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  데이터 시대란 무엇일까? 사실 데이터(정보)는 먼 옛날부터 지금까지 한시도 없었던 적이 없었다. 인간은 '문자'를 만들어 데이터를 차곡차곡 쌓기 시작했고, 그렇게 축적한 데이터로 '또 다른 데이터'를 만들어내서 학문을 발달시켜 왔기 때문이다. 하지만 '컴퓨터'가 없었다. 방대한 데이터(지식)를 쌓았지만 외워서 써먹는데에는 한계가 있을 수밖에 없었고, 몇몇 사람들이 컴퓨터를 능가하는 '데이터 처리능력'으로 인류의 한계를 뛰어넘는 모습을 보여줬을 뿐이다. 하지만 이제는 다르다. 누구나 컴퓨터를 다룰 줄 알고 '간단한(?) 체계'만 익히면 누구나 방대한 데이터를 다룰 수 있는 시대가 되었기 때문이다. 문제는 '어떤' 데이터를, '어떻게' 다뤄서, '누구'에게 써먹을 것인지 결정하는 능력이 중요한 시대가 되었기 때문이다.

  현대인들은 '데이터'를 노출하며 살 수밖에 없다. 집집마다 '개인용 컴퓨터'가 있고, 심지어 '스마트폰'을 늘 가지고 다닌다. 인터넷망으로 연결된 '데이터 세상'에서는 컴퓨터와 스마트폰을 '검색'하는 것만으로도 그 사람의 모든 것을 '데이터화'할 수 있게 되었다. 심지어 '위치추적' 기능으로 어디에 살며, 무엇을 주로 하고, '쇼핑목록'이나 '장바구니'만 들여다봐도 '소비취향'이 어떤지 바로바로 알 수 있다. 이런 시대에는 '맞춤광고'가 일상이 된다. 이를 테면, 온라인 서점 장바구니에 '추리소설'을 찜해놨다면, 그 즉시 'DM 문자'가 날아옴과 동시에 '할인쿠폰'까지 증정하고, 다음날이면 '홍보용' 추리소설이 집앞으로 배달이 되어 '구매욕구'를 샘솟게 만들 것이다. 책뿐 아니라 옷, 신발, 가정용품, 굿즈 등등 그 어떤 상품이라도 '데이터'를 기반으로 한 마케팅이 가능해진다.

  물론 아직은 '미래에 일어날 일'을 상상한 것일 뿐이다. 실제로는 그렇지 않을 가능성도 많다. 왜냐면 '개인정보'는 소중히 다뤄야 하며, '사생활'은 존중되어야 하며, 원치 않는 광고나 홍보, 그리고 마케팅은 모두 '쓰레기'가 될 것이기 때문이다. 쓰레기는 유형이든 무형이든 가리지 않고 무조건 줄여야할 '대상 1호'다. 암튼 '데이터 시대'가 되면 우리가 생각하는 것 이상으로 세상이 변하게 될 것이다. 이미 변하기 시작했고 말이다.

  가장 큰 변화는 바로 '현장에서 벌어지는 일들'이다. 이제는 예측이나 감으로 사업을 하던 시절은 저물어 가고 있다. 사소한 것까지도 '데이터화'하고 '데이터 기반'으로 수요를 추론하고 사업을 시작한다. 왜냐면 '데이터'를 기반으로 하면 '사업실패'를 현저히 줄일 수 있기 때문이다. 이를 테면, 사업에 민감한 요소들을 '데이터화'한 뒤에 시뮬레이션을 시행하여 사업의 실패와 성공을 미리 가늠할 수 있기 때문이다. 데이터를 정교하게 다루면 다룰수록 '결과값' 또한 놀랄만큼 정확하게 도출되기 때문에, 이젠 '데이터'를 다루지 않는 현장이 없을 지경이기 때문이다.

  이를 위해서 현장에선 '데이터 분석'이 가능한 인재들을 요구하고 있다. 하지만 우리 현실에서는 그런 인재들이 아직 많지 않다는 점이고, 팀장급 이상의 '고위간부들' 가운데 '데이터 분석'에 능한 인물이 그닥 없다는 사실이 시급한 문제로 대두되고 있다. 다시 말해, '결정권'을 가진 이들은 '데이터'를 다룰 줄 모르고, 데이터를 다룰 줄 아는 인물들은 '사회초년생들'이라는 괴리감이 현장에서 벌어지고 있다는 점이다. 그래서 '데이터 분석'을 할 줄 아는 간부급이 절대적으로 필요한 시점이다.

