|
*데이터문해력, Data literacy -＞ Data Driven 문화 -＞ 데이터기반 의사결정
|
|
데이터 드리븐 (data driven)이란?
이 책은 어느 기업이 데이터 드리븐 문화를 만들기 위해 조직의 영업부 출신 A씨를 스승님께 보내서 데이터 드리븐 분석에 대해서 한달동안 수업하는 과정으로 구성되어 있다. 4차시로 이루어져 있고 각 차시마다 A씨가 숙제를 해오고 스승님이 숙제를 체크해준다. 수업마다 스승과 제자의 문답식으로 되어있어 부담없이 데이터를 다루는 방법에 대해 쉽게 이해할 수 있다.
저자 다나카 가오리 소개부분에서 스노우플레이크 프로덕트 마케팅 매니저라는 부분에 눈이 간다. 스노우플레이크는 예전에 유데미 뉴스레터에서 워렌버핏이 선택한 스노우플레이크라고 해서 눈여겨 보았던 적이 있다. DAY 0 데이터 드리븐 문화의 시작
데이터 문해력의 필수 요건 네가지
A씨가 스승님을 찾아가게 된 계기와 스승님과 데이터 문해력에 대해 이야기하면서 A씨의 사명을 부여받는다. DAY 1 데이터 스토리텔링 왜 데이터에 스토리텔링이 필요한지 스승님과 A씨가 문답식으로 서술해가면서 자연스럽게 스토리텔링의 중요성을 익힌다. 샘플용 데이터를 이용해 테블로에서 시각적으로 보여주면서 어떻게 스토리텔링을 해야 효과적인지 알려준다.
DAY 2 시각화 분석 이 책에서 가장 재미있게 본 부분이다. 시각화를 어떻게 하는게 효율적인지를 설명해 준다. 이 부분은 꼭 데이터 분석이 아니더라도 다양한 부분에 적용할 수 있을 내용이다.
DAY 3 분석 플랫폼 데이터를 사용할 수 있는 환경을 어떻게 만들지 설명해 준다. 분석 플랫폼을 만들때 주의점과 꼭 고려해야 할 점들을 알려준다.
DAY 4 데이터란 무엇인가?
DAY 5 데이터 드리븐 문화를 더욱 넗히기 위해 최소한의 데이터 문해력은 어디까지인가?
전주의적 속성: 어느 것이든 하나만으로도 감각 기억을 움직일 수 있는 시각 속성
데이터 분석에 대해 궁금하다면 이 책을 먼저 읽으면 많은 도움이 될 것 같다. 처음이 아니더라도 데이터를 효율적으로 시각화하는 방법에 대해 많은 도움을 받을 수 있을것 같다.
yes24 리뷰어 클럽 서평단 자격으로 작성한 리뷰입니다. |
|
먼저 데이터 드리븐 분석의 비법:태블로로 배우는 데이터 문해력 수업은 BI툴인 태블로(Tableau)를 바탕으로 최근 다양한 산업군에서 떠오르고 있는 디지털문해력(digital literacy)에 대해 다룬 책이다.
실제의 저자인 Master KT의 T도 Tableau의 T에서 왔다.
다만 이 책의 부재인 태블로로 배우는 데이터 문해력 수업을 보고 태블로 초심자들이 태블로를 활용하는 스킬을 배우는 책이라 오해하지 않았으면한다.
오히려 태블로의 활용법보다는 보다 원초적인 데이터를 활용하는 마음가짐과 인사이트 그리고 방향성에 대해 기재를 한 책이고 태블로는 그런 저자의 생각을 보여주는 툴에 불가하기 때문이다.
따라서 데이터를 분석하는 인사이트보다 Tableau의 활용에 관심이 있다면 이 책보다는 BJ퍼블릭에서 출간한 아래의 태블로 책을 보는 것이 어떨까 싶다.
데이터 시각적 분석 태블로로 끝내기 데이터 분석과 시각화: SQL로 분석하고 Tableau로 시각화하자 태블로 굿모닝 굿애프터눈
서두는 이것으로 하고 본격적인 책 리뷰에 들어가보면 저자인 Master KT님은 단순히 데이터를 나열하는 게 아니라 완성된 스토리를 통해 상대의 마음을 움직이는 것을 중요하게 여기며, 실제 이 책은 기승전결의 데이터 스토리 라인에 대해 많은 내용을 담고 있다.
