[독서] 빅데이터 시대, 성과를 이끌어 내는 데이터 문해력

 

 

 

트레바리 '요즘 마케팅'의 두 번째 독후감으로 제출한 글

 

빅데이터 시대, 성과를 이끌어 내는 데이터 문해력

나완 상관없을 것 같았던 인공지능부터 시작해 데이터와 관련된 수많은 이야기가 주변에서 쏟아져 나옵니다. 모르면 뒤처지지 않을까? 하는 걱정부터 앞섭니다. 데이터 활용 능력은 지금보다 앞으로가 더 중요해질 것입니다. 통계나 분석학과 같은 학문부터 파이썬, R과 같은 프로그래밍까지, 이러한 지식이나 기술을 모른다면 정말 아무것도 할 수 없을까요? 이미 기계가 압도적으로 잘하는 일이 많은 세상입니다. 하지만, 기계가 할 수 있는 것과 할 수 없는 것이 있습니다. 오늘 처음 만난 상대에게 광범위하고 객관적인 주장을 합리적으로 전달할 수 있는 효과적인 도구가 바로 데이터입니다. 절대적인 정답이 존재하지 않을 때, 당신은 어떻게 자신이 생각하는 바를 상대에게 전달하고 이해시킬 수 있을까요? 데이터에서 찾아낸 인사이트를 자신의 결론으로 이끄는 이야기로 만드는 능력이 바로 데이터 문해력입니다. 목적과 문제를 올바른 데이터와 연결해서 가치 있는 결론을 낼 수 있도록 하는 사고방식과 기술을 안내합니다.

저자

카시와기 요시키

출판

프리렉

출판일

2021.03.05

 

빅데이터 시대, 성과를 이끌어 내는 데이터 문해력

작가 : 카시와기 요시키

별점 : ★★★

 

 

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책을 다 읽고 나니 첫 모임 때 클럽장님의 말이 떠올랐다. “독후감을 쓰기 어려운 책이다.” 강의에 대한 감상평을 길게 적기 어려운 것처럼, 방법론과 사례가 중심이 되는 강의 느낌의 실용서다 보니 감상은 크지 않았다. 하지만 책을 읽기 전과 후에, 데이터를 대하는 태도는 확실히 달라졌다.

 

책을 읽으며 뼈를 맞는 기분이 몇 번 들었다. 나도 인사이트를 발견해야 한다는 생각에 각종 표나 차트를 살펴보는 일이 많았기 때문이다. 기능이 다양한 분석 툴을 배울 때면, 툴을 활용하는 목적에 집중하기보다 어떻게 하면 툴을 더 효과적으로 사용할 수 있을지에 대해 집중한 적도 많았다. 결론보다 결과에, 활용 방법보다 분석 방법에 집중했던 지난날들이 떠올랐다. 그리고 그때 왜 데이터 분석이 어렵고 힘들었는지 이제서야 깨달았다. 그때의 나는 단순히 데이터를 보면 뭐라도 나오겠지라는 생각을 했던 것 같다. 그리고 뭐라도 나오면 내가 원하는 결론에 맞춰 데이터를 내 마음대로 해석하기도 했다.

 

이 책은 이러한 접근 방식이 왜 잘못됐는지와 어떻게 바꿔야 하는지를 차근차근 설명한다. 여기서 데이터 활용 프로세스 표가 등장하는데, 이 표는 이 책의 핵심이고, 이 책은 결국 이 프로세스를 설명하는 단계서라는 생각이 들었다. 예시를 통해 정의와 사고방식을 충분히 설명하여 이해하기 쉬웠다. 특히 잘못된 사례를 직접 개선해 보는 방식으로 설명하는 파트는, 작가가 전달하고자 하는 바가 정확히 무엇인지, 그리고 나는 어떻게 실천해야 하는지를 이해하는 데에 큰 도움이 됐다.

 

목적을 설정하는 것이 최우선이고, 해결 방안은 가장 마지막 단계라는 말이 기억에 남는다. 쉽고 재미있는 길이 아닌 귀찮고 돌아가야 하는 길을 선택해야 올바른 방향으로 나아갈 수 있다는 의미로 와닿았다. 앞으로 데이터 분석이 필요한 시점이 찾아오면 나는 무엇을 알고 싶고 무엇을 해결하고 싶은지를 먼저 생각하게 될 것 같다. 데이터와 접점이 많은, 데이터를 잘 활용하고 싶은 사람이라면 반드시 읽어야 할 책이다.

 

 

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데이터가 여러분에게 직접적인 답을 주는 경우는 없습니다. 설령 아무리 고난도의 통계와 분석 방법을 구사하더라도 말입니다. 대신, ‘당신이 무엇을 알고 싶은지, 이를 알게 되면 무엇을 하고 싶은지, 이를 위해서는 어떤 데이터(지표)가 필요한지’ 이를 구체적으로 생각하는 것이 무엇보다도 중요합니다.

 

‘문제’란 ‘수주 수가 급감했다’이며, 그 ‘원인’은 ‘고객 상담 및 대응 부실’ 일 것입니다. 그러면, 원인에 대한 ‘해결 방안’은 ‘효과적이고 효율적인 영업 활동’이라는 구조가 성립됩니다. 어떤 것이 옳고 그른 것인 것 따지지 말고, 일단 머릿속으로 이러한 삼자 관계를 정리하고 이해할 필요가 있습니다. 그리고 무엇을 ‘문제’로 삼고, 어떤 데이터를 활용할지 결정해 가는 것이 중요합니다.

 

짐작이나 추측이 아니라, 논리적인 설명을 통해 이용할 지표를 결정해야 합니다. 지표를 무조건 하나만 정해야 하는 것은 아닙니다.

 

하지만 필자가 실무에서 ‘가치 있다’고 생각하는 정보는 다음 중 한 가지와 연결되어야 합니다.
- 구체적인 행동을 특정할 수 있다(누가 언제 무엇을 했는지).
- 구체적인 판단을 내릴 재료가 된다.

 

데이터 중심으로 접근하는 사람의 결과물은 대체로 ‘결과’로 끝납니다. 하지만 그렇지 않고 ‘목적 중심’으로 접근하는 사람은 ‘결론’까지 말합니다.

 

논리적인 흐름과 구조에 대해 생각하는 것에 비하면 구체적인 방법을 고민하는 것이 즐겁고 편하므로 이를 우선하기 쉽습니다. 하지만, ‘해결 방안’을 고민하는 것은 마지막 단계라는 것을 언제나 염두에 두시기 바랍니다.

 

구조화해서 정리하게 되면, 즉흥적으로 생각할 수 없는 것을 알게 될 가능성이 커집니다. 그리고 ‘왜 이 데이터를 사용해서 분석했는가’라는 질문에 대해서도 논리적인 설명이 가능해집니다. ‘항상 쓰던 데이터라서’라는 대답에 비한다면 하늘과 땅만큼의 차이입니다.