데이터 쓰기의 기술

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

<데이터 쓰기의 기술>은 질문을 통해서 데이터를 찾고 분석해서 인사이트를 얻는 방법을 알려주는 문과적 접근으로 본 데이터분석 기술서적입니다. 일반인들은 데이터분석을 파이썬을 몰라서 접근못한다고 생각하고 이과생들은 코딩기술은 있으나 데이터로 무엇을 분석해야 할지 몰라서 벽을 쌓는 분야입니다. 저자는 데이터분석책을 썼지만 컴퓨터를 이용한 기술적분석이야기는 전혀 하지 않습니다. 오로지 데이터분석을 하는 이유와 방법을 집중합니다. 4차산업혁명으로 빅데이터가 주목받은지도벌써 5년째입니다. 그 결과 많은 데이터들이 양산되고 있습니다. 그러나 이 데이터들이 얼마나 이용되지는 의문점이 남습니다. 데이터디자인 4단계, 데이터스토리텔링 3단계 데이터기분의사결정 3단계를 통해 데이터분석 마케팅활용법을 완성합니다.

저자 차현나랩장은 한국 최고의 가수 아니 글로벌 최고의 인기그룹 BTS가 소속된 빅히트엔터테인먼트에서 데이터랩을 이끌고 있습니다. 이대에서 소비자심리학박사를 받은후 KT경제연구소, 스타벅스코리아를 거치면서 데이터사이언티스트로 변신한 분이십니다. 데이터사이언티스트는 주로 이공대출신들이 주로 포진을 하죠. 왜냐하면 컴퓨터프로그램언어를 알아야 하고 통계분석 모델링에 능해야 하기때문입니다. 이에 비해 저자는 인문계출신으로 이 분야에 종사하는 것은 이색적이기까지합니다. 그래서전 작년에 <문과생, 데이터사이언티스트가 되다>라는 책을 내셨습니다.

기업에서 매출이 떨어진다면 그 이유가 무엇일까요. 저자는 3가지이유를 됩니다. 첫째, 홍보가 안되어서 둘째,살만한 매력이 없어져서, 셋째,재구매할 만큼 좋지 않아서라고 합니다. 대부분 이 영역에 들어가고 담당자는 해당영역을 분석하고 또 다른 고객니즈를 찾으려 '고군분투' 발버둥을 쳐야 할겁니다.

저자는 '질문'의 중요성을 강조합니다. 질문은 호기심에서 나온다고 합니다. 호기심이 없으면 질문도 없으니 답도 없겠죠. 결국 데이터분석도 할게 없어지는겁니다. 궁금한것이 잇어야 데이터분석을 해서라도 실마리라도 얻을 수있습니다. 그래서 제시하는 방법이 10단계 데이터분석 방법론입니다.

우선 질문하기입니다. 데이터디자인영역의 시작으로 문제를 '1.질문하는 것'이 출발입니다. 매출이 떨어졌는데 무엇이 잘못되었을까? '원두를 구매하는 고객은 어떤사람일까?' '내매장 앞을 스쳐 지나가는 사람들은 얼마나될까' 등의 질문을 문장쪼개기를 합니다. '2.문장쪼개기'는 질문을 구성하는 모든 '단어'와 '어구'에 구체적인 질문을 던져서 가지치기를 하는겁니다. 이런 질문속에서 다양한 생각의 실타래를 만들어 생각을 확장시킵니다. 확장된 질문속에 3.데이터찾기'를 합니다. 이는 데이터분석단계를 위한 검색단계라는 표현이 적절합니다. 인구자료, 매출자료, 시장자료 등 다양한 빅데이터를 찾을 수가 있습니다.

그러면 본격적으로 '4.데이터분석'을 들어갑니다. 이 부분이 데이터량이 많으면 파이썬과 R이나 BI를 써야 하는 단계입니다. 그러면 '데이터스토리텔링영역으로 '5.데이터퍼즐맞추기'입니다. 이 단계는 데이터분석으로 도출한 결과를 가지고 인사이트를 만드는 단계입니다. 이때 추가 질문도 하면서 미쳐 생각못한 점을 이끌어내야 합니다. '7.데이터에 옷입히기'는 데이터 시각화에 해당하는 단계일텐데요. 팀원들과 보고서를 공유하면서 파워포인트작업이 가장 많겠죠. 마지막영역으로 데이터기반의사결정입니다. '8.액션아이템만들기' 실행 아이템을 만드는 단계입니다. 구체적인 프로토타입이 나와야 합니다. '9.현장의 변화만들기'는 소비자의 목소리를 들으면서 실제로 실행하는 단계를 말합니다. 마지막 '10.소비자의 반응포착하기'입니다. 일종의 평가일수도 있고, 평가가 나쁘면 피봇팅을 검토하는 단계입니다.

저자가 질문속에서 데이터 인사이트를 발굴해내는 광경울 보면서 데이터분석을 다시 생각하게 되었습니다. 온라인서점에서 데이터분석이라고 검색을 해보면, 파이썬과 R을 이용한 코딩기술을 주로 다룬 책들이 소개되어 있습니다. 데이터분석은 컴퓨터프로그램언어로 코딩을 해야 가능한거야라고 윽박지르는 느낌입니다. 그러나 실제 그 데이터분석책들을 여러권 독파를 하고 기술도 빵빵하게 익혀서 자유롭게 데이터분석이라는 프로세스를 따라간다해도 진정한 데이터분석을 할수있는지 의문이 들었습니다. 우리가 진정으로 데이터분석을 통해 알아야 할것이 무엇인지에 대한 방법은 크게 알려주고 있지 못하기때문입니다. 데이터를 통해 우리가 무엇을 알아내는 것이 도움이 되는지를 생각하지 않는다면 상사가 시키면 고대로 코딩이나 하는 로봇과 무엇이 다를까하는 생각이 듭니다 <데이터 쓰기의 기술>에서 알려주는 10단계의 데이터분석 방법론은 데이터를 통해 어떻게 해야 효율적이고 유용한 데이터분석인지를 알려줍니다.