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Operations & Data

데이터 활용 역량 및 셀프서비스 분석 도입 진단

직원의 데이터 활용 역량, 셀프서비스 분석에 대한 자신감, 도구 도입 현황, 지원 필요 사항을 측정하기 위한 사내 진단으로, 데이터 활용 지원 전략 수립에 도움이 되는 역량 격차, 신뢰 문제, 장애 요인을 파악하도록 설계되었습니다.

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샘플 질문

템플릿에 포함된 내용을 미리 확인해 보세요. 모든 질문은 설문 공개 전에 자유롭게 수정할 수 있습니다.

질문 22개 · 약 10분
Q01
메시지

데이터 활용 역량 및 셀프서비스 분석 설문에 오신 것을 환영합니다. 이 설문은 여러분이 일상 업무에서 데이터를 어떻게 찾고, 사용하고, 분석하는지 이해하기 위해 설계되었습니다. 여러분의 응답은 도구, 교육, 지원의 격차를 파악하여 데이터 기반 문화를 더 잘 지원하는 데 도움이 됩니다. • 참여는 자발적이며 언제든지 중단하실 수 있습니다. • 모든 응답은 익명이며 집계된 형태로만 보고됩니다. • 정답이나 오답은 없습니다. 여러분의 솔직한 경험이 궁금합니다. • 예상 소요 시간: 6~8분. 시작하시려면 다음을 클릭해 주십시오.

Q02
의견 척도

데이터 분석 및 데이터 도구에 대한 전반적인 숙련도를 어떻게 평가하시겠습니까?

척도: 1 – 7
최소:초보 수준최대:전문가 수준
Q03
드롭다운

일반적인 근무 주간에, 업무의 일부로 데이터를 얼마나 자주 분석하거나 사용하십니까?

  • 하루에 여러 번
  • 하루에 한 번 정도
  • 일주일에 몇 번
  • 일주일에 한 번 정도
  • 일주일에 한 번 미만
  • 직무상 데이터를 정기적으로 사용하지 않습니다
Q04
드롭다운

일반적인 한 주 동안, 데이터를 사용할 수 있게 되기 전에 데이터를 찾고, 준비하고, 정리하는 데 대략 얼마나 많은 시간을 쓰십니까?

  • 15분 미만
  • 15~30분
  • 31~60분
  • 1~2시간
  • 2~4시간
  • 4시간 초과
  • 이런 종류의 업무는 하지 않습니다
Q05
객관식

다음 중 지난 30일 동안 데이터를 탐색하거나 보고하는 데 사용하신 도구는 무엇입니까? 해당하는 것을 모두 선택해 주십시오.

  • 스프레드시트(Excel, Google Sheets)
  • BI 대시보드(Tableau, Power BI, Looker)
  • 제품 분석(Amplitude, Mixpanel)
  • SQL 도구(예: Snowflake/BigQuery 클라이언트)
  • 노트북(Jupyter, RStudio)
  • 데이터 카탈로그 또는 리니지 도구
  • CRM 또는 마케팅 분석
  • 시각화 빌더(Looker Studio, Data Studio)
  • 기타 도구(직접 입력해 주십시오)
Q06
의견 척도

필요할 때 적절한 데이터셋이나 대시보드를 찾는 것이 얼마나 쉽습니까?

척도: 1 – 7
최소:매우 어려움최대:매우 쉬움
Q07
의견 척도

여러분이 사용하는 핵심 지표에 대해 명확하고 합의된 정의를 찾는 것이 얼마나 쉽습니까?

척도: 1 – 7
최소:매우 어려움최대:매우 쉬움
Q08
의견 척도

원시 데이터로부터 차트나 시각화 자료를 만드는 현재의 역량을 어떻게 평가하시겠습니까?

척도: 1 – 7
최소:전혀 하지 못함최대:매우 능숙함
Q09
의견 척도

데이터 쿼리(예: SQL)를 작성하거나 수정하는 현재의 역량을 어떻게 평가하시겠습니까?

척도: 1 – 7
최소:전혀 하지 못함최대:매우 능숙함
Q10
의견 척도

대시보드나 보고서를 해석하고 실행 가능한 결론을 도출하는 현재의 역량을 어떻게 평가하시겠습니까?

척도: 1 – 7
최소:전혀 하지 못함최대:매우 능숙함
Q11
순위 매기기

다음 장애 요인들이 여러분의 데이터 활용을 얼마나 제한하는지에 따라 순위를 매겨 주십시오. 가장 큰 장애 요인을 맨 위에 놓아 주십시오.

  1. 제한된 도구 접근 권한
  2. 불명확한 지표 정의
  3. 도구의 복잡성 또는 가파른 학습 곡선
  4. 데이터 품질 또는 최신성 문제
  5. 충분하지 않은 시간
  6. 어디서부터 시작해야 할지 모름
  7. 실수를 할까 봐 걱정됨
드래그하여 순위 지정
Q12
의견 척도

여러분의 직무에 적용되는 데이터 거버넌스 및 사용 지침은 얼마나 명확합니까?

척도: 1 – 5
최소:매우 불명확함최대:매우 명확함
Q13
의견 척도

업무 관련 질문에 답하기 위해 셀프서비스 분석 도구를 사용하는 자신의 능력에 대해 얼마나 자신 있으십니까?

척도: 1 – 7
최소:전혀 자신 없음최대:매우 자신 있음
Q14
의견 척도

업무에서 일반적으로 사용하는 데이터의 정확성을 얼마나 신뢰하십니까?

척도: 1 – 7
최소:전혀 신뢰하지 않음최대:완전히 신뢰함
Q15
순위 매기기

다음 지원 옵션들이 여러분의 데이터 역량과 업무 흐름을 개선하는 데 얼마나 도움이 될지에 따라 순위를 매겨 주십시오. 가장 도움이 되는 것을 맨 위에 놓아 주십시오.

