당혹스러웠지만 추천하는 <나이팅게일 평전>

나이팅게일 평전 - 도설 간호노트와 함께
이바라키 타모츠 지음, 공순복 옮김 / 군자출판사(교재) / 2016년 6월

나이팅게일을 Business Intelligence 업계 종사자로서 존경하고 있었지만, 인생 전반에 대해서는 띄엄띄엄 알던 터라 이바라키 타모츠 작 <나이팅게일 평전> 소개글을 보자마자 주문했습니다. 만화이기에 아이들에게도 권하기 좋겠다는 생각도 했습니다. 책을 읽고 나니 초등학생에게 권하기에는 적당하지 않겠다는 생각이 든 것 외에는 전반적으로 만족했습니다. 딸이 좀 더 진취적으로 자라기를 바라는 부모에게는 적당한 시기를 보아 권하기를 제안합니다.

굳이 이렇게 표현할 필요가 있었나 싶은데, 그가 겪었을 혼란과 환란을 독자도 절감하게 하려는 의도였다면 성공한 듯 싶습니다. 전반적인 톤이 지극히 개인적으로 마음에 들지 않아, 저자는 오로지 1부 평전 마지막 페이지를 위해 이야기를 그렇게 풀어나갔나 하는 생각도 했습니다.

2부 도설 '간호노트'는 세균감염이라는 개념이 자리 잡지 않아 손 좀 씻고 진료하자는 제멜바이스를 죽였던 의학계 수준에서 분투하며 만든 기록입니다. 현재 기준으로 틀린 부분은 따로 정리해도 좋지 않았을까 합니다.

이바라키 타모츠 작 <나이팅게일 평전>을 나이팅게일에 대한 배경지식 없이 보면 오히려 그가 이룬 업적과 행정가로서 보인 면모를 놓치기 쉽지 않을까 걱정스럽습니다. 골방에서 편지만 썼다는 묘사로는, 그가 얼마나 혹독하게 자신을 채찍질했는지는 알 만하지만, 아무리 영국 여왕이 든든한 배경이 되어 준다고 해도 개혁이라는 어휘가 가벼울 정도인 업적들을 설명하지 못하기 때문입니다.

설명에 아쉬운 점이 있어도 제가 이 책을 권하는 이유는 일단 얇아서입니다. 만화로 평전과 간호노트를 모두 담고도 책 두께는 1cm에 지나지 않습니다. 나이팅게일에게 관심을 갖기 시작한 사람에게 부담 없는 수준으로 자세히 알려주는 입문서가 되어 줍니다. 정말 나이팅게일을 존경할 사람은 고작 이 정도로 그를 폄하하지는 않을 겁니다.

철학책인가 - 알고리즘, 인생을 계산하다

알고리즘, 인생을 계산하다 - 일상의 모든 문제를 단숨에 해결하는 생각의 혁명
브라이언 크리스천 & 톰 그리피스 지음, 이한음 옮김 / 청림출판 / 2018년 3월

어려운 기술을 다루지 않는 편이긴 해도, 소위 이과 감성 없이는 완독하기 힘들다고 본다. 그러나 기술을 징검다리로 두고 사례, 예화를 쫓아가다 보면, 흥미를 잃지 않고 삶을 살아가는 데에 유용한 힌트를 얻게 된다. 이 책에서 소재로 삼은 기술은 초기 소프트웨어공학에서 다루는 알고리듬부터 무어의 법칙 대로 컴퓨터의 연산능력이 발달하다가 인터넷을 이루고 클라우드로 발전하여 인공지능까지 이제는 세상 모르는 것이 없을 듯한 컴퓨터 세상의 기반을 이루는 요소들이다. 다시 말해, 유용함에 있어서는 증명이 되고도 남은 정수이다. 그렇다 보니 우리네 인생에서 맞닥뜨리는 각종 문제를 해결하는 단초로도 활용할 수 있다는 게 이 책 저자의 바람이다.

