엑셀로 시작하는 데이터 분석과 업무 자동화
김철 지음 / 영진.com(영진닷컴) / 2026년 2월
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*출판사를 통해 도서를 지원받아 작성한 리뷰입니다



단도직입적으로 얘기합니다. ‘당연히’ 필요합니다. 이제 거대언어모델, 챗GPT나 클로드 코드, 퍼플렉시티, 제미나이에 맡기면 다 해주는데 뭐가 필요햐냐고 반문할 수 있을겁니다. 냉정하게 얘기해서 저는 매일 해당 언어모델에 엑셀을 맡겨봅니다. 그런데 적어도 기본모델과 유료모델에서는 지금도 많은 오류가 일어납니다. 참고로 저는 제가 가정의 가계부도 책임지는 역할을 하는데 이런 기본적인 가계부조차, 지금도 오류가 발생합니다. 그런 상황에서 해당 모델을 기업의 재무모델이나 신규프로젝트의 사업성 분석, 현금할인모형(DCF)이나 가치평가를 할때 인공지능에 다 맡기면 된다는 생각은 버려야 한다고 생각합니다. 그러니 엑셀을 다루는, 특히 데이터분석을 다루는데는 <엑셀로 시작하는 데이터분석과 업무자동화>같은 서적을 통해 역량을 키우는것은 너무나 당연하다고 생각합니다. 


본서의 특징을 3가지 정도로 요약할 수 있습니다. 첫번째는 엑셀의 복잡한 기능들중에서 ‘데이터 분석’에 특화하고 있다는 점입니다. 특히 피벗 테이블, 파워 쿼리, 시각화, 자동화 기능을 활용해 데이터 전처리부터 해서 스파크라인을 만들고 시각화까지 할 수 있다는 것이 본서가 가장 가장 큰 특징입니다. 두번째는 제목그대로 ‘업무자동화’입니다. 첫번째 내역이 연습이되면 두번째 내역으로 업무를 굉장히 ‘빠른’시간에 할 수 있습니다. 예를 들어 개인사업자라면 엑셀업무를 통해 시간을 아낄 수 있고 직장인이라면 오랜시간이 걸릴것으로 기대하는 업무를 빨리끝내고 딴 일(?)을 할 수 있습니다. 어디까지나 시간비용을 절약해준다는 것입니다. 마지막은 트렌드에 맞게 LLM과 연계해서 활용하는 방법입니다. 하지만 비중자체가 적고, 굳이 해당 내용을 많이 참고할 것 같진 않으니 데이터 분석부분이 가장 유용하다고 판단됩니다. 


<엑셀…>을 가장 잘 활용하는 방법중 하나를 말씀드리면 본서에 있는 예제를 연습하고, 프로젝트 실습을 해보는 것입니다. 직장에 있다면 업무분야에 따라 재고관리, 재무제표, 혹은 고객관리에 필요한 데이터분석을 할 수 있습니다. 만일 개인사업자라면 해당 사업에 맞게 진행을 하고, 또 하나의 좋은 점은 본서는 개인 전업투자자들이 활용할 만한 내용도 있습니다. 예를 들어 네이버 증권에 나오는 주식자료를 웹크롤링을 하고 이를 시각화한뒤 사용자정의함수를 통해 일괄 자동화를 시킬 수 있습니다. 이런 과정을 통해 충분히 자신의 포트폴리오와 매매기록일지를 작성할 수 있습니다. 


다시 한번 강조하지만 인공지능이 모든 것을 대체할 수 있다는 망상은 버려야합니다. 다만 내가 엑셀을 잘 활용하고 인공지능을 활용한다면 그 시너지효과는 배가되고 많은 비용을 아낄 수 있는 것은 분명합니다. 자주 반복한 말이지만, 스스로의 역량과 사고방식이 효율적이면 더 많은 일을 잘할 수 있습니다. 저 역시 서평을 인공지능으로 하면 얼마나 쉬울까요? 저처럼 서평을 수천권 써본 사람은 인공지능으로 더 많은 것을 할 수 있을 겁니다. 하지만 굳이 그러지 않는 이유는 스스로의 시스템으로 결과물을 만들어야 그것이 더 많은 파생효과를 만들 수 있기 때문입니다. 엑셀 데이터분석도 마찬가지입니다.


