한지우
제품 분석과 그로스 운영을 10년 가까이 병행했습니다. 스타트업과 중견 이커머스에서 지표 재정비와 실험 문화 도입을 도왔고, Kalauti에서는 의사결정 문장 쓰기를 특히 강조합니다.
수강료 (안내)
실무 트랙 기준 ₩1,180,000입니다. 사이트 내 결제는 없으며, 일정 확정 후 안내드립니다. 자세한 구성은 수강료 페이지를 참고하세요.
자주 묻는 질문
코딩을 잘해야 하나요?
필수는 아닙니다. SQL·스프레드시트 기초면 충분하며, 고급 모델링은 다루지 않습니다.
회사 데이터를 꼭 써야 하나요?
가능하면 권장하지만, 공개 데이터셋으로도 과제를 진행할 수 있습니다. 보안 정책이 엄격한 팀을 위한 대체 과제를 제공합니다.
이 과정의 한계는 무엇인가요?
데이터 엔지니어링 파이프라인 구축이나 머신러닝 모델 배포는 범위 밖입니다. 수집 인프라가 전혀 없는 팀은 사전 정비가 필요하며, 그 경우 과정만으로 즉시 성과를 내기 어렵습니다.
환불은 어떻게 되나요?
환불 정책에 따릅니다. 개강 전·초반 조건이 명시되어 있습니다.
수강생 메모
이벤트 설계 주차에서 추적 항목을 절반으로 줄였더니, 대시보드 로딩이 가벼워졌습니다.
익명 · SaaS 고객성공
한지우 님의 브리프 템플릿이 팀 회의 안건으로 그대로 들어갔습니다. 다만 주당 과제 시간이 4–5시간은 잡혀야 합니다.
민지 · 서울 · 제품 매니저