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페이스북을 보다가 비제이 퍼블릭 출판사 페이스북에서 ＜공식을 넘어서는 데이터 마인드 셋＞이라는 책의 서평 이벤트를 하고 있었다. 책의 내용을 확인해 보니 데이터분석과 통계와 관련된 책이었다. 데이터가 중요해지는 시대가 되면서 금융, 유통, 식품, 제조업, 해운업 등 다양한 산업과 분야에서 데이터 분석과 통계의 중요성이 커지고 있고 기업들도 데이터 분석과 통계에 능숙한 인재들을 많이 뽑고 있다. 그래서 나도 통계와 데이터 분석을 배우고 싶었는데 전공 서적 통계학책은 어려운 단어와 어려운 말이 많아 이해하기가 어려웠다. 이 책에는 비전공자를 위한 SQL 기초와 비전공자를 위한 통계 기초라는 별책이 수록되어 있어 통계학 비전공자인 내가 어려운 통계학을 이해하는 데 도움을 줄 수 있다고 생각해 책의 서평 이벤트를 신청했고 당첨되어서 책을 받게 되었다.

감사합니다.^^ 비제이퍼블릭 출판사님.^^

책의 저자-윤다영

서강대학교 커뮤니케이션학, 경영학을 최우등으로 졸업하고 현재 IT 업계에서 프로덕트 매니저로 일하고 있다. 결제와 물류 등 여러 도메인에서 고객을 감동시키는 서비스와 비즈니스 가치를 창출하기 위해 다양한 데이터를 다루고 있다. ‘데이터 마인드셋’이 있다면 누구나 데이터로 임팩트를 만들 수 있다고 생각한다. 2022년 TEDx 강연자로 [MZ세대가 행복하게 일하는 법, 몰입의 힘] 등에 대해 강연했다. 앞으로도 즐겁게 일하고, 폭넓게 배우며 삶을 경험하고 성장할 예정이다.

책의 저자-조선미

서강대학교 커뮤니케이션학과 소프트웨어학을 수석 졸업한 뒤, IT 서비스 기획자를 거쳐 데이터 사이언티스트가 되었다. 데이터를 깊이 있게 파고 들어 인사이트를 찾는 과정이 즐거워서 업으로 삼고 있다. 서비스 사이드에 있던 경험을 양분 삼아 비즈니스 관점에서 데이터 활용 전략을 세우고 있다. 지식과 경험의 공유를 위해 다양한 개인과 기업을 대상으로 강사로도 활동하고 있다. 새롭고 도전적인 시도를 멈추지 않고 싶은 프로 열정러이다.

책의 목차

들어가는 말

추천사

Chapter 1. 누구나 데이터를 분석하는 시대

1.1 데이터 분석가의 미래

1.2 우리 회사에는 어떤 데이터 분석이 필요할까?

1.3 데이터 분석을 활용하는 실무 사례

1.4 데이터 직군의 분류

1.5 비(非)데이터 직군의 데이터 분석

1.6 모두에게 데이터가 필요한 이유

Chapter 2. 공식이 아닌 관점을 탑재하라

2.1 데이터 분석에 통계 지식도, 하드 스킬도 중요하지 않은 이유

2.2 데이터 분석의 시작

2.3 데이터 분석으로 해결하고 싶은 비즈니스 문제 정의하기

2.4 데이터 마인드셋으로 가는 길

Chapter 3. 핵심 지표에 주목하라

3.1 내 손으로 괴물을 만들어버렸다!

3.2 좋은 지표란?

3.3 데이터 핵심 용어 백서 개념 백과사전

3.4 행동으로 이어질 수 없는 데이터는 쓰레기다

3.5 ‘수많은 지표’의 역설

Chapter 4. 실전 데이터 분석 6단계

4.1 획득 가능한 데이터 확인하기

4.2 가장 중요한 지표 정의하기: 북극성 지표, OMTM

4.3 진짜 지표를 찾아라

4.4 가장 적절한 데이터 주기 정의하기

4.5 비교 기준 정의하기

4.6 데이터 추출하기: 왜 SQL을 알아야 할까?

4.7 데이터를 분석하는 여러 프레임워크

4.8 회고하며 개선하기

4.9 데이터는 정직해야 한다

4.10 이제 성장이 시작된다

Chapter 5. 데이터 직군과 협업하는 방법

5.1 대표적인 3가지 데이터 직군: 데이터 분석가, 사이언티스트, 엔지니어

5.2 데이터 조직이 협업하는 방식

5.3 내가 요청한 업무는 어디로 갈까?