‘의존하지 마세요 이용하세요’




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AI 시대의 데이터 패러독스 - 데이터 홍수 속에서 가치를 끌어 올리는 13가지 원칙
니틴 세스 지음, 옥경석 옮김 / 에이콘출판 / 2026년 2월
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*출판사를 통해 도서를 지원받아 작성한 리뷰입니다


얼마전 나온 시트리니 리서치에서는 2028 경제대위기(2028 the global crisis)라는 이름의 보고서가 발간되었습니다. 내용인 즉슨 인공지능이 소프트웨어를 대체하고, 그 다음에는 전문직과 서비스업을, 그 이후에는 사무직을 대체하고 이를 통해 부동산 대출금을 감당하지 못하고, 경제 대위기가 촉발된다는 것입니다. 이 보고서 전후로 해외의 소프트웨어기업들은 엄청난 하락을 했는데, 항상 얘기하는 것이지만 어설픈 논리가 내러티브를 만나게 되면, 그것이 진리인양 보여질때가 있습니다. 저는 2가지 판단을 했습니다. 첫째는 불고 5년젼 전기차가 모든 차량을 ‘곧’대체할 것이니 석유의 종말이었다는 논리와 상당히 유사하다는 논리, 둘째는 또다른 투자기회였다는 것입니다. 인공지능은 장기간 사람의 삶, 일하는 방식을 바꿀 것인 분명하지만 그것이 단기간에 되지는 않고 인공지능 뒤에 존재하는 데이터의 가치와 활용을 보다 심도있게 봐야하는 이유며 제가 <AI시대의 데이터 패러독스>를 읽고 싶었던 이유이기도 합니다. 일단 결론부터 말하자면 본서는 충분히 시간을 할애할 가치가 있습니다. 


빅데이터가 마법의 키워드같던 시대가 있었습니다. 하지만 시간이 흐르자 사람들은 깨닫게 되었습니다. 쌓아두는 데이터는 ‘자산가치’가 없고 ‘활용이 어렵다’는 것을 말이죠. 그래서 본서의 저자는 다음의 3가지 질문을 진행합니다. 첫째 데이터 기반의 인공지능 사회가 혁신적인 가치를 창출할 수 있는지, 둘째 세상은 역설로 가득차있는데 개인과 기업이 데이터를 활용하면서 혁신을 만들 수 있는지, 셋째, 데이터가 풍부해진 지금 우리가 데이터를 통해 삶의 원칙을 이해할 수 있는지, 사실 3가지는 다른 질문처럼 보이지만 결국 하나의 질문입니다. 바로 데이터가 범람하는 시대에 우리는 어떻게 효율적으로 데이터를 활용해서 가치를 창출하고 삶의 질을 높일 수 있는지에 대한 질문입니다. 


니틴 세스는 섣불리 정답을 이야기하지 않습니다. 정답을 모를 수도 있지만, 그보다는 오랜기간 데이터관련 연구해온 자신의 기록들을 공유하면서 독자로 하여금 다양한 힌트를 제공합니다. 거기에는 앞으로 가장 위협이 될 데이터 보안이 있고, 빅데이터 시대의 어떻게 역량을 강화할 수 있는지에 대한 이야기도 있고, 전통적으로 데이터를 쌓아두고 분석하는 차원에서 데이터를 저장하고, 실시간 데이터 스트림을 하면서 이를 분석해서 SaaS등의 서비스와 거대언어모델 및 추론화시키는 현대화 모델에 대한 이야기도 있고, 데이터를 통해 비즈니스 문제의 범위를 만들어가는게 중요하다는 이야기도 있습니다. 데이터 분석을 해오고 관련 사업개발을 진행해온 입장에서 대부분 공감하는 이야기지만, 그 무엇보다 다른 분들께도 강조하고 싶은 것은 ‘지혜를 기르기 위한 다섯가지 원칙’입니다. 



데이터 범람시대, 그리고 초인공지능시대에도 지혜를 기르는 것은 대체될 수 없고 더욱 중요해질 것이라 생각합니다. 왜냐하면 지혜라는 것은 결국 ‘균형잡힌 이해’를 의미하는 것이고, 오랜시간 다양한 지식과 경험, 그리고 사고영역에 축적되어야 함과 동시에 끊임없는 자신과의 싸움을 통해 나오는 것이기 때문입니다. 지혜를 구축한다는 것은 내가 모르고 있다는 ‘겸손’ 그리고 다양한 경험을 통한 ‘학습’ 이를 통한 세상이 돌아가는 ‘패턴’에 대한 이해와 배운 것의 본질을 깨닫는 ‘자기성찰’ 그리고 이를 타인에게 공유하며 가르침과 배움이 공존하는 5가지를 의미하는데, 이것을 쉽사리 인공지능이 대체할 수 없는 것은 현재의 인공지능은 상당수의 지혜를 갖지 못한 지식의 기반위에 세워진 것이며, 미래에도 지혜의 프레임을 가진 사람들은 극소수에 불과할 것이기 때문입니다. 그러니 지식이 많은들 운영하는 시스템과 주체가 부조리한 인간인지라, 결국 지혜를 갖춘 소수를 능가하기 어려운 것이 저는 인공지능의 미래라고 생각하며, 저는 이 지혜구축 프레임을 위해서는 ‘진짜’데이터 즉 타인이 대체하기 어려운 역량과 심리, 그리고 태도를 가진 사람이 되어야한다고 다짐하게 되는 것이죠. 