• 서문 인생의 거의 모든 문제를 해결하는 알고리즘
• 제1장 살펴보는 일을 멈춰야 할 때 _ 최적 멈춤
  살펴보는 일은 37% 시점에서 멈추고 선택하라. 성공률은 37%에 수렴한다.
• 제2장 가장 최신의 것 vs 가장 좋은 것 _ 탐색/이용
  미지의 가능성을 계속 탐색하다가 이용한다. 과잉탐색? 최고의 것보다는 새로운 것, 안전한 것보다는 신 나는 것, 심사숙고하는 것보다는 아무렇게나 찍은 것에 중점을 두는 편이 합리적이다. 삶은 시간이 흐를 수록 더 나아져야 한다.
• 제3장 질서를 찾다 _ 정렬하기
  Round-Robin, ladder tournament, 싸움 대신에 경주.
• 제4장 잊어라 _ 캐싱
  유달리 정보 인출이 지연되는 현상은 아주 많이 알고 있기에 벌어진다. 지연이 드문드문 일어난다는 것은 중요한 지식을 금방 꺼낼 수 있는 곳에 보관했기 때문이다. LRU보다 뛰어난 알고리듬. LRU-K, 2Q, LRFU, ARC.
• 제5장 중요한 것부터 하라 _ 일정 계획
  일괄처리. 편지는 3개월 단위로 살펴보고, 팩스는 6시간마다 본다.
• 제6장 미래 예측 _ 베이즈 규칙
  좋은 예측에는 좋은 사전 확률이 필요하다. 우리의 기댓값은 우리의 경험을 나타낸다. 마시멜로 실험. 3세 아이를 얼마나 기다리게 하는지 수준에 따라 결과는 달라진다. 실험자가 믿을 만하면 성공하는 아이가 많아진다.
• 제7장 생각을 덜해야 할 때 _ 과적합
  완벽하려는 노력을 경계하라. 모든 유형의 기계학습에 정규화가 효과적이다. 불확실하고 자료가 부정확하다면 더 시간을 들일 가치가 없다.
• 제8장 그냥 넘어가자 _ 완화
  제약조건 완화. 제약조건들 중 일부를 제거하여 문제를 원하는 형태로 푼 후에 제약조건들을 다시 추가한다. 외판원 순회 경로라면 뒤로 돌아가는 것을 허용하는 게 제약조건의 완화라고 볼 만하다. 라그랑주 완화. 문제의 제약조건을 점수로 치환하고, 지키지 못하면 감점한다. (고비용) "안 하면 어쩔 건데?"
  • 제약 조건 완화: 단순히 일부 제약 조건을 완전히 제거하여 문제를 더 느슨한 형태로 만들어서 풀이를 진척하여 현실로 되돌린다.
  • 연속 완화: 이산적 또는 인진법적 선택을 연속체로 바꾼다. 아이스티 + 레모네이드 = 아널드 파머, 위나 아래로 반올림을 한다.
  • 라그랑주 완화: 불가능성을 단순한 벌점으로 전환한다. 규칙을 비트는 (또는 규칙을 깨서 그 결과를 받아들이는) 기술.
• 제9장 우연에 맡겨야 할 때 _ 무작위성
  무작위, 진화, 창의성. Serendipity. "우연과 총명함을 토대로, 탐구하지 않는 것들에 관한 우연한 발견을 늘 하는". 
• 제10장 어떻게 연결할 것인가 _ 네트워킹
  기억장치가 저렴해지면서 모뎀, 라우터, 스마트폰, 인터넷 기간망에 버퍼가 늘어나며 처리용량이 수천 배로 너무 커졌다. 많이 한번에 저렴하게 운반하느냐, 작지만 잦은 빈도로 운반하느냐.
• 제11장 남들의 마음 _ 게임 이론
  정지 문제, halting problem. 오류를 일으킬지 아닐지는 알지 못한다. leveling, 블러핑. 비크리 경매. 가장 높은 가격을 써낸 사람이 낙찰을 받되, 차점자가 쓴 입찰가를 지불하여 정직함을 이끌어낸다.
• 결론 계산 친절
  • 우리가 타인에게 더 친절할 수 있다면, 자기 자신에게도 더 친절할 수 있다.
  • 어려운 문제를 풀 때, 최상의 알고리즘은 오로지 최소한의 시간에 가장 설득력 있는 답을 내놓는 것이다.
  • 어려운 문제에 직면할 때, 효과적인 알고리듬은 가정을 하고, 더 단순한 해답을 향한 편향을 드러내고, 오류 비용을 지연 비용과 비교하여 절충하고, 우연을 받아들인다. 합리적이 된다.

