글로벌 컨설팅펌에서 커리어를 시작하면서 중견기업 사업개발팀 팀장으로 재직중인 현재까지 지속적으로 하는 공통업무가 있다. 바로 자료를 찾고, 배열하고, 메세지를 뽑아내서 정리하는 작업. 그리고 임팩트 있는 결론을 내는 것. 이 일련의 업무이다.

신입이었을 때는 자료를 열심히 찾았다. 오죽하면 괜찮아 보이는 자료의 출처를 따로 정리/보관해서 마치 나만의 업무 자산이라도 되는 마냥 간직한 적도 있었다.

연차가 쌓이면서 워드에 얼개를 작성하고 얼개를 뒷받침하는 자료를 찾아서 ppt 몇장을 만드는 업무도 경험하게 되었다. 자료를 찾는 것 보다 몇배 더 어려웠다. ppt 1장 만드는데도 하루 시간을 보낸적도 있었을 만큼 ㅠㅠ

만들어서 가기고 가면 상사나 팀장한테 받게 되는 대부분의 critique은 이거였다.

- 이게 이 장표(보고서)에서 하고 싶은 말이에요?

- 이 자료로 이말밖에 할말이 없어요?

- ~씨 말을 들어보면 XXX 가설을 세울 수 있을 것 같은데, 자료 제대로 서치한거 맞아요? 등등

정말 머리에 쥐가나는 critique 시간이었던 것 같다. 고생해서 남준다고... 지금 내가 사업개발팀 팀장으로서 저러한 critique을 팀원들한테 하고 있다.

데이터 리터러시 이 책은 내가 지금까지 이유도 제대로 모르고 고생했던 이유에 대해 강한 설득력을 주는 책인것 같다. 내가 해왔던 업무가 결코 헛고생이 아니었다고 위로받을 정도이니 말이다.

AI시대에 정보는 넘쳐나기 때문에 갖다가 써야할 정보도 많고, 사실 그 정보가 사실인지 아닌지도 가늠이 안될 정도로 온갖 자료/정보에 둘려싸여 있다. 따라서 데이터를 선택하고, 자신의 메세지를 형성하고 커뮤니케이션 하기 위해서 반드시 습득해야 하는 필요 역량이 무엇인지 아는 것은 앞으로 더더욱 중요해 질 것이다.  이런 역할을 내가 아닌 AI가 해 줄지도 모르겠다. 이런 상황을 바라는 사람들도 있을 것이고... 하지만 생각하지 않고, 도구를(AI시대에서는 무한히 생산되어지는 빅데이터가 되겠지...) 사용하지 않는 인간이 정말 인간으로서 경쟁력이 있는 것일까? 인간을 표현하는 명언 중의 하나인 "나는 생각한다, 고로 존재한다" 가 AI시대에서도 유효하기 위해서는 데이터 리터러시 역량이 필수 항목이 되는 것은 당연하다고 본다.

살다 살다 이렇게 오타, 오기가 많은 책은 처음 본다. 읽으면서 오타, 오기 때문에 불쾌해져서 책장을 덮고 싶었던 적이 한 두번이 아니었다. 특히나 데이터 리터러시를 다루는 책인데도 도표와 플로우 차트 오류와 배치 미스가 너무 많아서 책을 검수를 한 것인지나 의심스럽다. 이렇게 책을 엉망으로 만들어놓고, 고치지도 않은 채 7쇄까지 찍은 출판사는 과연 양심이 있는지 묻고 싶다. 편집과 구성과는 별개로 내용은 너무 훌륭해서 더더욱 화가 난다. 특히 실전적인 내용과 예시로 가득 해 데이터 리터러시를 본격적으로 시도하려는 이들에게 큰 도움이 될 것이다. 내용만 본다면 주위 사람에게도 가감없이 추천하고 싶지만, 수많은 오타와 오류를 떠올리면 선뜻 그러하기 어렵다. 오기 때문에 좋은 내용의 책을 추천하지 못하다니, 이 또한 살다 살다 처음이다.

＜데이터를 처음 접하는 사람은＞

데이터를 기술적으로 공학적으로 통계학저그로 이해하는 것의 우를 범하곤 한다.

그러면 안된다. 데이터를 언어처럼 배워야한다는 저자의 주장은 상당히 설득력이 있다. 정말 그런 접근을 취하면 어떤 도움이 되지는지를 매우 구체적으로 설명해준다.

특히, 같은 데이터를 놓고 여러모로 쉴새없이 이야기를 끌고가는 걸 보며, 하루이틀 생각해서 나온 글들이 아님을 알수 있었다.

＜데이터를 이미 익숙한 사람들은＞

자신의 데이터 작업이 결국 어떤 가치로 승화되는지를 본 사람들이 거의 없을 것이다. 그래서 이책을 보는게 나름 의미가 있다. 데이터 가공부터 배워서 데이터 전문가 자리에 오른 사람은 데이터 활용 단계에서부터 다시 짚어보는 정렬의 시간을 가질것도 같다.