5.4 데이터 팀과 효율적으로 일하는 방법

5.5 데이터 직군과 점점 더 많이, 자주 일하게 될 미래

별책부록

1. 비전공자를 위한 SQL 기초

2. 비전공자를 위한 통계 기초

맺음말

책의 특징

이 책은 먼저 데이터 분석가의 중요성, 데이터 분석을 실무로 쓰는 기업들과 데이터 분석을 실무로 쓰는 기업들이 만들어낸 서비스, 제품을 소개한다. 또 데이터베이스 관리자, 데이터 엔지니어, 데이터 사이언티스트, 머신러닝 엔지니어, 데이터 분석가 등 데이터 관련 직종들의 하는 일과 다른 직종들과는 어떤 차이가 있는지 알려준다. 그리고 명품 산업, 유통업, e커머스와 같은 다양한 산업 분야에서 HR 애널리틱스, MD, 서비스기획자와 같은 다양한 직무들이 어떤 식으로 데이터 분석을 하는지를 알려준다. 그리고 데이터 분석을 하는 순서, 단계, 방법, 관점, 사고, 요령, 팁, 예시 등을 소개해 주고 데이터 분석에 사용되는 다양한 지표, 계량화할 수 있는 수치들의 종류와 수치들의 정의와 수치들의 의미, 수치들을 보면서 주의해야 할 점들을 알려준다. 그리고 데이터 관련 직종들과 협업하는 방법을 알려주고 마지막으로 비전공자를 위한 SQL 기초와 통계 기초를 알려주고 책을 끝맺는다.

책의 장점

데이터 분석과 통계와 관련된 책이라 어려운 수학 공식과 통계 지식이 나오는 게 아닐까라고 걱정했는데 이 책에는 어려운 수학 공식과 통계 공식이 나오지 않고 어려운 수학 공식과 통계 공식 없이 데이터를 분석하는 방법을 알려주어서 수학 포기자나 수학과 통계를 어려워하는 사람들도 손쉽게 읽을 수 있는 책이다. 그리고 이 책에는 경영과 비즈니스에서 사용하는 다양한 종류의 이해하기 어려운 지표들(ROAS, QoQ, MoM, CSAT, BEP, 외환차손, MCU, PV, UV, CPP, ARPU 등)를 표로 정리해 놓고 지표들의 뜻과 지표를 볼 때 주의해야 할 점을 알려주어서 다양하고 이해하기 어려운 지표들을 쉽게 이해할 수 있고 지표를 볼 때 조심해야 할 점, 유의해야 할 점을 알려주어서 지표를 올바르게 사용할 수 있는 방법을 익힐 수 있게 도와준다. 그리고 데이터 분석의 방법, 직무, 관점 등을 알려주어 데이터 분석을 전반적으로 알 수 있다. 마지막에 별책이 부록 되어 있어서 SQL 기초와 통계의 기초도 배울 수 있다. 책이 작고 가벼워 휴대하기가 쉬워 회사 책상에 올려놓거나 책장에 넣고 회사에서 실무를 하면서 기억이 나지 않아 까먹었던 지표들을 다시 찾아보기에 좋은 책이라는 생각이 든다.

책의 후기

이 책을 읽으면서 데이터 분석이라는 분야를 전반적으로 이해할 수 있었다. 데이터 분석의 중요성을 배우고 어떻게 사용해야 하는지도 알게 되었다. 가장 좋았던 점은 어렵고 다양한 지표들을 잘 정리해 놓아서 지표들의 의미와 주의해야 할 점을 알 수 있었던 것이고 지표들이 헷갈릴 때 찾아보기가 쉬워 다양하고 어려운 지표들을 헷갈리는 일은 이제 없을 것 같다. 컴퓨터가 더더욱 발달해 데이터의 시대가 되면서 다양한 산업과 직무에서도 데이터 분석을 필요로해 통계학 비전공자도 데이터를 분석하고 사용하는 방법을 배워야 한다. 그렇지 않으면 데이터 분석을 사용할 줄 아는 사람과 사용하지 못하는 사람의 격차는 점점 벌어질 것이다. 앞으로도 데이터와 데이터분석에 관련된 책들을 많이 찾아보고 많이 읽고 많이 공부해야겠다. 그리고 데이터 없이 뇌피셜로 근거 없이 생각하고 말하지 말고 데이터에 기반해서 사고하고 문제를 해결하는 습관을 길러야겠다.