이 책에서 다루는 기술을 잘 이해한다고 해도 자만해서는 안 된다. 논어를 마흔 줄에 읽고 도통한 것처럼 굴다가 강 건너 재해나 참사를 멀거니 보며 시를 읊거나, 바둑 좀 두었답시고 우주의 원리마저 이해했다는 듯이 남의 삶에 되도 않게 해설하는 나쁜 선례를 답습하지 않길 바란다. 이렇게 얘기하면서도 한편으로는 컴퓨터과학의 여러 해법이 인생을 잘 살아내려는 노력과 닮긴 해서 신기했다.

산전수전을 모두 겪고 풀어낸 DX 경험담

디지털 트랜스포메이션, 조직의 습관을 바꾸는 일 - 위아래로 꽉 막힌 DX를 뻥하고 뚫는 법 ㅣ 좋은 습관 시리즈 14
황재선 지음 / 좋은습관연구소 / 2021년 10월

디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation, DX 혹은 DT)을 해서 이렇게 저렇게 성공했다거나, DX가 정말 어렵다는 이야기는 참 많습니다. 반면, 실제 현장에서는 무엇 무엇 무엇이 어려운데 이렇게 저렇게 풀어가면 된다는 책은 많지 않습니다. 반면 이 책은 DX 추진에 필요한 사항을 쉬운 말로 술술 풀어서 설명합니다. 더불어 특기할 만한 점은 200쪽 분량으로 상당히 얇은 두께입니다. 보통 DX 어쩌구 책이라 하면, 온갖 사례와 기술과 법제를 망라하여 300쪽을 넘기곤 합니다.

왜 200쪽일까요? 저자에게 묻지는 않았지만, 이보다 얇으면 깊이가 부족해질 수 밖에 없고 이보다 두꺼우면 이 책이 설명하는 내용을 알아야 할 기업 경영진과 중간관리자가 읽지 않기 때문이 아닐까 합니다. 한국의 사오십대 남자는 정말 책을 적게 봅니다. 짧고 쉽게 썼으니 제발 좀 보라며 저자가 외치는 소리가 들리는 듯합니다.

저자의 세심함은 마지막 페이지에서도 빛을 발합니다. 파워포인트 장표에 참고하여 넣으라고 정리 장표까지 실었습니다. DX 관계자 여러분, 훑어라도 보시고 책장에 꽂아 두시길 바랍니다. 어느 순간 필요해질 때가 올 겁니다.

기본 지식을 정리한 ‘프로핏 레슨‘

프로핏 레슨 - 최고 이익을 만드는 23가지 경영수업
에이드리언 J. 슬라이워츠키 지음, 조은경 옮김, 유정식 감수 / 다산북스 / 2011년 4월

'시나리오 플래닝'으로 유명한 유정식 대표님이 감수했다고 하여 오래 걸려서나마 읽었습니다.

2022년 통념으로는 새로울 게 없지만(초판: 2002년) 자칫 놓치기 쉬운 이익 창출 모델 전반을 다루었습니다. 사업기획, 영업기획, 전략기획 업무를 맡게 되었다면 이 책의 훑어보는 것만으로도 도움이 되겠습니다. 스타트업이라면 어차피 따라 하지 못할 모델이 많긴 해도 도움이 될 내용 역시 많겠습니다. 중견기업, 대기업 종사자에게는 교양서로서도 손색이 없습니다. 만약 '누가 내 치즈를 옮겼을까' 스타일을 좋아한다면 이 책이 친숙하게 여겨질 겁니다.