즉, 데이터 드리븐 분석의 비법은 단순히 문장이나 데이터를 시각화하는데 그치는 것이 아니라 데이터를 가지고 시각화된 스토리를 보여주어상대의 마음을 설득하는 방법을 담은 책이다.  그리고 이러한 스토리를 보여주기 위해 필요한 것에 대해 애매모호나 뭉뜽그려 설명하는 것이 아니라 케이스와 예시를 바탕으로 인사이트를 확장해준다.  끝으로 단순히 말뿐만이 아니라 BI툴로 각광받고 있는 태블로(Tableau)를 통해 실제 데이터를 시각화 예시로 보여줌으로
데이터를 대하는 마음가짐부터 스토리르 구성하는데 필요한 요소 그리고 놓쳐서는 안되는 사소한 디테일의 방점을 찍는 방법을 알려준다.
나는 데이터 드리븐 분석의 비법의 독자를 데이터를 읽고 해석하는 데이터 문해력을 기르고 싶은 독자 누구나로 설정하고 싶다. 아울러 앞서 말씀드린 BJ퍼블릭에서 발간한 태블로 관련 도서를 읽기 전 혹은 읽은 후 어느 시기라도 이 책을 읽고 태블로를 기반으로 데이터를 활용하는 안계를 넓히는 데 도움이 됐으면 한다.
☞ 본 게시글은 출판사에서 진행하는 서평단 활동에 참여, 도서를 무상 제공 받은 후 작성한 솔직한 후기입니다. |
|
YES24 리뷰어클럽 서평단 자격으로 작성한 리뷰입니다. |
|
데이터 드리븐과 문해력이 중요한 시대이지만 관련해서 본격적인 교육을 받지는 못했습니다. 따라서 해당 도서를 통해 도움을 받아보려고 했습니다. 태블로를 활용한 분석 화면이 많이 나오는데, 제가 태블로를 사용할 줄 몰라서 아쉬웠습니다. 부족한 부분은 태블로 기초 책을 사서 보충해야겠습니다.
책은 기업 내에서 신사업에 뽑힌 직원이 데이터 관련 교육을 스승으로부터 주고받는 내용을 대화체로 기록하였는데 구성이 특이했습니다. '데이터 드리븐'이란 데이터 분석을 기반으로 한 전략적 의사결정을 하는 새로운 경영 트렌드를 뜻하며, 이를 위해서는 데이터를 해석하고 활용하는 방법을 익히는 것이 중요합니다. 또한 '데이터 문해력'이란 바로 언어를 읽고 쓰는 능력과 같이 데이터를 통해 세계를 이해하는 새로운 언어의 사용법을 말합니다.
사람들은 자신도 모르는 사이에 데이터를 생산하고 사용하고 있습니다. 전혀 활용을 못 하는 사람도 있지만 이를 잘 활용해서 실적을 상승시키고 사업을 더 크게 확장하는 사람도 있습니다. 본인의 의지와 판단력을 바탕으로 활용할 수 있는 힘을 키울 수 있도록 여러 가지 생각할 수 있는 질문들을 합니다. 그리고 데이터의 이야기를 논리화해서 상대의 직감을 자극하고 움직임을 끌어내야 합니다.
표와 그래프 등의 시각적인 자료와 태블로로 구성된 화면을 통해 데이터 활용 이유와 방법에 대해서 알려주고, 이를 통해 데이터를 기반으로 하는 사고의 폭을 넓혀갈 수 있도록 조언해줍니다. 데이터의 유형인 범주/순위/수치형에 따라 궁합이 좋은 대상이 있고 이에 어울리는 표현 방식을 사용해야 합니다. 이는 데이터를 분석하고 활용하여 성과를 내고 싶은 마케터나 분석가, 데이터 드리븐 문화를 회사 조직에 퍼트려야 하는 관리자 혹은 사업가에게는 유용할 것입니다.
