설문조사/통계분석/자동리포팅 통합 솔루션 데이터인

현재 시장에서는 새로운 가치 창출, 변화, 확장을 위한 방법으로 설문조사, 고객만족도 조사 등을 이용하고 있습니다. 특히 고객 만족도 조사는 제품, 서비스 품질 향상을 위해 어떤 기업이든 필수적으로 진행하고 있으며 설문조사를 통해 고객 피드백을 받은 결과를 기반으로 제품을 개선하고 서비스 품질을 향상시킬 수 있기 때문입니다.

연구분야에서의 통계분석은 우리나라 학술지의 대부분이 양적 연구인 이유 중 하나는 연구자가 세운 가설에 대한 객관적인 설문조사를 데이터 기반으로 검증할 수 있고 설문조사를 진행해 연구 검증을 하게 되면 신뢰도 높은 분석이 가능하기 때문입니다. 따라서 설문 통계 분석을 기반으로 한 연구는 다양한 분야에서 활발하게 이루어지고 있고 기업에서는 데이터를 기반으로 미래 산업 계획을 수립합니다.

그동안 학술지 논문통계분석에 사용하던 프로그램 들은 다소 복잡한 인터페이스를 가지고 있어 미리 학습하지 않으면 해석이 거의 불가능했습니다. 그래서 R과 같은 고급 통계분석은 어느정도 프로그래밍 지식이 있어야 되며 통계 결과를 정확하게 이해하고 제대로 된 산출물을 얻기 위해서는 통계표에 대한 학습도 필요했습니다. 이러한 학습에 대한 시간적인 리스크와 어려운 솔루션 사용에 불편함을 겪고 있는 가운데 간편한 사용성과 자동리포팅 제공, 통합적 통계분석이 가능한 데이터인을 사용하게 되었습니다.

[데이터인 활용사례집: 학술지 논문통계 편]

해당 연구원이 처음 데이터인 사용하게 된 이유는 빠른 결과 출력과 자동리포팅 에 대한 편리함이었습니다. 만약 연구자가 새로운 가설에 부합한 설문데이터를 가지고 있다면 통계에 할당 시킬 물리적 시간을 단축시켜 학술지를 작성할 수 있을 것 같다는 생각을 했습니다.

그리고 데이터인을 사용하면서 실제 업무 적용에 가장 효과적이었던 장점은 통계를 제대로 분석하려면 SPSS, SPSS macro, Amos, Stats, Mplus까지 전부 시간을 들여 학습을 해야했습니다. 반면에 데이터인의 경우 해당 시스템만 학습해서 사용하면 복잡한 통계 결과를 쉽게 분석하고 시각적인 결과물 취합이 가능하여 초보자들도 쉽게 데이터인을 사용할 수 있었습니다.

그리고 이전에는 통계 분석을 위해 많은 시간과 노력이 필요했지만 통합적인 솔루션 제공과 설문 프로세스 자동화가 가능한 데이터인으로 중요한 업무에 더욱 집중할 수 있었습니다. 앞으로도 시스템 만족도조사 및 개선, 다면평가를 통한 인력관리 등 다양한 분야에 데이터인을 활용할 예정이며 기존 통계분석 프로그램에 있어 필수 시 되었던 반복업무와 인력 리소스 부족에 대한 리스크에서 벗어나 더 체계적이고 효율적인 통계분석을 할 예정입니다.