데이터 쓰기의 기술

데이터 쓰기의 기술 - 따라 하면 끝나는 단계별 데이터 분석 10
차현나 지음 / 청림출판 / 2021년 3월

우리나라 사람들은 이렇게 데이터 친화적면서도 실제로 데이터를 활용하는 데에는 또 소극적이다. 데이터는 대부분 숫자로 표현되는데, 이 숫자들은 보통 성과, 객관성, 평가 등과 연관이 깊다. 성적과 순위 매기기에 시달리는 현대인에게 데이터는 또 다른 스트레스로 다가온다. (-9-)


작은 단위로 나뉘어진 의미 있는 데이터를 '로그데이터'라고 한다.어떤 사람이 모바일 앱을 클릭하고, 로그인하고 상품을 둘러보고, 장바구니에 담고, 결제를 하고, 로그아웃을 하는 순간이 저절로 기록되는 것이 로그 데이터다. 이 로그 데이터의 양은 매우 방대해서 과정을 남기기로 결정해야 기업에 남아 있는 경우가 대부분인데, 기업에서 접근할 수 있는 가장 자세하고 작은 데이터 단위다. (-47-)


1.소비자의 마음은 매출 데이터가 알려준다.
2.소비자의 마음은 영수증 한 장에 들어 있다.
3.소비자의 마음은 날씨에 따라 달라진다.
4.소비자의 마음은 가끔 거짓말을 한다.
5.소비자의 마음은 어떤 장소에 있는지에 따라 달라진다.
6.소비자의 마음은 시간에 따라 바뀐다.
7.소비자의 마음은 성별이나 나이로 구분할 수 없다.
8.소비자의 마음은 요소를 나누어보면 알 수 있다.
9.소비자의 마음은 반응속도를 보면 알 수 있다.
10.소비자의 마음은 모바일이 알고 있다. (-101-)


이 과정에서 또 다른 소비자의 니즈를 발견할 수 있다.설문조사는 이 'why'의 탐색에 포커스를 맞추는 것이 좋다. (-154-)


가장 좋을까?: 시청자 수를 올리고 싶은가? 혹은 구독자 모집이나 영상 전파 등 다른 목표가 있는가? 업로드 시기에 대한 분석이 가지고 오는 이득이 있는가? (-179-)


특정 제품에 대해 요인을 나누어 데이터 컬럼을 추가할 수 있는 케이스도 이야기한 적이 있다.보통 이런 제품 정보를 정리해 놓은 테이블은 디멘전 테이블 Dimension Table 에 해당한다. 디멘전 테이블을 잘 정리해 놓으면 다양한 각도에서 분석할 수 있다. (-199-)


한달 전을 기점으로 매장의 변화를 리스트업하고, 그 중 문제가 되는 것이 무엇인지 파악해야 한다. 매장 내부의 변화라면 회복시켜야 할 부분을 찾아보고 경쟁업체 등장 등의 외부 요인이 있다면 경쟁력을 갖출 수 있는 중장기적인 고민도 필요하다. (-227-)


제 4차 산업혁명의 핵심 기술로 사물인터넷, 클라우드, 모바일, 그리고 마지막 빅데이터가 있다. 빅데이터가 4차 산업혁명의 핵심기술이 되면서, 이과적 소양을 가진 이들 뿐만 아니라 문과적 소야을 가진 이들도 빅데이터를 학습하거나 기본 소양을 갖춰야 하는 시점에 도래하게 된다. 그 과정에서 우리는 데이터가 어떻게 쓰여져야 하는지 살펴 보게 되었으며, IT적인 소양이나 IT 지식이 없더라도 빅데이터를 어떻게 쓸 수 있는지 기본적인 지식이 필요하였다.


실제로 데이터를 다루는 곳은  컴퓨터나 프로그래밍과 같은 IT 영역이거나 마케팅 영역이다.그들은 SQL,ACCESS,오라클과 같은 데이터베이스(DB) 프로그래밍 언어를 통해서 데데이터에 대한 기본을 습득하게 된다. 실제로 ASP나 PHP,JSP의 경우 데이터를 다루고, 분류하고, 수집하는 전반적인 부분을 학습하게 된다. 어떤 주제에 맞는 적합한 데이터를 선별하고, 그 데이터를 활용하여, 목적과 주제에 맞는 대안을 찾아내는 과정이 데이터 쓰기의 중요 요소다 데이터쓰기의 핵심은 데이터를 모으고, 그 데이터를 나 자신의 목적에 맞게 쓰여지는 것이다.그래서 데이터의 문장 하나하나를 쪼개는 것,그리고 그 쪼개어진 것들을 분섯하는 과정에서 질문하게 되고, 스토리텔링화하면서, 데이터 의사결정에 반영하게 된다. 그건 장사를 하거나 기업의 사장이거나, 매출을 분석하는 일을 할 때 필요하다. 데이터 분석에 여러가지 변수를 짚어넣고, 그 안에서 통계와 확률을 수치화하는 것, 매출이 급감할 때 ,원인 분석하는 것도 데이터 쓰기의 기술에 포함되며, 그 반대의 경우도 마찬가지다. 매출의 상승과 하강에 따라서 물건의 재고량을 적절하게 조정할 수 있으며, 글로벌 기업 아마존의 경우 ,데이터를 활용해, 물류 혁신을 꾀하면서, 소비자의 니즈와 원츠를 분석해 나가고 있었다.


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