분석 플랫폼과 데이터 카탈로그를 준비하고 데이터를 개방해서 조직에서 이를 활용하는 문화를 마련하는 방법에 대해서도 알아봅니다. 후반부에는 데이터 어원과 역사를 되돌아보며 이를 관리하고 활용하는 시스템 구조에 대해서 다룬 후 데이터의 가치를 측정하는 지표에 대해서 조언합니다. 끝으로 데이터 드리븐 문화를 더욱 넓히고 유지할 수 있는 실천 사항에 대해 소개합니다.
진짜 어려운 부분이 있을 때마다 물어보고 도움을 구할 수 있는, 회사에 이런 마스터가 있으면 하는 바이며 이런 분을 사부로 모시고 싶습니다. 문화로 정착하기 위해서는 실무진들이 보고 알리는 부분도 있겠으나 윗분들도 보면 좋을 듯하네요. 지표를 통해 현황을 파악하고 이런 이유로 변화가 있었다는 해석은 문해력이고, 이를 통해 목표를 설정하고 달성 여부에 따라 의사결정에 변화를 주는 프로세스는 데이터 드리븐이라고 볼 수 있습니다.
데이터 기반의 상품 개발을 하거나 마케팅 분야에 분석 결과를 토대로 맞춤형 광고를 집행할 수 있고, 상품 판매의 최종 단계인 고객 서비스(CS) 분야에서는 상담 내용을 분석해 통화 품질을 관리하고 기업 서비스를 개선할 수 있을 겁니다. 또한 상품을 개발하고, 판매하고, 관리하는 것 이외에도 다양하게 적용할 수 있을 것 같습니다. 데이터 분석을 통한 업무 효율 개선은 판매 데이터를 분석해 지역마다 잘 팔릴 만한 상품을 미리 갖춰 놓은 사례가 있고 이를 로켓배송으로 승화시킨 쿠팡이라고 생각합니다. 또한 넷플릭스 같은 스트리밍 서비스 기업은 고객이 자주 보는 콘텐츠 데이터를 기반으로 맞춤형 콘텐츠를 제안하고 있습니다. 이 책을 통해 여러분들의 데이터 문해력을 키우고, 데이터를 활용하여 본인의 역량을 확장해 보시기 바랍니다.
|
|
책은 수업을 듣는 방식으 대화체로 목차는 챕터 나 장이 아닌 일(DAY)로 되어 있어서 0~5일의 6DAY로 구성되어 있고 하루 하루 어떤내용을 배우는지 구성은 다음과 같습니다.
DAY 0 데이터 드리븐 문화의 시작 - 첫째날에는 데이터 드리분 문화의 시작을 하기 위해 데이터 문해력(data literacy)에 대해 이야기 하고 있습니다. 데이터의 본질을 생각하고 데이터로 경험을 확장하고 데이터 문해력을 배우는데 필요한 요건과 확장하는 내용을 담고 있습니다.
DAY 1 데이터 스토리텔링 - 둘째날에는 데이터 스토리텔링에 대해 이야기하고 있습니다.
DAY 2 시각화 분석 - 셋째날에는 데이터 시각화 분석에 대해 이야기 하고 있습니다.
DAY 3 분석 플랫폼 - 넷째날에는 분석 플랫폼에 대해 이야기 하고 있습니다.
DAY 4 데이터란 무엇인가 - 다섯째날에는 데이터란 무엇인가에 대한 본질과 데이터를 관리하고 활요하는 시스템 구조, 현대 정보 시스템의 진화 및 데이터의 가치 측정지표와 분석하기 쉬운 데이터의 형태를 통해서 올바른 데이터 지식을 익히는 방법에 대해 이야기 하고 있습니다.
DAY 5 데이터 드리븐 문화를 더욱 넓히기 위해 - 여섯째날에는 데이터 드리븐 문화의 확장을 위해서 계속 진화하는 기술과 데이터를 꾸준히 배우고, 조직내에서 데이터 드리븐 동료를 만들기 위한 방법에 대해 이야기 하고 있습니다.
YES24 리뷰어클럽 서평단 자격으로 작성한 리뷰입니다. |
누구나 최소한 갖고 있어야만 하는 데이터 문해력의 필수 요건이라 생각하는 것은 다음 네 가지 요소랍니다.
