분석은 누구나 할 수 있지만성과는 아무나 만들 수 없다!
기술이 발달할수록 오히려 중요해지는 것은데이터를 분석하고 해석하는 인문학적인 능력이다
"심리학으로 니즈를 발견하고팔리는 방법을 데이터로 확인합니다."
영수증은 대상에 따라 다른 데이터로 변한다. 회사에서는 매출로, 가게에서는매상으로, 소비자에게는 가계부로 바뀔 수 있다.
따라서 데이터 사이언티스트는 3가지 영역 즉, 데이터를 분석하는 ‘기술‘, 상황에 맞게 ‘통계‘를 적용할 수 있는 지식, 분석의 결과를 해석하고 전달하는 ‘인문학적 역량을 각각 일부라도갖춰야 한다(1명의 데이터 사이언티스트가 3명의 몫을 한다고 생각할수도 있지만 꼭 그렇지는 않다. 이 내용은 뒤에서 다룰 것이다).
기술, 통계, 인문이 만나는 교집합 부분에서 데이터 사이언티스트의 역할이 강조된다. 각 원의 크기는 사람마다 차이가 있지만 혼자서 세 영역의 합집합까지모두 아우를 수 있는 슈퍼 천재는 거의 없다.
처음에는 사람의 언어와 데이터 사이에 관계가 없다. 둘 사이의 연결 고리를만드는 것, 둘 사이에서 통역을 해주는 것이 데이터 사이언티스트의 역할이다.
금은 금인데 사금처럼 정제를 해야 금을 얻는 경우도 많다. 정말 귀찮고 어려운 일이지만 사금도 금이다. 손이 많이 가는 데이터도 때로는 귀한 가치를 지닌다.
9. 분석-실행-분석을 통해 확인한 것들로 다음 실행을 준비한다.
파마에 관한 지식으로 범인을 잡을 수도 있다. 전혀 상관없어 보이는 분야의지식이 내 일에 도움이 되는 순간은 언젠가 찾아온다.
매 순간의 선택이 나를 만든 것일까, 아니면 돌고 돌아 같은 길을 가게 되어 있었던 걸까? 지금의 나는 수많은 경우의 수 중 하나일까?
구슬이 서 말이어도 꿰어야 보배다. 그런데 구슬이 없으면 꿸 수가 없다. 데이터가 없는 회사에서 데이터 분석가는 의미를 잃게 된다.
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