데이터 분석의 힘

데이터 분석의 힘 - 그 많은 숫자들은 어떻게 전략이 되는가
이토 고이치로 지음, 전선영 옮김, 이학배 감수 / 인플루엔셜(주) / 2018년 8월

나는 논쟁을 싫어한다. 생각과는 다르게 논쟁은 한쪽이 엉터리 논리를 펼쳐서가 아니라 양쪽이 다 맞는 말을 할 때 성립한다. 연애 상담이라면 그래, 둘 다 옳지 옳아, 하며 하나씩 양보해 타협하라는 중재안을 내놓을 수 있지만 회사 일에서는 이런 식으로 넘길 수 없는 순간이 많다. 중재안으로 팀은 평화를 찾을 수 있겠지만 고객은 그렇지 않다. 이 맛도 저 맛도 아닌, 그 누구도 만족하지 못하는 반푼이 서비스를 누가 좋아하겠는가?

뭔가를 결정하는 위치에 있는 사람이라면 절대 이런 식으로 행동해선 안 된다. 좋은 게 좋은 거지. 좋게 좋게 가자. 이건 좋은 게 아니라 이기적이고, 무능한 거다. 비용과 수고가 드는 일에는 반드시 결과가 따라야 한다. 꼭 성공을 하라는 말이 아니다. 실패를 하더라도 얻는 게 있어야 한다. 적어도 우리의 판단이 틀렸구나, 다음번에는 절대 이렇게 하지 말아야겠다는 교훈이라도 얻어야 한다. 그러려면 격돌하는 논쟁의 양 끝을 부드럽게 깎아 접붙이는 식으로 결정을 내려선 안 된다. 논리적으로는 둘 다 맞을 수 있지만, 이 세상에 통하는 진짜는 하나뿐이다. 논리와 진짜를 구분하는 도구, 나는 이게 데이터라고 생각한다.

데이터를 분석하는 이유는 그 사이에서 인과관계를 찾기 위해서다. 그러나 B라는 사건을 일으킨 원인이 어디 A 하나뿐이겠는가. 수많은 A의 변형과 심지어 C와 D까지 B에 영향을 미쳤을 가능성도 있다. 이 변수들을 효과적으로 제거하거나 그 영향력을 낮추는 법을 소개하는 것이 이 책의 주임무다. 크게는 무작위비교시험(RCT), 회귀불연속설계법(RD디자인), 집군분석, 패널 데이터 분석을 설명한다. 이름은 숨 막힐 정도로 무섭지만 내용은 그렇지 않다. 분량도 적다. 데이터 데이터 하도 떠드니 나도 한번? 의 마음가짐을 가진 사람이라면 그냥 훌훌 읽을 수 있고 반드시 해야 하는 상황이지만 도무지 어디서부터 시작할지 모르는 사람은 어느 정도 실마리를 얻을 수 있을 것이다.

<데이터 분석의 힘>은 진짜 진짜 쉬운 입문서다. 현업에서 데이터 분석을 어느 정도 해온 사람이라면 건너뛰어도 무방하다. 케이스 스터디도 평범하다. 본격적인 무호흡 다이브, 그전에 유의사항을 알려주는 팸플릿 같은 책이다.