첫 번째 수업 - 고객이 원하는 솔루션을 창조하라: 고객 솔루션 이익모델

두 번째 수업 - 경쟁사가 넘보지 못하게 방화벽을 구축하라: 피라미드 이익모델

세 번째 수업 - 하나의 상품을 다양한 방식으로 팔아라: 다중요소 이익모델

네 번째 수업 - 고객에게 패키지로 제공하라: 스위치보드 이익모델

다섯 번째 수업 - 경쟁사보다 빨리 이익을 뽑아내라: 시간 이익모델

여섯 번째 수업 - 될 만한 하나의 프로젝트로 승부를 걸어라: 블록버스터 이익모델

일곱 번째 수업 - 하나의 소스로 다양한 상품을 개발하라: 배가증식 이익모델

여덟 번째 수업 - 투철한 기업가 정신으로 무장하라: 기업가 정신 이익모델

아홉 번째 수업 - 전문가 중심의 조직을 구축하라: 전문가 이익모델

열 번째 수업 - 한 번의 설치로 수요를 지속적으로 창출하라: 기준 설정 이익모델

열한 번째 수업 - 업계의 표준을 구축하라: 업계 표준 이익모델

열두 번째 수업 - 강력한 브랜드를 구축하라: 브랜드 이익모델

열세 번째 수업 - 전문제품으로 틈새를 파고들어라: 전문제품 이익모델

열네 번째 수업 - 지역을 넘어 쓰나미처럼 멀리 확장하라: 지역 리더십 이익모델

열다섯 번째 수업 - 거래 규모가 큰 고객을 찾아라: 거래 규모 이익모델

열여섯 번째 수업 - 산업을 좌지우지하는 통제점을 차지하라: 가치사슬 포지션 이익모델

열일곱 번째 수업 - 경기 사이클에 따른 차익을 노려라: 사이클 이익모델

열여덟 번째 수업 -판매 후에 생길 이익을 놓치지 마라: 판매 후 이익모델

열아홉 번째 수업 - 다음에 올 파도에 먼저 올라타라: 신제품 이익모델

스무 번째 수업 - 시장점유율을 점유하라: 상대적 시장점유율 이익모델

스물한 번째 수업 - 누적된 경험으로 이익을 극대화하라: 경험곡선 이익모델

스물두 번째 수업 - 미래의 비즈니스 모델을 예상하고 빨리 전환하라: 비즈니스 전환 이익모델

마지막 수업 - 디지털로 비즈니스를 전환하라: 디지털 이익모델

그렇다면 이 책을 널리 추천하느냐? 이익 모델을 공부하고자 한다면 다른 비즈니스 모델 책을 읽어도 좋다고 봅니다. 매년 하위 10% 평가를 받은 직원을 가차없이 해고해 버린 잭 웰치에 대한 너그러운 평가나(∵ 초판: 2002년) 뭔가 득도한 듯한 멘토 캐릭터가 제 성향에 비추어 거슬려서인지 선뜻 추천하지는 않게 됩니다. 제가 직접 아는 임원들은 아귀다툼에서 악전고투하며 종종 전전긍긍하던 모습을 보이던 터라 도인인양 구는 임원 캐릭터가 자꾸만 이세계를 다룬 판타지처럼 느껴져 집중하기가 힘들었습니다. 그래도 참고할 사항은 꽤 있습니다.

특히 각종 숫자에 능숙해지라는 조언은 저 역시 금과옥조라고 봅니다. 마케팅과 디지털에 대한 언급 역시 유용합니다. 저자의 통찰이 결코 가볍지는 않습니다. 일독할 만한 가치는 충분합니다.

