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.

정말 혼자 공부해도 되겠어요.

혼자 공부하는 컴퓨터 구조 + 운영체제 - 1:1 과외하듯 배우는 컴퓨터공학 자습서 ㅣ 혼자 공부하는 시리즈
강민철 지음 / 한빛미디어 / 2022년 8월

학부 때에 전공필수였던 '컴퓨터 구조'와 '운영체제' 과목은 꽤 어렵게 느껴졌습니다. 그래도 전공서적은 버리지 않았고, 아주 가끔은 회사 일로 찾아보기도 했습니다. 어느새 Java도 Spring 같은 프레임워크에서 쓰는 게 보편적이라 운영체제를 직접 상대할 일이 훨씬 줄어들었고, 퍼블릭 클라우드 기반의 MSA와 쿠버네티스가 흔해지면서 컴퓨터 구조조차 가상 위에 가상 위에 가상인 상황이며 당장은 이들 프레임워크에 능숙해지는 게 우선이 된 듯도 합니다. 그래도 이 프레임워크는 왜 이게 default일까, 왜 저런 기능은 나오지 않을까 같은 궁금증을 가지는 주니어 개발자와 엔지니어가 많을 겁니다. 그러한 니즈에 딱 맞는 책이 나왔습니다.

이 책이 제가 대학 다니던 시절에 있었다면 얼마나 좋았을까요? 더군다나 운영체제는 영문 원서라서 골치가 정말 아팠던 기억이 납니다. 나중에 읽어 보니 어차피 기술용어라 그냥 읽히는 수준이었건만 수업으로 들을 때에는 정말 힘들었습니다. 더불어 이 책에 나오는 그림은 정말로 이해에 도움이 됩니다. 전공서적의 그림들은 현학적으로만 느껴졌는데, 이 책의 그림들은 보면서 납득이 됩니다.

하지만, 분량이 전공서적의 절반 정도이다 보니 내용이 꽤 압축적입니다. 소견이지만, 이 책을 보고 RAID를 처음 접한 독자가 이 개념을 이해하지는 못할 겁니다. 물론 이 정도 분량으로 이 책보다 더 쉽게 쓰기는 힘듭니다. 아마도 그렇기에 혼공 홈페이지를 통해 이해를 돕는 게 아닐까 합니다.

https://hongong.hanbit.co.kr/컴퓨터-구조-운영체제/

2022년 9월 12일 기준으로 강의 영상이 모두 올라오지는 않았습니다. 몇 개를 보니 책에서 다루는 개념을 보다 친숙하게 느끼게 해줍니다. 보통 노력이 아닙니다. 영상 완결이 기다려집니다.

이 책은 컴퓨터공학도로서 '컴퓨터 구조', '운영체제' 과목 이수에 어려움을 겪거나 예습하려는 이에게 적극 권합니다. 컴퓨터공학도가 아니더라도 프로그래밍의 세계에 들어와서 이런 저런 교육을 받고 토이 프로젝트에서 코피를 쏟는 이에게도 권합니다. 스스로를 불안하게 하는 '깊이'를 채우는 데에 도움이 크게 될 겁니다. 이 책과 더불어 소프트웨어공학, 데이터베이스에 여력이 있다면 네트워크 관련 도서를 최신순으로 검색하여 골라 보면 어지간한 바탕은 다지는 셈입니다. 그후에는 실전 경험입니다.

https://www.aladin.co.kr/search/wsearchresult.aspx?SearchTarget=All&KeyWord=소프트웨어공학&KeyRecentPublish=0

이 책을 충분히 이해하지 못했더라도 자책하지 않기를 바랍니다. 수십 년 간의 지식과 경험이 쌓인 분야이기에 당연한 겁니다. 이 업계에서 계속 노력한다면 어느 순간 체득한 지식과 경험을 통해 이전보다 쉽게 이해가 가게 됩니다. 버리지 말고 가지고 계세요.

엄격하게 가르치는 ‘파이썬을 활용한 베이지안 통계(2판)‘

파이썬을 활용한 베이지안 통계 - 동전 던지기부터 월드컵까지 다양하게 배우는 데이터분석, 2판
앨런 B. 다우니 지음, 권정민 옮김 / 한빛미디어 / 2022년 6월

순전히 이름이 마음에 들어서 베이지안 통계를 좋아한다. 학교에서 제대로 배운 적은 없어서 '세상에서 가장 쉬운 베이즈통계학 입문'과 '만화로 쉽게 배우는 베이즈 통계학' 책을 읽은 정도다. 어쩌다 보니 업무에서 쓴 적도 없다. 그러나 호시탐탐 베이즈 통계학을 익히고 쓸 기회로 찾아오다가 이 책을 만났다.