‘그게 기술발전을 초월하는 진짜가 되는 방법입니다’





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AI 시대의 데이터 패러독스 - 데이터 홍수 속에서 가치를 끌어 올리는 13가지 원칙
니틴 세스 지음, 옥경석 옮김 / 에이콘출판 / 2026년 2월
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진짜 데이터를 만들어야 하는 이유를 알게되는 서적

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이게 되네? 제미나이 완전 미친 활용법 81제 - 나노바나나, 노트북LM, 오팔, Veo, Flow까지, 진짜 실무에서 쓰는 Gemini 최강 활용법! 할 일, 조직 관리, 협업, AI 메모, AI 회의, 챗봇, AI 자동화 앱, 이미지 생성, 영상 제작까지 일잘러 오대리의 인공지능 퍼펙트 활용 노하우 이게 되네?
오힘찬 지음 / 골든래빗(주) / 2026년 2월
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쉽게 따라하면 구글 생태계를 잘 사용할 수 있음

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약이 듣는 이유를 과학으로 쉽게 설명했다
야마구치 사토루 지음, 신찬 옮김, 김홍표 감수 / 더숲 / 2026년 1월
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 다수의 약들의 경우 약 포장지나 처방전에 식후 30분에 약을 먹으라고 되어있습니다. 일반적으로 공복에 먹으면 속쓰림을 유발하거나, 위의 점막이 보호되지 않은 상황에서 장기에 영향을 미치거나, 약의 효능이 떨어진다는 생각을 가질 수 있습니다. 하지만 모든 약이 그런건 아닙니다. 오히려 식사전에 먹어야 효과가 있는 약이 있습니다. 갑상선 호르몬 약이나 제산제나 변비약등은 식사전에 먹는게 더욱 효과가 좋습니다. 단지 식사전후의 약을 분류하려는 것은 아닙니다. 핵심은 약은 체내의 단백질과 결합하여 효과를 본다는 것, 그리고 약의 유효성분이 신체에 영향을 미치는 법을 이해하는게 중요하다는 것입니다. 야마구치 사토루의 <약이 듣는 이유를 과학으로 쉽게 설명했다>는 바로 약이 신체에 미치는 원리를 알기 쉽게 설명해주는 서적입니다. 


우리 몸은 다양한 세포들로 만들어져있습니다. 그리고 해당 세포에는 수용체라는 단백질 구조가 존재합니다. 약을 복용하면, 약에는 유효성분과 그렇지 않은 부분이 존재합니다. 후자의 경우 위를 통과하여 소장으로 가기까지 전부 소화가 되거나 사라지고, 이 과정에서 살아남은(?) 유효성분이 심장을 통해 혈액으로 전신으로 퍼져가면서 약효를 일으키게 되는데 이 과정에서 수용체와 약의 유효성분의 분자가 결합을 하는 것이 바로 약이 신체에 미치는 매커니즘이라고 볼 수 있습니다. 이러한 핵심적인 과정을 기초로 본서는 발열과 통증, 알레르기, 세균 바이러스와 암세포, 더 나아가 자가면역질환의 원리를 다루고 있습니다. 


 다양한 내용중에 가장 인상깊었던 것은 아무래도 생활습관병이기도 한 당뇨병과 관련된 내용입니다. 이 당뇨병의 경우  말그대로 오줌이 당으로 배출되는 건입니다. 과당을 섭취해도 당이 쌓이고 혈류에 누적되지만, 탄수화물을 지나치게 섭취해도 이것이 글리코겐으로 적절하게 저장되지 않으면 결국은 당으로 전환돠며, 이 당이 누적이 되면 결국 포도당을 에너지원으로 체내에 적절히 분배하는 인슐린의 역할이 낮아지는 것이죠 이 과정에서 혈관의 압력(당이 누적되면서 혈류가 탁해지고 막힘)이 거세지고 미세혈관이 손상되면서 신부전증까지 영향을 미치기 때문입니다. 


특히 당뇨는 선천적인 1형 당뇨가 아닌 후천적인 2형 당뇨를 무시할 수 없기에 더욱 관심이 가는 부분이었지만, 또 하나의 이유는 작년부터 이슈가 된 비만약으로 사용되는 GLP-1때문이기도 합니다. 해당 물질이 인슐린 분비를 도와주는데 이것을 인공적으로 개발한것이 바로 위고비부터 현재의 마운자로의 해당하는 약품들입니다. 신체에 원래 존재하는 호르몬을 약으로 만들고, 해당 약을 통해 다시 신체에 투입을 하면서 새로운 효과를 만들어주는 과정은 제목 그대로 <약이 듣는 이유를 과학적으로 쉽게 설명했다>는 제목 그대로의 내용이었기 때문입니다. 


‘흥미롭게 읽히는 약의 원리, 그 이상’



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