실무자에게는 좋고 완전 초보자는 생각해 보시고

데이터로 전문가처럼 말하기 - 효율적 의사 전달을 위한 데이터 시각화와 비즈니스 스토리텔링의 기술
칼 올친 지음, 이한호 옮김 / 한빛미디어 / 2022년 8월

데이터를 다루는 업무를 20년 정도 하면서도 입문서를 가끔 찾아 읽습니다. 어느새 놓치고 있던 기본을 되새기는 기회가 되기 때문입니다. 그래서 골라 보았습니다만, '데이터로 전문가처럼 말하기'는 입문서라고 볼 책은 아니었고, 입문단계를 벗어난 단계에서 받아들일 게 많았습니다.

PART 1 커뮤니케이션과 데이터

  CHAPTER 1 이것이 커뮤니케이션이다

  CHAPTER 2 이것이 데이터다

데이터 분석이나 시각화를 공부해볼까 하며 입문서로만 알고 이 책을 펴들었다가 당황하지 않을까 싶습니다. 이 책을 집필한 취지를 설명하는 철학, 데이터베이스에서 데이터레이크를 넘나드는 업무 전반에 대한 언급은 꽤나 함축적이어서 실무 경험이 없이는 이해가 어려운 부분이 많다고 봅니다. 반면, 분석 실무를 2~3년 해보았다면 자기 업무를 체계화하는 데에 조언을 얻을 만한 구석이 많습니다.

PART 2 데이터 시각화

  CHAPTER 3 데이터 표현

  CHAPTER 4 다양한 데이터 표현법

  CHAPTER 5 시각적 요소

  CHAPTER 6 시각화를 완성하는 맥락

  CHAPTER 7 메시지를 전달하는 방법

시각화 관련해서는 이전의 데이터 시각화 관련 도서와 같이 저자의 경험을 살린 조언이 빼곡합니다. 경험을 쌓다 보면 당연하다 싶은 내용이겠지만 그만큼 초년생들에게는 유용한 내용이 많다 하겠습니다.

PART 3 실무에서 데이터 커뮤니케이션의 활용

  CHAPTER 8 효과적인 데이터 기반 커뮤니케이션 전략 구현

  CHAPTER 9 특정 부서에 맞춰 일하기

  CHAPTER 10 내 것으로 만들기

중견기업, 대기업에서 데이터 분석 업무를 한다면 쓸모 있을 조언이 많습니다. 기업 정보 시스템의 리포트와 대시보드 (예: 태블로, MS Power BI)를 효과적으로 개발하고 다른 부서와 협업하는 노하우를 술술 풀어줍니다. 마지막으로는 이를 체득하는 법까지 짤막하게 다룹니다.

앞서 말했듯 이 책에서 다루는 내용은 입문자에게는 어려운 편입니다. 대단한 기술용어를 현학적으로 쓰지는 않지만 데이터 분석 업무 전반을 함축적으로 다루었기에 두껍지 않은 두께에 비해 많은 내용이 담겼습니다. 데이터 분석을 정말 쉽게 시작하고프다면 '사례 분석으로 배우는 데이터 시각화 (https://www.aladin.co.kr/shop/wproduct.aspx?ItemId=295668249)'를 권합니다. 체계적이며 단계적으로 설명하기에 입문자에게 더욱 알맞습니다.

그렇다 해도 통계학을 전공한 학부 3, 4학년 정도면 받아들일 내용은 많을 겁니다. 다만 이 책은 데이터베이스를 써먹는다는 전제를 둔 장도 많아서 그냥 파일 처리를 많이 하는 학계나 Kaggle 선수들로서는 파트 2가 참고할 만은 하되 다른 파트는 썩 와 닿지 않을 수도 있겠습니다. 달리 말해, 기업에서 데이터를 다루는 이들에게는 두고 두고 참고할 사항이 많습니다. 데이터 분석 업무를 2, 3년 정도 한 실무자는 되새길 만한 내용이 많아 유용할 테고 1, 2년차 실무자는 미리 읽어 두어도 좋겠습니다. 데이터 분석 업무를 전담하지는 않더라도 기획 분야와 같이 데이터를 기반으로 보고하는 업무를 하는 이에게도 유용합니다. 자기 영역에서 데이터를 다루며 잔뼈가 굵은 이에게도 요긴하겠다 싶은 구절이 많습니다.