  그런데 세대가 다르기 때문에 '데이터 분석'을 뒤늦게 배우는 이들이 고전을 면치 못하고 있다. 40대 이상의 기성세대들은 '스마트폰'의 기능이 점점 복잡해지는 걸 원치 않는다. 왜냐면 '새로운 기능'이 있어도 쓸 줄 모르기 때문이다. 아니, 배우는 걸 귀찮아 한다. 두툼한 메뉴얼은 거들떠 보지 않은 지 오래 되었다. 이런 세대들은 '최신 기능'을 배우기보다 그저 전화와 문자만 특화된 폰이면 충분하다고 주장할 정도다. 암튼, '새로운 기능'이 추가되는 것보다 '기존의 것'이 그대로 변함없으면 좋겠다는 생각이 지배적이다. 이는 현장에서도 고스란히 답습되고 있는 현실이다.

  이런 와중에 '데이터 분석'을 코칭해주는 책들이 시중에 계속 나오고 있지만 대다수는 읽어도 뭔 내용인지 알 수 없는 책들이 훨씬 더 많다. 하지만 새로운 스마트폰이 출시되어도 '웬만큼만 다룰 줄 알면' 새 스마트폰을 쓰는데 아무런 문제가 없듯이, '데이터 분석'도 전문적인 프로그래밍과 알고리즘, 소프트웨어를 어렵게 배워서 익히고 능수능란하게 쓸 줄 알아야 할 수 있는 것이 아니라, 현실에 알맞게 해석하고 적용해서 의사결정에 반영하는 것이 가장 중요한 법이다. 특히 팀장급 이상이라면 '데이터 분석'을 직접 시연하기보다는 '그 결과'를 해석하고 적용시켜서 성과를 내는 것에 초점을 맞춰야 할 것이다. 그러기 위해서는 '현장에서 바로 써먹을 수 있는 데이터 분석법'을 익혀야 마땅하다.

  이 책은 '데이터 분석'의 입문부터 심화, 응용, 그리고 Q&A까지 담아 놓았다. 책 내용도 '현장에서 바로 써먹을 수 있는 예시'를 들어서 아주 쉽게 설명하고, 데이터 분석 활용법을 소개하면서 바로바로 익힐 수 있도록 구성되어 있다. 그런 까닭에 '데이터 분석의 문외한'이어도 얼마든지 쉽게 배울 수 있는 책이다.

  멀지 않은 미래에 'AI 시대'가 도래하면 데이터 분석은 '인공지능'이 대신해줄 것이다. 쉽게 말해, 복잡한 계산은 '계산기'가 해준다는 말이다. 그때, 인간에게 필요한 것은 '결과값'을 다룰 줄 아는 능력이다. '변수값'을 선정해서 입력해주는 능력도 필요하다. 정교하고 적확한 데이터값은 '탁월한 변수값 선정'과 '현명한 결과값 해석'으로 좌우될 것이다. 데이터 시대에도 여전히 인간의 결정권은 매우 중요하다. 하지만 결정을 잘 하기 위해선 뭐든 알아야 한다. 데이터 시대에는 당연히 '데이터 분석 능력'이 중요하고 말이다. 아직도 데이터 분석이 어색하다면 이 책을 권한다.

한빛비즈에서 도서를 제공받아 쓴 리뷰입니다

아는 것이 힘이다라는 말이 있다.
많이 알고 있을수록 그것이 곧 나의 경쟁력이 되고 힘이 된다는 뜻이다.
그런데 무조건 많이 아는 것만이 답은 아닌 듯하다.
이제는 무엇을 아는냐가 중요한 상황이 되었다.
그리고 그 무엇 중 하나가 바로
데이터라고 생각한다.

데이터가 힘이 되는 시대가 되었다.
빅데이터와 인공지능 시대라는 말이 나타내는 것처럼
데이터 분석은 이제 전공자와 상관 없이 모두에게 중요하고 필요한 능력이 되었다.
통계, 코딩이 더 이상 IT부서 개발자에게만 해당되는 시기는 지났다.
비전문가라도 데이터를 알고 모르고는 큰 차이를 가져오게 되었다.

책의 저자는 '왜 보통 직장인을 위한 데이터 분석 책이 없을까?'라는 의문에서
논의를 시작했다고 한다.
그리고 데이터 분석이 먼 발치에 있는 것이 아니라
바로 내가 할 수 있는 한달음 거리에 있다는 사실을 알리고 싶었다고 한다.

그래서 그런지 책은 정말 기본부터 심화, 응용까지 순차적으로 이야기를 다루고 있다.
책은 김팀장과 박대리라는 우리를 대신하는 인물들로 이야기를 풀어나간다.

