책 '데이터 읽기의 기술' 리뷰

책 '데이터 읽기의 기술'

 

 

 

데이터분석가가 되기 위해 SQL, Python, Tableau 등 다양한 언어와 툴을 공부해왔다.

데이터분석가가 되고 난 후, 내가 공부했던 언어와 툴은 기본이고 여기에 '데이터를 어떻게 분석할지에 대한 역량'과 '왜 데이터 분석을 해야 하는지 목적'이 중요하다는 것을 알게 되었다.

이 책은 그러한 것들에 대해 알려주지 않을까 싶어 읽어보았다.

 

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인상 깊은 부분

- 인구통계학적 특성이 아니라 고객 행동에 기반 (p.50) 
- 어떤 시간대에 어떤 행동을 하는 사람들을 파악한 뒤 제품을 만드는 것이 훨씬 설득력 있음 (p.101) 
- 소비자는 자기도 모르게 거짓말을 할 때가 있다. 그러나 신체 전체로 거짓말을 체화하긴 어렵다 (p.133) 

 

예전에는 인구통계학적 특성을 기준으로 세그먼트를 나누었다. 

하지만 같은 환경에 있음에도 취향이 다르기 때문에, 고객 행동으로 나누어 분석하는 것도 유의미하다.

행동은 소비자의 심리가 반영되어 있기 때문에, 소비자의 무의식을 알 수도 있다.

 

 

- 사람들이 이해하지 못한다고 해서 덜 중요한 것은 아니다. 오히려 사람들이 낯설어 하는 내용을 쉽게 전달하려는 노력이 필요하다 (p.184) 
- ‘빅데이터’, ‘빅데이터’ 하기 전에 종이에 내가 원하는 데이터가 어떤 것인지 그려보자. (p.187) 
- 데이터로 말한다는 것, 상식적인 하나의 명제를 도출하고, 그 명제에 대해 아주 구체적으로 답변할 수 있다는 것이 데이터로 증명을 한 것과 아닌 것의 차이이다. (p.195) 
- 데이터는 철저히 설정한 목표 아래서만 가치를 가진다 (p.202) 
- 분석에는 기본적인 숙성의 시간이 필요하다. 논리적으로 이 분석 결과와 저 분석 결과 간의 상충이 없는지, 더 깊이 쪼개보면 다른 결과가 나오지는 않는지 확인하는 과정이 필요하다. (p.218)

 

데이터를 잘 활용할 수 있는 환경을 마련하기 위해서는, 사람들이 데이터를 쉽게 이해할 수 있도록 해야 한다고 생각한다. 어떻게 쉽게 전달할지에 대해서는 고민이 필요하다.

그리고 방대한 양의 데이터가 수집되는데, 활용하지 않으면 한낱 숫자일 뿐이다. 그렇기 때문에 데이터로부터 어떤 인사이트를 얻고 싶은지를 명확하게 설정하는 것이 정말 중요하다. 

또한 뚝딱! 해서 인사이트가 나오는 것이 아니기 때문에 조금의 시간을 가지고 세부적으로 분석해볼 필요가 있다. 

 

여기서 나도 아차 싶었던 부분이 나도 알고 있는 인사이트를 데이터 분석의 결과로 나올 때, 큰 의미가 없다고 생각을 했지만 데이터는 한 단계 더 들어가서 수치로 말해준다.

그 수치가 중요하다는 점. 그렇기에 의미없는 것이 아니라는 것이다.

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후기

1.

우리 일상생활 속에 어떤 데이터들이 있고, 그 데이터들로부터 어떤 정보를 얻을 수 있는지에 대해 사례와 함께 알려준다.

그래서 주니어 데이터분석가 뿐만 아니라 기획자, 마케터 등 데이터를 활용하는 다양한 직군이 읽어봐도 좋을 책이라고 생각된다.

 

2.

데이터가 중요해진 요즘, 데이터 기반 의사결정을 하려고 하지만 생각보다 많이 활용이 되지 않고 있다.

데이터로 엄청난 인사이트를 얻을 수 있을 것이라는 오해, 이미 알고 있는 인사이트를 데이터로 말해줬을 때의 실망 등등..

이러한 괴리감이 데이터분석가가 힘들어하는 부분이 아닐까라는 생각이 들었다. 

그렇기 때문에 데이터 분석을 할 때 목표를 설정하여, 데이터를 어떻게 활용할지를 명확히 해야 한다. 그래야 비로소 데이터가 가치를 가진다.

 

3.

데이터를 활용하는 누구나 이 책을 읽어본다면 어떻게 데이터를 활용해야 할지, 관점이 잡히는 책이라는 생각이 든다.