이 책은 두 명의 저자가 함께 썼습니다. 한 명은 데이터 사이언티스트로서 데이터를 전문적으로 다루고 있고, 다른 한 명은 PM(프로덕트 매니저)으로 비 데이터 직군에서 일하는 분입니다.

책을 관통하는 하나의 주제는 "이왕이면 데이터 마인드셋을 갖추고 일하자!" 입니다. (제가 살짝 의역했습니다.) 여기서 이야기하는 ＜데이터 마인드셋＞이란 어느 분야에서건 데이터를 이용해 문제를 정의하고 해결하자는 겁니다.

의견을 내고 보고서를 써야 하는 주니어급은 회사에서 자주 경험해 봤을거예요. 본인이 고민해서 힘들게 꺼낸 주장이 팀장의 경험에 의해 쉽게 무시되는 경험들을요. 그때마다 좌절감을 느꼈을 겁니다.

이럴 때 ＜데이터 마인드셋＞이 장착되어 있으면 자신감이 조금은 생길 것 같아요. 회사에서 회의를 할 때 어떠한 데이터를 근거 자료로 제시하면서 내 의견을 말한다면, 아무리 경험 많은 시니어도 함부로 그 의견을 무시하지는 못할 것 같아요. 적어도 한 번은 더 고민하게 되지 않을까 싶네요.

책 ＜공식을 넘어서는 데이터 마인드셋＞에서는 굉장히 쉽고 친절하게 "데이터 마인드셋을 갖추고 일하는 방법"을 알려줍니다. 데이터 분석을 통해 문제를 정의하고, 어떤 지표에 집중을 할지, 실전에서 문제를 어떻게 해결할지 차근차근 따라가며 배우게 되요. 마지막 챕터에서는 데이터 직군과 협업하는 재밌는 꿀팁까지 들어있고요.

책은 약 200페이지 분량으로 두껍지 않습니다. 부담없이 손에 들고 다니면서 언제 어디서든 볼 수 있어요. 내용이 입문자용으로 어렵지 않기 때문에 휴가 가서 가벼운 마음으로 보는 것도 좋다고 생각해요. 데이터 관련 직무를 꿈꾸는 취준생과 데이터 마인드셋을 장착하고 싶은 실무자에게 추천하고 싶습니다.

'YES24 리뷰어클럽 서평단 자격으로 작성한 리뷰입니다'

최근에는 데이터 없는 경영이란 불가능하다는 말을 들은 적이 있다. 그만큼 데이터에 대한 중요성이 높아지고, 실제로 이런 데이터들을 통해 유의미한 결과를 도출하여 기업 경영에 실제로 반영하고 있음은 누구나 알고 있을 것이다.

그러나 막상 이 데이터 분석을 실천하고 싶어도, 그 방대함에 시도조차 못하는 경우가 많을 것이고, 갈피를 잡지 못하는 상황 속에 지레 겁먹고 포기하게 되는 경우도 많을 것이다.

이 책은 그러한 데이터 분석의 복잡한 용어를 풀이하고, 데이터 분석 실무를 위한 문제인식, 인사이트를 발굴하여 업무에 적용하는 방법을 알려주고 있다.

이를 통해 빅데이터 시대의 데이터 문해력을 높이고, 더 나아가 데이터 분석 실무의 첫걸음을 내딛는 데 도움이 된다고 생각한다.

결국 챗GPT도 하나의 도구인 것처럼, 데이터 분석에 쓰이는 분석프로그램 역시 하나의 도구일 뿐이라는 점에서 이 책은 접근하고 있으며, 그 도구를 효과적으로 다루기 위한 인간의 기본적인 통찰력을 기르는 데 도움이 되는 내용으로 구성되어 있다.

저자 역시 실무를 담당하고 있으며, 데이터 관련 내용이 정리된 책이 있었으면 좋겠다는 의지에서 출발한 도서이기에, 관심있는 분들의 많은 도움이 될 것이라 생각한다.

앞서 말한 데이터 분석과활용에 필요한 인간이 갖춰야 할 기본 마인드를 설명하고, 절차를 설명하여 효과적인 데이터 분석 절차를 설명하고 있다.

해당 분석 기법을 통해 문제를 분해하고 재조립하여 원하는 해결책을 데이터 분석을 통해 찾을 수 있는 방법을 제시하고 있다.

데이터 분석 업무를 위한 기본적인 용어설명을 통해, 무슨 말을 하는지 이해하기 어려운 초심자들에게도 그 이해도를 높이는데 도움을 주고 있다.

