데이터 리터러시 (Data Literacy, 강양석 저)

(출처:Brunch)

 

 

데이터의 시대이다. 현재 하고 있는 업무때문만은 아닙니다. 여기저기서 데이터 활용 붐이인것도 이미 오래되었습니다. 그게 좀더 양이 많아져서 빅데이터가 되고, 데이터 기반의 분석 없이는 의사결정이 어려운 시대입니다.  

 

이 책은 데이터 리터러시(데이터를 잘 활용할수 있는 능력)관련된 내용으로 부제는 'AI시대를 지배하는 힘'이라고 거창하게 붙어놓았네요. 

 

저자는 이 책 여러군데에서 데이터활용에 앞서 가장 먼저 검토할 것은 '데이터 분석의 목적'을 꼽습니다. 일단 데이터 부터 모으고 보자하는게 현실인데, 그런 부분 loss가 많다는 거죠. 맞는 말입니다. 현상의 문제를 정확히 인식하고 그 문제를 해결할 목적으로 데이터를 모아야 합니다. 

 

출처 : 교보문고

 

데이터를 다룰 수 있는 기술적인 능력도 물론 필요합니다. 기초통계부터 R, 파이썬과 같은 언어까지도 알면 좋구요. 그런 내용은 어디서나 다 얘기하고 있습니다. 실제 필드에서도 그런 데이터 사이언티스트나 애널리스트들 몸값이 엄청 뛰었습니다. 그런데 정작 제대로 '설계'하는 사람은 찾아보기 쉽지 않습니다. 이 '설계'라고 제가 애기하는 영역이 책의 저자가 언급하는 '목적정의'라고 하는 것과 비슷합니다.

 

"'선 문제해결, 후 역량동원 방식'은 데이터 리터러시 역량교육에 있어 매우 중요한 방향이 된다."

 

데이터 윤리, 프라이버시 이슈, 데이터 품질, 공유, 보관 등등 가볍지 않게 다뤄야 할 내용들이 무척 많습니다. 하지만 저도 가장 강조하고 싶은 부분이 앞단계에서의 목적에 맞게 데이터 수집을 설계하고 그 목적에 맞게 데이터를 분석해야합니다. 수집된 데이터는 원천데이터쪽으로 간다 하더라도 더 정확하다는 보장은 없습니다. 데이터가 수집될 때의 각 상황별 여건이나 맥락정보까지 모두 포함되어 있지 않을 경우가 많기때문이죠. 이럴 경우에 초반에서의 오차가 뒤로 갈수록 걷잡을수 없는 오차로 커지기도 합니다. 그런 측면에서 데이터활용 Loop에서 피드백은 무척 중요한 역할을 합니다. '데이터는 쓰면 쓸수록 단단해진다'라고 저자도 본 도서에서 강조하고 있습니다. 

 

데이터 마인드 

이 책에서 저자가 강조한 데이터마인드가 눈의 띄어서 옮겨봤습니다. 
① 증거주의 : Fact Check의 생활화 뭐 그런개념

② 의무적 회의감과 지적 겸손 : 데이터를 의심하고봐야하고, 틀렸을수도 있다라는 생각을 갖고 있어야함(공감됩니다.)

③ 사실에 대한 용기 : 겸손에서와 달리 확신이 있으면 가설과 반대되더라도 손을 들수 있어야함

④ 데이터의 힘과 한계를 동시에 이해

데이터기반의 문제해결과정 

일반적인 문제해결과젱과 크게 다르지 않지만 중간중간 데이터의 활용이 크다는점이 강조됩니다. 

① 문제정의 (+ 문제 맥랑 파악 + 문제 핵심원인 지목 )

② 가설수립 (+ 가설 상호 비판 + 가설검증 어프로치 설계)

③ 가설검증 (+어프로치 기반 데이터 획득 + 데이터 가공에 따른 가설 진화)

④ 소통 (+충분석 관점 추가 분석 점검 + 데이터 커뮤니케이션)
상기 단계에서 데이터분석만이 능사는 아니고, 주요 단계에서는 직관의 역할이 훨씬 크다고 저자도 강조하고 있네요. 

어프로치, 즉 문제해결을 위한 방법에 접근하는 단계는 맥락적 사고와 연산적 분석력이 만나는 지점이라 데이터기반의 문제해결과정에서 하일라이트라고 저자는 말합니다. 

 

"엄밀히 말해 데이터는 '최초 작성자가 세상을 읽은 관점을 담은 그릇'이므로, 아무리 단순한 데이터라 해도 설명문이라기보다는 하나의 논설문에 가깝다고 봐야한다. 주장은 사실을 해석하고 전달하는 과정에서 발생하는 게 아니라 사실을 모으는 과정에서 이미 시작되기 떄문이다." -p.123

 

 

저자가 여기저기 내용을 인용한 부분도 좋은 정보가 되었는데요, 위의 저말은 정말 공감되었습니다. 주변 돌아가는 상황을 직시ㅏ한다면 사실 그렇다는거 어렵지 않게 알수 있거든요. 

 

이 책은 크게 두개로 구분됩니다. 1~5장은 기본기에 대한내용이고, 6장부터가 데이터 리터러시를 키우는 내용입니다. 

컨설턴트 출신답게 기본기에 대한 내용도, 데이터 리터러시 기본역량 요약을 표형식으로 잘 정리해 둔점이 마음에 듭니다. 

 

 

"데이터는 단순히 숫자의 집합이 아니라 영감을 주는 소재다. 데이터를 볼 때마다 그 메시지를 자기화해보는, 즉 공감을 시도해 보는 습관이 필요한 것이다. 데이터는 우리가 말을 걸어주길 기다리는 존재다." p.220

 

6장부터가 이 책의 진짜 내용입니다. 저자의 많은 경험과 인사이트가 녹아있는 부분이 많으니 관련업종에 입문하시는 분들께 추천드립니다. 

 

해당도서와 상관없지만 비슷해서 인용 (출처:UX designers)