 

통계학을 전반적으로 다룬 책을 포함해서 베이즈 통계학을 설명한 책을 통틀어 가장 상세하게 단계적으로 풀어나갔다고 단언한다. 베이즈 통계학을 배우고 싶은 사람은 이 책만 봐도 충분하지 않을까 한다.

파이썬 ＼ 통계학	통계학 좀 안다	통계학 모른다
파이썬 좀 안다	베이즈 통계학 역량을 휘리릭 올릴 수 있다.	차근차근 쫓아가서 완독할 만하다. 그런데 이 책이 하는 얘기를 100% 이해하지는 못할 것이다.
파이썬 모른다	파이썬 입문자 수준으로만 기술했기에 얼마든지 보아도 좋다. 그래도 def를 모르는 정도라면 기초는 훑어보고 다시 오자. 3장에서 소개하는 empiricaldist 라이브러리에 친숙해져야 한다.	전반적으로 수련을 하고 다시 오라.

책에는 연습문제 해답이 없으므로 홈페이지(http://allendowney.github.io/ThinkBayes2/)에서 확인해야 하는데, 개인적으로는 코드가 보기 쉽게 나와 있는 셈이라 유혹이 심했다. 이 책의 연습문제는 녹록하지 않다. 제대로 푼다면 시간을 상당히 할애해야 한다. 포기하지 않고 완주한다면 베이즈 통계를 현장에 적용하여 제대로 쓸 수 있을 것이다. 이런 얘기를 굳이 하는 이유는 평이하게 쓰인 듯하지만 웹소설 읽듯 술술 넘어가지는 않기 때문이다. 그렇기는 해도 앞서 말했다시피 책에서 이야기하는 바를 충실히 쫓아가면 체득하는 게 많아 보람이 따를 것이다.

아주 친절한 선생님인 ‘사례 분석으로 배우는 데이터 시각화‘

사례 분석으로 배우는 데이터 시각화 - 막대 차트부터 대시보드까지 태블로로 실습하며 배우는 인사이트 도출법
황재진.윤영진 지음 / 한빛미디어 / 2022년 6월

회사에서 중요하게 쓰는 대시보드 솔루션이 태블로라 골라 보았습니다. 다행스럽게도 단순한 태블로 사용법이 아니라 기본적인 대시보드 기능과 차트 종류 별 쓰임부터 스토리 텔링까지 다루어서 기대 이상으로 유익했습니다. 스토리 텔링은 SAP Lumira 솔루션이 강조하면서 관심을 가진 주제였는데 한국 BI 솔루션에서는 주류라 할 만한 태블로가 기능으로서 제공하니, 드디어 국내에서 스토리 텔링 사례가 많아지게 되겠지요. 그랬으면 좋겠습니다.

책 내용은 태블로를 기반으로 작성했으나, 태블로를 꽤 벤치마킹한 MS Power BI로도 쫓아서 할 수 있습니다. 초보자라면 메뉴 구조가 달라 생경하겠습니다만, 기능과 메뉴 위치를 대략 파악했다면 어렵지 않을 겁니다. MS 오피스 2013 이상 버전을 쓰거나 Office 365 사용자라면 엑셀의 Power View 기능으로 얼추 따라 할 수 있습니다. 하기 나름입니다.

신입사원이나 인턴이 만든 차트를 보면 예쁘긴 한데, 어떤 의의를 두고 왜 이 차트를 선택했는지는 이야기하지 못하는 때가 있었습니다. 물론 그런 차트라도 화려해서 좋아하는 사람이 있긴 했으나 여러 모로 곤란한 일이죠. 도리어 숫자가 담은 의미를 가리거나 곡해를 유발하면 큰일입니다. 도나 M. 웡이 지은 '월스트리트저널 인포그래픽 가이드'가 이런 면에서 아주 유용해도 상세수준이나 방향성에서 아쉬운 부분이 있었는데, 이 책은 그러한 아쉬움을 채우고도 남습니다. BI(Business Intelligence) 업계, 데이터 과학 업계에 들어온 입문자들에게는 일독과 함께 실습을 꼭 따라 해 보기를 권합니다. 피가 되고 살이 될 겁니다.