-42
1. 데이터 스토리텔링 사람들은 자신이 이해한 바를 바탕으로 지금 무엇을 할지 결정하고 행동하지요. 스토리의 힘을 빌리면 직접 겪은 경험 이상의 상황을 감안하여 판단을 내릴 수 있어요. 즉, 많은 가능성을 고려하여 좋은 결과를 가져올 가능성이 높은 미래를 선택할 수 있죠. -51
데이터를 보여주면서 말할 때 의식하면 좋은 점 네 가지입니다.
조작 방법을 전혀 의식하지 않고 순수하게 '의미→해석→다음 단계'라는 흐름만을 의식하여 완전한 사고의 플로우 상태가 되어야 해요. -77
2. 데이터 시각화 스토리의 다음 전개를 만들기 위한 외부 자극은 제한된 단기 기억의 용량을 가능한 한 소비하지 않는 방법으로 받아들여야 해요. 아웃풋을 이해하는 데 시간을 들이면 다시 단기 기억을 이용하게 되므로 지금까지 생각해온 사고의 플로우가 무산되어 버리기 때문입니다. 여기서 감각 기억을 활용해서 단숨에 아웃풋을 이해하도록 해야 해요. -134
안타깝게도 시각 속성을 너무 많이 넣으면, 모처럼 시각 효과를 반영했는데 오히려 이해하기 더 어려워지는 경우도 많아요. -138
3. 분석 플랫폼 데이터 드리븐 문화의 초기를 지탱하는 플랫폼은 우선 누군가가 알게 쉽게 표현한 걸 보여주는 데서 출발합니다. 하지만 문화가 확산되면서 참여자가 증가하지요. (중략) 최종적으로 모든 사람이 데이터에서 인사이트를 얻게 하려면 더 많은 사람이 직접 데이터에서 답을 얻어야 해요. -229
A. 기술에 대해 부정적인 사람들이 있으면 어떻게 해야 좋을까요? M. (중략) 우선은 그런 사람을 우회해서 다른 사람과 대화하는 게 일반적이죠. 처음엔 싫어하다가도 주위가 변화함에 따라 나중에 자연스럽게 따라가는 사람이 많아요. (중략) 다소 의견이 맞지 않는 사람이 있는 정도라면 내버려둬도 괜찮다고 생각해요. 하지만 상대가 경영진 등 회사 전체를 대상으로 진행할 때 장벽이될 사람이라면 정면 돌파하는 수밖에 없어요. (중략) 싸움은 좋아하지 않지만 필요할 때는 해야죠. 상대의 생각을 풀어 나가면서 다가가거나, 때론 자신의 생각과 부딪치면서 시간을 들여 알아가야 해요. -232
데이터 홍수의 시대, Master KT라 불리는, 저자 다나카 가오리는 스프레드시트를 어떻게 활용해야할지 말한다. 넘치는 데이터 속에서 가지고 있는 정보를 어떻게 사용해야할지 어리둥절한 사람이라면, 어렵게 생각하지 말고 ＜데이터 드리븐 분석비법＞을 읽어보길 추천한다.
책은 어렵다고 느껴지는 데이터 분석비법을 아무것도 모르는 인물이 제자가 되어, 스승과 질의문답으로 배우는 플롯을 취하고 있다.
이 말은 내가 제자가 되어 이야기를 따라가면 된다는 것. 초심자의 시점으로 질문과 답이 계속되면서 '내 마음을 어떻게 알았지?'라는 생각마저 들게 한다.
책의 구성은 4단계로 나누어 독자의 이해를 돕는다.
이해가 되지 않는다고 심각하게 책을 덮지 말고, 그저 두 사람의 대화를 따라가며 보는 것이 오히려 분석에 대한 이해를 돕는다. ＜데이터 드리븐 분석비법＞을 읽은 나의 독서팁은 중간에 멈추지 말라는 것. 대사집을 보듯, 대화만 따라가볼 것.
그러다보면 어느새 완독!
ps. 한 번 읽고 덮어버릴 책이 아니다. 실전 데이터 분석이 필요할 때나, 다시 읽을 때, 처음에는 보이지 않던 내용을 볼 수 있도록 도와줄 책이다.
|