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데이터 쓰기의 기술 - 따라 하면 끝나는 단계별 데이터 분석 10
차현나 지음 / 청림출판 / 2021년 3월
평점 :
그럴 것이다 vs 실제로 그렇다
이 둘은 엄연히 다르다. 데이터 분석은 ‘그럴 거야~’라는 막연한 추측을 ‘정말 그래!’ 또는 ’어 아니네?!’란 사실 확인으로 슬기롭게 연결해주며 생활 속 의사결정을 지원한다. 그래서 매력적이다.
전에 ‘데이터 읽기의 기술’을 읽고 흥미를 느껴 이 책도 바로 집었다. 이미 공공 데이터부터 기업 데이터, 개인 데이터까지 모든게 데이터인 세상에 살고 있지만 정작 어떤 데이터를 어떻게 활용해야할 지는 몰라 막막하고 궁금했던 터였다.
저자는 데이터로 변화를 만들기 위한
데이터 쓰기 기술 3단계를 소개한다.
1. 데이터 디자인
- 무엇이든 궁금해하고, 질문을 만들어라.
(예.요즘 제주도 가려면 얼마 들어요?)
- 문장을 쪼개서 꼼꼼하게 따져라.
(요즘 : 이번 주? 이번 달? 올 여름? 언제인지, 제주도 가려면 : 왜 가는가? 여행인가 교통 수단인가? 편도인가 왕복인가? 여행이면 총경비인가? , 얼마 : 단위는? 정확한 금액을 원하는가? 1인 기준인가? , 들어요? : 전체 비용인가? 세부 항목 포함인가? 필수와 선택 비용을 나눠야하나? 등)
- 어디서 어떤 데이터를 찾을 것인가.
(로그 데이터: 날 토마토, 데이터 테이블: 손질된 토마토, 대시보드: 케첩, 보고서: 토마토 파스타. csv 정도가 괜찮)
- 작은 것부터 분석하라
(최근 매출의 모양을 직접 그려보는 것 같이 작은 것부터 시작해서 나아가기)
2. 데이터 스토리텔링
- 데이터 퍼즐을 맞춰 인사이트를 만들라.
(구슬을 꿰듯 분석 결과를 분류하고, 재배열하기)
- 변화를 만들 제언을 하라.
(방향성과 디테일의 균형을 잡아 현장에서 활용할 수 있는 구체적인 제언 하기)
- 데이터에 옷을 입혀 공유하라.
(청자에 따라 스토리를 달리 구성해서 전달하기)
3. 데이터 기반 의사결정
- 구체적이고 실현 가능한 액션 아이템을 만들라.
(열린 토론으로, 로드맵을 구체화하기)
- 시장에 실제로 적용하라.
(아이템을 현실에 보이고, 현장의 목소리를 데이터화하기)
- 성과를 검증하고 리뷰해라.
(질문하기부터 현실화까지 전 과정을 검토하고, 실패/성공결과도 데이터로 분석하기)
중요한 것은 데이터는 어디까지나 기업이나 조직의 성장 동력이지 평가 수단은 아니란 것.
뒤의 10가지 사례는 쓱 읽어보면 될 것 같다.
앞의 단계별 설명을 한 번 정리하고 싶어 써봤는데,
비전문가를 위한 데이터 사이언티스트의 팁이라니
다음에 기회가 되면 적용해봐야겠다.
데이터에 관심 있는 사람에게 일독을 추천합니다.