비전공자들을 위한 데이터 분석 개념을 설명하여, 초심자들도 접근성을 갖게끔 구성하였다.

결론은 데이터 분석을 수행하기 위해 필요한 선행지식을 얻을 수 있는 도서로 생각되며, 관련서적들을 통해 실무감각을 높이는데 도움이 될 책이란 생각이 들었다.

'YES24 리뷰어클럽 서평단 자격으로 작성한 리뷰입니다'

난 최근 2-3년 동안 모르고도 불편함 없이 잘 살았던 IT 분야에 대해 책도 찾아서 읽어 보고 이해하려는 노력도 기울이고 있다. 어렵긴 하지만 뒤처지면 안 될 것 같은 불안감 때문이다. 

이 책은 데이터에 대한 전체적인 개론서 같은 느낌이다. 통계 프로그램을 배우고 방법을 가르쳐 주기보다는 나 같은 비전공자들의 데이터 리터러시(문해력)를 키우는 데 도움이 되는 책이다.

이 책을 통해 데이터를 관리하는 분야도 그에 따른 직군도 엄청 세분화되어 있다는 것을 알았고 내가 매일 하고 있는 앱 출석체크나 광고 보고 5원씩 모으는 것이 어떤 방식으로 데이터를 수집하고 있는지 또 그걸 설명하기 위한 용어들이 얼마나 많은 지도 새삼 깨닫게 되었다. 

데이터를 어떻게 분석하고 활용하는지에 따라 시기별, 대상별 마케팅에도 훌륭한 아이디어를 제공할 수 있다. 내가 근무하고 있는 곳에서도 통계수치를 이용하지만 난 무슨말 인지도 잘 모르겠고 그렇게 큰 의미를 부여하지 않았었는데 이 수치들을 가지고 내가 어떤 사업을 계획하면 더 효과적일까를 생각하게 됐다는 것이 내가 이 책을 통해 얻은 가장 큰 수확이다. 

그리고 5whys 분석 법을 통해 문제를 해결해 나가는 방식은 비단 데이터뿐 아니라 내가 맞닥뜨리는 모든 문제들에도 적용할 수 있을 거 같은 생각이 들었다. 

책에 이런 말이 있다. 

"행동으로 이어질 수 없는 데이터는 쓰레기다."

정확한 데이터 수집, 데이터 간 관계를 고려한 비교 분석, 업무에 효율적인 적용이 이 삼박자가 잘 맞아떨어질때 내 일의 확장성에 날개가 되어 줄 거란 생각이 들었다.

＜YES24 리뷰어클럽 서평단 자격으로 작성한 리뷰입니다＞

업무를 하면서 어떤 데이터가 필요하고, 데이터를 어떻게 평가하는지 판단이 안서는 상황이 많다.

본인도 무언가를 데이터를 정제하여 판단을 하고싶은상황에 어떤 데이터를 가지고 판단해야하는지 모르겠는 상황이 정말 많았다.

날것의 데이터를 어떻게 쓸만한 데이터로 바꾸는가?

지금의 직무와 결이 다른 업무여서 데이터를 다루는 개념이나 맥락을 전혀 이해하지 못하고 필요한 것들만 어떻게 추출할지 그 과정만 고민을 많이 했었다.

나와 비슷한 사람이 많았는지 이런 책이 나왔나 싶다.

비록 책의 부제로 '실무자를 위한~' 이라고 되어있지만 데이터를 다루고있는, 다뤄야 하는 사람들은 한번씩 읽어봐야 하는 책이라 생각된다. 최소한 나에게는 조금 더 영민하게 업무를 할 수 있는 개념이 생겼다.

나와 비슷한 상황에 있는 분들이라면 

2장 : 공식이 아닌 관점을 탑재하라

장을 꼼꼼히 읽어보는게 도움이 될 듯 싶다.

데이터는 그 자체로 의미가 있는것이 아닌, 문제를 정의하고 이를 해결하기 위한 과정에서 필요한것이다. 하지만 문제점을 잘 파악하고 정의해야 제대로 된 값을 필요로 하고 데이터를 갖게 되는 것이다.

당신은 어떤문제에 직면해있는가? 어떤 문제를 해결하고 싶은가?

이것을 잘 정의하는 것 부터가 시작인것이다.

이후에 나오는 핵심 지표들은 이런 관점이 잘 정리가 되어있을때 보아야한다.

그냥 읽게되면 스쳐지나가는 많은 값들 주 하나가 될 수 밖에없다. 지금의 비즈니스를 개선하기 위해 맥락에 맞는 값들을 정확하게 활용하여야 하기 때문이다.

