데이터 분석은 데이터 기반 비즈니스 의사 결정(DDBDM)을 위한 중요한 요소이다. 기업의 모든 업무 처리 과정은 현명한 의사 결정을 바탕으로 하며, 이 과정에는 일관적인 데이터를 꾸준히 수집하는 것이 중요하다.

이에, 인도 IT 전문 잡지 애널리틱스 인사이트는 기업이 일관된 데이터 수집을 바탕으로 의사 결정을 하기 위해 활용할 수 있는 자원 중 하나로 파이썬 에그(Python egg)를 언급했다.

파이썬 에그는 파이썬 프로젝트의 특정 버전을 포함하는 논리 구조로, 그 안에 코드, 리소스, 메타데이터가 존재한다. 다양한 포맷 생성이 가능하다.

.egg 포맷은 단일 파일 혹은 디렉터리 안에 들어있어 다른 프로젝트 코드나 리소스와 뒤섞일 가능성이 적어 배포, 제거, 코드 수정이 용이하다. 또한 여러 개의 프로젝트를 동시에 설치하여 각각 원하는 버전의 에그를 선택하여 이용할 수도 있다.

현재 활용할 수 있는 파이썬 에그 포맷은 아래와 같이 두 가지이다.

▲ 에그 포맷(egg format): 하나의 디렉터리 혹은 zip 파일에 프로젝트의 코드와 리소스와 함께 프로젝트의 메타데이터를 포함하는 에그-인포(EGG-INFO)라 불리는 하위 디렉터리가 존재한다.

▲ 에그-인포 포맷: 프로젝트의 코드와 리소스에 근접한 곳에 메타데이터가 존재하는 파일이나 디렉터리를 설치한다.

에그 사용 전 효율적인 업무를 위한 우선순위를 염두에 두고, 시간을 할애할 부분을 먼저 파악해야 한다. 개발자가 목표를 달성하는 데 필요한 시간과 리소스가 제한되었기 때문이다. 물론, 에그 사용 혹은 폐기 결정 과정에도 데이터 기반 올바른 의사 결정이 필요하다.

그러나 많은 개발자가 데이터 분석 결과, 파이썬 에그가 예전만큼 효율적이지 않다는 결론을 내렸다. 이 과정에서 데이터 분석 결과는 보다 풍부하고 깊은 논의가 가능하게 한다.

하지만 효과가 예전만큼 좋지 않고, 업로드 비율이 변화를 정확하게 알 수 없다. 이에 대하여 분석을 하기 위해 필요한 데이터가 어딘가에 존재할 수는 있지만, 보통 관련 데이터를 활용할 수 없는 탓에 적절한 분석을 수행할 수 없다.

일화적 경험, 직감, 그리고 개인적 선호에 기초하여 현재 내려지는 광범위한 다른 주요 결정들을 나타낸다. 데이터에 쉽게 액세스할 수 없는 경우, 정보에 입각한 편견이 없는 의사 결정을 내릴 수 있는 능력이 저하된다.

데이터는 회사에 매우 중요한 존재이다. 전 세계에서 일어나는 일에 대하여 보다 정확하고 빠르게 파악하는 것은 어느 시대보다 더 중요해졌다. 데이터는 매 순간 의사결정의 근거가 되어야 한다. 그리고 그 과정에서 실제로 가장 어려운 것은 중요한 결정을 하는 데 필요한 적합한 데이터를 찾는 것이다.

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