중견기업 CEO와 비전공자를 위한 회계원리
노영래 지음 / 행복에너지 / 2025년 11월
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*출판사로부터 도서를 지원받아 작성한 리뷰입니다


‘자본주의 사회, 필수적인 역량은 바로 회계지식’ 

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직무와 상관없이 특히 예산을 편성하고, 비용을 집행하는 공공기관이 아니라면 거의 모든 직무에서 알아야 하는 필수지식은 바로 회계지식입니다. 회계라고 하면 어렵고 머리아프게 생각할 분이 계실텐데, 당연히 익숙하지 않으면 그 어떤 지식이건간에 머리가 아픈건 당연합니다. 그렇다면 어떻게 하면 회계지식을 잘 배울 수 있고 이것을 ‘써먹을 수’ 있을까요? 여기에는 몇가지 방법이 있는데 첫번째는 관련 직무에서 일하면서 깨지면서 배우는 것이고 두번째는 기업에 투자를 하면서 재무제표등 실적 파악을 하면서 배워가는 방법이 있고, 세번째는 좋은 참고서를 통해 조금씩 단련시키는 것입니다. 3가지 다해본 입장에서 <중견기업 CEO와 비전공자를 위한 회계원리>는 마지막 방법의 충분한 참고서라고 생각합니다. 


회계과목은 회계원리-재무회계-세무회계-원가회계=중고급회계등의 과목등이 있지만, 이런 학교 커리큘럼의 깊이를 전부알 필요는 없습니다. 마치 경제학원론의 부분만 이해해도 업무수행과 상식적인 판단은 할 수 있는 것과 마찬가지입니다. 회계도 마찬가지입니다. 깊이있는 내용을 너무 자세하게 알 필요는 없지만 아주 기본적인 내용과 실무 혹은 투자에서 자주 활용되는 내용은 알아야 할 것입니다. 본서는 바로 그러한 점에서 충분히 읽을 가치가 있는 서적인데 본서의 서브타이틀이 ‘숫자 없이 그림으로 이해하는 회계’라지만 사실 본서의 그림이 그렇게 이해하기 쉽게 되어있는 편이 아니라 그림부분은 그다지 칭찬할 만한 부분은 아니라고 냉정하게 말씀드립니다. 


그보다 본서의 장점은 크게 3가지입니다.첫번째는 회계의 기초원리와 재무제표의 구성, 재무제표의 계정 과목들을 ‘단계별’로 알려준다는 것입니다. 회계가 익숙하지 않은 독자들은 조금씩 읽으면서 회계지식 업그레이드가 가능합니다. 회계에 익숙하신 분들은 금새 읽으면서 복습이 가능합니다. 두번째는 중간중간 사례와 풀이가 있는 점입니다. 자산회전율, 감가상각계산등이 연습문제와 상세해설이 있어 이해가 굉장히 잘 됩니다. 세번째는 현장에서 쓰이는 회계지식입니다. 에를 들어 수익성 분석과 채무상환능력 분석, 기업의 유동성 분석등은 실무의 경영기획팀이나, 재무관련 부서, 사업전략부서에서 활용하는 예시이며, 투자자로서도 동종업계 경쟁기업에 대한 내역을 본 방식으로 활용할 수 있습니다. 


과거에는 회계는 특수한 직군으로 생각되었지만, 이제는 상식이라고 생각합니다. 회계지식이 없으면 자본을 효율적으로 배분하는 능력이 없고, 현금흐름을 관리하는 역량이 떨어지는게 너무나 당연하기 때문입니다. 이는 단순히 기업실무에서의 이슈뿐만이 아닙니다. 개인적인 자금관리나, 재테크에 있어서도 회계지식을 통해 이를 관리하는 것과 그렇지 않을 경우 수익률은 결국 장기적으로 큰 차이가 날 수 밖에 없습니다. 본서와 같은 서적을 통해 회계지식을 업그레이드 하기에 아주 좋습니다. 


‘모두를 위한 회계원리’




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엑셀로 시작하는 데이터 분석과 업무 자동화
김철 지음 / 영진.com(영진닷컴) / 2026년 2월
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데이터분석을 체계적으로 연습할 수 있는 서적

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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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