각 지표들에 대한 설명도 헷갈리지 않도록 꼼꼼하게 설명해놓은 편이다. 데이터 분석 관련 책을 처음 읽어보는터라 비교의 대상이 없지만 데이터 분석을 시작하는 사람도 충분하다 보였다.

지표들은 생각보다 많고 다양하게 활용할 수 있다. 이 중에 적절한 지표를 찾아 적용 할 수 있길 바란다.

후미에 있는 데이터 분석가가 무엇을 하는지, 어떻게 협업을 해야하는지 서술한 부분도있다.

요즘 업무는 다양한 전문분야를 가지고 서로 협업이 필요하기 때문에 어떻게 협업을 어떻게 해야하는지 고민을 많이 해야한다. 여기서 이런 조언도 해준다니 감사할 따름이다.

나는 데이터 분석분야가 아닌 유사 분야에서 일하고있기에 전문성이 떨어져 진짜 실무자들은 이 책을 조금 다르게 볼수도있다. 

* 이 책은 비제이퍼블릭에서 제공받은 도서로 작성된 서평입니다.

현대사회에서 기업경영이 잘 되기 위해서 조직구성원들이 갖춰야 될 가장 중요한 역량이 무엇인지 꼽아보라면 바로 데이터 분석이라고 할 수 있을 것이다. 그런데 시중에 데이터 분석에 대해 나와있는 책들을 살펴보면 공통적으로 데이터를 다루는 SQL이나 파이썬 프로그램의 사용을 알려주는데 많은 부분을 할애하고 있는 것을 알 수 있다.  그런 내용을 읽어보고 우리 회사에서 활용하면 정말 좋은 성과가 나올 것 같아 써보려고 하면 막상 적당한 데이터가 없는 경우도 있고 어떻게 데이터를 추출해서 분석을 해봤으나 그 결과를 어떻게 받아들여야 할지 어떻게 활용해야 할지 모르겠는 경우도 많다. 이런 결과에 닿게 되면 조직구성원들은 결국 데이터 활용을 포기하고 과거에 일했던 방식을 반복하게 된다.   

이 책에서는 이런 결과가 생기는 것은 데이터를 다루는 사고방식을 갖추지 않은 채로 무작정 데이터에 덤벼드는 데 원인이 있다고 보는 것 같다. 데이터 분석은 sql 쿼리나 코드를 잘 짠다고 해서 할 수 있는 건 아닌 것 같다. 실시간으로 소비자들의 니즈가 변화해서 이를 따라가야 하는 환경에서 데이터 중심의 사고를 먼저 확립하는 것이 첫걸음이라고 할 수 있다.  

데이터를 분석한 결과를 차트로 보기 좋게 그려봤자 그 차트를 보고 그 기업이 어떤 방향으로 비즈니스를 펼쳐나가야할 지 인사이트를 얻지 못한다면 쓸모가 없다.  먼저 그 기업이 비즈니스 활동에서 생성되는 데이터가 어떤 것인지 정확하게 알고 그 데이터 분석결과를 가지고 앞으로 나아가려는 비즈니스 목표를 정하는 것이 올바른 순서이다. 

목표를 정했다면 그 다음엔 그 목표를 달성하는 방향으로 잘 가고 있는지 기준점이 필요하다. 이 책에서는 기업이 데이터를 활용하여 목표를 세우거나 그 과정을 점검할 때 사용할 수 있는 경영지표 등을 예시를 들고 있으니 데이터와 관련된 직군에 있는 분들이 참고할 수 있을 것 같다. 그 지표를 볼 때 유의할 점은 인사이트를 얻을 수 있는 지표와 그렇지 않은 지표를 구분하는 것이다. 지표만 봐서는 그 수치가 좋은 건지 모호할 때가 많은데 그 기업이 정말 중요시해야 할 핵심적인 지표는 따로 있으니 그게 어떤 지표인지 정확한 판단을 할 수 있어야 한다.  

이 책은 데이터를 분석하고 활용하는 기법보다는 기본적인 마인드셋을 중심으로 구성되어 있기 때문에 SQL 작성법이나 분석환경을 세팅하고 데이터를 정제하는 등의 내용은 다루고 있지 않다. 내용이 많이 어렵지는 않기 때문에 데이터 관련 직무를 시작하는 실무자나 관련 업무를 하고 싶은 취업희망자에게 많은 도움이 될 것 같다. 

＜ YES24 리뷰어클럽 서평단 자격으로 작성한 리뷰입니다 ＞