마케팅이나 신제품개발 담당자부터 데이터 전문가에 이르기까지 다양한 분야에서 데이터를 활용해 업무를 처리하고 개선하는 사람들도 늘고 있다. 데이터 3법 시행 이후에 등장한 ‘마이데이터’ 제도는 고객이, 즉 정보의 주체가 정보를 관리하고, 통제하고, 활용하는 새로운 패러다임을 가져왔다. 즉, 데이터를 만들고 정리하고 쓰는 ‘호모 데이터쿠스(Homo Datacus)’로 인류가 진화하게 된 것이다. --- p.004

집 안에 콕 박혀 머무른다는 의미의 줄임말인 ‘집콕’은 2020년 코로나19의 확산으로 자주 사용하게 된 말이다. 대면활동으로 인한 감염 우려와 정부의 사회적 거리두기 시행은 사람들이 집에 있는 시간을 절대적으로 많이 늘어나게 만들었다. 갑자기 집에만 있게 된 사람들이 기존의 방식으로는 타인과 시간을 보낼 수 없게 되면서 새로운 여가활동의 일환으로 집콕이라는 키워드가 자연스레 떠오르게 되었다. --- p.012

한동안 유행한 ‘달고나 커피 만들기’는 이러한 집콕이 파생시킨 새로운 종류의 놀이였다. 처음에는 무료한 시간을 보내기 위한 방편으로 시작했지만, 이것이 콘텐츠로 제작되어 SNS라는 매체를 통해 공유되면서 집에서 시간을 보내는 사람들을 위한 일종의 놀이로 발전했다. 그러나 사람들의 놀이는 습득한 내용에 따라 집에서 혼자 달고나 커피를 만들어보는 것에만 그치지 않았다. 달고나 커피를 만드는 활동에 대한 저마다의 콘텐츠가 양산되었으며, 커피를 만들면서 경험한 고단함과 감정들을 다른 사람들과 나누며 또 다른 즐거움을 추구하게 되었다. --- p.015-016

이렇게 경제적으로 큰 타격을 일으킨 코로나19가 소비시장에 미친 영향을 분석하면서 우려스러우면서도 흥미로운 사실을 목격할 수 있었다. 식당들의 매출에서 주류가 차지하는 비중은 크게 흔들리지 않았다는 것이다. 코로나 이전에 식당에서 하루에 100만 원의 매출을 올릴 때마다 맥주와 소주가 20만 원씩 팔렸다고 한다면 이후에는 70만 원의 매출을 올릴 때마다 맥주와 소주는 14만 원씩 팔리는 식으로 주류소비율 불변의 법칙이 있다는 것이다. --- p.046-47

인간은 추억을 먹고 사는 존재이니 기업들이 소비자에게 과거의 향수에 기댄 마케팅 전략을 가져가는 것은 어쩌면 당연하다. 하지만 밀레니엄 세대들이 즐기는 뉴트로는 과거를 파는 것이 아니라 과거를 빌려 현재를 파는 것으로 본질은 유지하되 재해석을 통해 현대화시키는 전략이 필요하다. 즉, 단순한 재현이 아니라 새로운 기술을 포함한 새로운 의미부여가 중요한 것이다. --- p.055-56

밀레니엄 세대가 레트로 트렌드를 따라간다고 해서 맹목적으로 모든 과거의 것을 원하는 건 아니다. 그보다는 현실에 꼭 필요한 과거의 어떤 모습을 끌어당기고 싶어 한다는 점을 기억하자. 밀레니엄 세대를 공략하기 위해서는 이들의 결핍을 제대로 분석해야 한다. --- p.067

소비자의 적극적인 참여 또한 밀레니엄 세대의 특징 중 하나이다. 트렌드를 주도하는 밀레니엄 세대들은 생산자만큼이나 소비를 촉진시키며 새로운 트렌드 흐름을 만들기도 한다. 이렇게 생산자와 소비자의 영역을 넘나드는 사람을 ‘프로슈머(생산형 소비자 또는 참여형 소비자)’라고 한다. 그들은 소비자라는 역할에 머무르지 않고 제품에 필요한 요소(니즈)를 제조사에 적극적으로 요청하기도 한다. --- p.069-70

앞으로도 한국의 교육열은 계속해서 열기를 더해 갈 것이며 그에 따라 현재 그 열기를 대변하는 학군에 대한 관심도 이어질 것으로 보인다. 이러한 시점에서 전통학군과 신흥학군에 대한 정확한 정보를 잘 파악하고 각자의 상황에 맞는 선택을 해나가기 바란다. 데이터는 우리에게 합리적인 판단을 할 수 있는 기회를 제공하고 있다. --- p.118

인사이트를 찾는데 있어서 가장 중요한 것은 전문지식이다. 우리는 발전된 컴퓨팅 파워와 관련 소프트웨어의 발달에 따라 많은 데이터를 효율적으로 처리할 수 있게 되었다. 전문지식이 없는 데이터는 단순한 숫자, 문자의 나열일 뿐이다. 이런 숫자들을 어떻게 해석하고, 활용할지, 어떤 숫자를 변수로 사용하거나 사용하지 말아야 할지 그리고 어떤 통계분석방법을 사용해야 할지에 대해서는 관련된 전문지식을 가지고 있지 않으면 불가능하다. --- p.139-140

데이터 분석 프로젝트를 수행하다 보면 극적인 성능 향상이나 통찰력 있는 분석은 알고리즘의 선택도 하이퍼 파라미터의 튜닝도 아닌 효율적인 전처리에서 나오는 경우가 많다. 알고리즘을 열심히 고민해서 1, 2%의 성능을 올리는 것보다 도메인 지식에 기반해 효율적인 전처리를 진행할 때, 10% 이상의 성능 향상을 가져오기도 한다. --- p.169-170

쉽게 말해 디지털 트랜스포메이션이란 현재 사업의 경쟁력을 강화하고 새로운 사업 기회를 잡기 위해 조직, 프로세스, 비즈니스모델, 커뮤니케이션에 근본적인 변화를 주는 것을 의미한다. 데이터를 가진 CEO들에게 이보다 중요한 게 있을까 싶다.