  1. 실시간 교육 또는 워크숍
  2. 데이터 팀과의 상담 시간(오피스 아워)
  3. 사용 방법 안내서 및 문서
  4. 템플릿 또는 사전 제작된 대시보드
  5. 개선된 데이터 카탈로그 또는 검색 기능
  6. 더 빠르거나 안정적인 데이터 갱신
  7. 간소화된 접근 권한
드래그하여 순위 지정
Q16
장문형

이 설문의 응답을 바탕으로, 우리 조직의 데이터 도구, 데이터 역량, 셀프서비스 분석에 대한 경험과 관련해 추가로 나누고 싶은 생각이 있으시면 공유해 주십시오. (선택 사항)

Q17
AI 인터뷰

여러분의 일상적인 데이터 경험에 대해 더 알고 싶습니다. 의사 결정을 내리기 위해 데이터를 찾거나 분석해야 했던 최근 상황을 설명해 주십시오. 무엇이 잘 되었고 무엇이 답답했습니까?

Q18
드롭다운

다음 중 여러분의 주요 직무나 담당 업무를 가장 잘 설명하는 것은 무엇입니까?

  • 엔지니어링
  • 제품 관리
  • 디자인 또는 UX
  • 마케팅
  • 영업
  • 고객 성공 또는 고객 지원
  • 운영
  • 재무
  • 인사 또는 인재 관리
  • IT 또는 보안
  • 기타(직접 입력해 주십시오)
Q19
드롭다운

회사에 근무하신 지 얼마나 되셨습니까?

  • 6개월 미만
  • 6~12개월
  • 1~2년
  • 3~5년
  • 5년 초과
Q20
드롭다운

주로 어디에 근무하십니까?

  • 아메리카
  • EMEA(유럽·중동·아프리카)
  • APAC(아시아·태평양)
  • 여러 지역
  • 답변하지 않음
Q21
드롭다운

직원을 관리하는 관리자이십니까?

  • 예
  • 아니요
  • 답변하지 않음
Q22
메시지

이 설문을 완료해 주셔서 감사합니다! 여러분의 응답은 익명으로 처리되며, 조직 전반의 데이터 도구, 교육, 지원을 개선하기 위해 집계된 형태로 활용됩니다. 긴급한 데이터 관련 요청이 있으시면 데이터 팀에 직접 문의해 주십시오.

포함된 기능

  • AI 후속 질문

    정형화된 설문이 놓치는 세부 내용을, 주관식 답변에 맞춰 AI가 심층 질문으로 끌어냅니다.

  • 주의력 확인 장치

    성의 없는 답변과 저품질 응답자를 걸러내는 내장 안전장치입니다.

  • AI가 작성한 문안

    문구, 질문 순서, 분기 로직까지 AI가 연구 목표에 맞춰 작성합니다.

  • 자동 리포트

    응답이 모이면 주요 주제, 인용문, 이해하기 쉬운 요약이 자동으로 작성됩니다.

이 템플릿을 선택하는 이유

이 템플릿의 설계 목적을 소개합니다. 다른 설문 도구에서는 직접 비교할 만한 템플릿을 찾지 못했습니다.

차별화 포인트

  • Includes an adaptive AI follow-up interview that asks employees to describe their day-to-day data experience in their own words, going beyond fixed-choice questions to probe specifics and follow up on vague answers
  • Combines opinion-scale ratings across distinct skill dimensions (overall proficiency, chart-building, query writing, dashboard interpretation) so gaps can be pinpointed by skill type rather than a single blended score
  • Uses ranking questions to force prioritization of barriers to data use and of support options, giving clearer signal for data-enablement strategy than simple multiple-choice checklists
  • Captures role, tenure, location, and manager status via dropdowns for segmentation, plus an open-text reflection question, all wrapped in a transparent, anonymous framing communicated to respondents

자주 묻는 질문

“데이터 활용 역량 및 셀프서비스 분석 도입 진단” 템플릿에는 어떤 질문이 포함되어 있나요?

바로 사용할 수 있는 질문 22개가 포함되어 있으며, 처음 질문은 다음과 같습니다: “데이터 활용 역량 및 셀프서비스 분석 설문에 오신 것을 환영합니다. 이 설문은 여러분이 일상 업무에서 데이터를 어떻게 찾고, 사용하고, 분석하는지 이해하기 위해 설계되었습니다. 여러분의 응답은 도구, 교육, 지원의…” · “데이터 분석 및 데이터 도구에 대한 전반적인 숙련도를 어떻게 평가하시겠습니까?” · “일반적인 근무 주간에, 업무의 일부로 데이터를 얼마나 자주 분석하거나 사용하십니까?”. 전체 질문은 위에서 미리 볼 수 있고 모두 수정 가능합니다.

이 설문을 완료하는 데 얼마나 걸리나요?

응답자는 보통 질문 22개를 약 10분 안에 완료합니다.

템플릿을 수정할 수 있나요?

네. 설문을 공개하기 전에 모든 질문, 답변 옵션, 순서를 자유롭게 수정할 수 있습니다. 질문을 추가·삭제하거나 AI 편집기에 연구 목표에 맞춘 재구성을 요청할 수도 있습니다.

이 템플릿은 무료인가요?

네. 편집기에서 바로 열어 수정을 시작할 수 있습니다. 체험에는 계정이 필요 없으며, 무료 플랜으로 설문을 공개할 수 있습니다.

설문을 공개할 준비가 되셨나요?

이 템플릿을 편집기에서 열어 보세요. 첫 응답자가 보기 전에 모든 부분을 원하는 대로 바꿀 수 있습니다.

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