기본에서는 데이터 분석 입문 과정을 통해 데이터 분석 기본 개념과 분석 결과 해석 과정을 알려준다.
심화에서는 여러 부서의 데이터 분석을 통해 데이터 분석 방법론을 배운다.
응용에서는 추천 시스템, 소셜 네트워크 분석, 최적화 등 데이터 마이닝 기법을 통한 비즈니스 혁신, 조직 성과 방법을 이야기해준다.
마지막은 Q&A 코너를 통해 데이터 분석과 관련해서 현장에서 궁금해하지만 쉽게 물어볼 수 없는 문제들에 대해 답을 달아주고 있다.

책은 앞서 말한대로 비전공자를 예상 독자로 설정하고 쓰여져있다.
그래서 차분하고 천천히 하나씩 짚어주는 매력이 있다.

- 네? 예측과 추론이요? 두 가지가 그렇게 다른 말인가요?
- 일반적으로 데이터를 분석하는 목적은 두 가지입니다. 예측과 추론이죠. 예측은 결과를 맞히는 것이고, 추론은 원인과 결과 사이의 관계를 분석하는 것이죠. _ 책 중에서

이렇게 기본적인 내용도 책은 다뤄주고 있다.
그리고 책의 중간중간에는 '세줄 정리'라는 코너를 통해 핵심적인 내용을 알기 쉽게 이야기해준다.

- 예측은 결과를 맞히는 게임이고, 추론은 원인과 결과 간 관계를 파악하는 게임이다. 많은 상사가 예측과 추론을 구분하지 않고 업무를 지시하지만, 우리는 상사의 지시가 예측인지 추론인지 파악해야 한다.
- 추론은 직관에 의한 추론과 데이터 분석에 근거한 추론으로 나뉜다. 직관에 의한 추론은 방향이나 현상을 대략적으로 설명할 수 있다. 데이터 분석에 근거한 추론은 그러한 방향의 기울기나 현상의 변화 정도를 구체적인 값으로 제시할 수 있다.
- 비즈니스에서 합리적인 의사결정을 하려면 데이터 분석에 근거한 추론을 해야 한다. _ 책 중에서

깔끔한 정리가 아닐 수 없다.
내용을 최대한 쉽고 간결하게 설명해주려는 작가의 마음이 느껴지는 부분이었다.

책이 주는 또 다른 매력은 프로그램부터 시작하지 않는다는 점이었다.
보통 데이터에 대해서 알아가려고하면
R이라든지 파이썬이라든지 프로그램부터 배워야한다는 생각을 하기 마련이다.
그런데 이 책은 프로그램에 대한 학습보다는
데이터 분석
말 그대로 데이터를 어떻게 봐야하는 지에 조금 더 집중하고 있는 부분이 좋다.
이 또한 비전공자를 위한 배려가 아닐까 싶다.

모두에게 필요하지만
누구도 알려주지 않는 데이터 분석의 쓸모.
＜감으로만 일하던 김팀장은 어떻게 데이터 좀 아는 팀장이 되었나＞
이 책은 비전공자와 초보자를 위한 단기 속성 실무 코칭으로
평범한 리더도 데이터를 해석해 활용할 수 있는 방법을 알려준다는 점에서
무척이나 매력이 있다고 생각한다.






 

제가 바로 그 '감으로만 일하는 김 팀장'입니다. 

파이썬이나 이런 건 너무 어렵고, 그냥 회의할 때 혼자 바보되는 건 싫어서, 개념만이라도 알고 싶어서 구매하게 되었습니다. 표지에서도 쉽다는 느낌이 훅훅 왔는데, 실제로도 쉽고 명쾌하게 설명이 되어 있어서 좋았습니다. 웃기게도 제가 겪었던 대답하기 곤란했던 질문들도 있어서 놀랐습니다. 데이터 분석에 대해 아주 쉽게 정리해줘서 머리에 쏙쏙 들어옵니다.

데이터분석에 대해 알아야 하는 분들, 중간관리자급들께 강추합니다.   

국내 기업과 직장인들 사이에서 데이터에 대한 관심은 높아지고 있지만 

관련 분야 전공이 아니다 보니 뭘 어디서부터 시작해야 할지 막막했다.

이 책은 바로 그런 초보자들을 위해 쓰여졌다. 

아마존 추천 시스템은 어떻게 개선되는지, 

회사에서 우수직원 역량을 어떻게 알아내고 그걸 채용/인사 시스템으로 연결할지,

멤버십 회원별 특성과 타깃 마케팅은 어떻게 기획하는지 등등부터

무슨 프로그램을 써야 하는지, 주식에는 어떻게 활용하는지까지 

실전 사례와 해답들이 너무나 쉽게 잘 정리되어 있다.

이제껏 나온 데이터 분석 책들 중 최고의 내용이면서 가장 쉬운 난이도이다.

정말 모든 사람이 읽으면 좋겠다.