[데이터 리터러시는 상황과 맥락에 맞게 데이터 | 커리어리

[데이터 리터러시는 상황과 맥락에 맞게 데이터를 읽고 쓸 줄 아는 것] 데이터의 시대고, 어디서나 데이터를 이야기하고, 누구나 데이터를 다뤄야한다고 말한다. 그런데 데이터를 다루고 말한다는게 무엇일까. 이전 세대에 대학이나 학교, 학원에서 노트 필기를 하는 것과 크게 다르지 않다. 경험상, 선생님의 모든 말씀을 다 빼곡하게, 심지어 너무 이쁘게 노트하는 친구가 있었다. 그런 친구들이 다 공부를 잘하거나 시험을 잘 보진 않았던 것 같다. 요점만 간단히 정리해서 자기 자신만 알아보는 필기를 하는 친구도 있다. 대체로 공부도 잘하고 시험도 잘 보는 친구였고, 무엇을 필기하고 기억하면 되는지 아는 친구였다. 그리고 필기도 안하고 수업도 대충 듣다가 앞에 필기 이쁘게 한 친구들 노트 빌려가는 친구가 있다. 이런 친구가 대게 필기를 한 친구보다 시험 성적이 좋다. 데이터를 적재해야 하는데, 1. 그냥 모든 데이터를 잘 적재하는 것, 만으로는 데이터를 적재한 사람조차 데이터를 잘 활용할 수 없다. 2. 개별 데이터가 어떤 역할인지 사전에 이해하고, 그 역할에 맞게 적재해야 나중에도 쉽게 데이터를 골라내고 빠르게 이해할 수 있다. 3. 그리고 이런 적재 데이터에서 어떤 데이터를 확인하고 꺼내야하는지 그 맥락을 이해해야 한다. 이게 ‘데이터 리터러시’라고 생각한다. 최근 온라인으로 듣는 데이터 강의가 많은데, 대부분의 강의가 엑셀, 파이썬, 태블로, SQL 등등 데이터 시스템을 다루는 것에 집중되어 있는 것 같다. 물론 그게 기본이긴 하다. 실제로 그 프로그램을 다루지 못하면, 시스템이 갖춰진 대기업에서 조차도, 원하는 데이터를 가공하거나 접근하지 못하기 때문이다. 하지만 데이터를 상황에 맞게, 목적에 맞게, 그리고 맥락에 맞게 다루고 해석하고 그래서 전달하는 것은 배우기 쉽지 않다. 사실상 기업 내부에서 배우고 가르쳐야할 일 같다. 지금은 어디서나 고객이, 상품이, 돈이 움직이면 데이터도 쌓인다. 누가, 어느 기업이 이 데이터를 제대로 잘 적재하고 있고, 제대로 잘 이해하며, 제대로 잘 활용하고 있을까? 책 한 구절에서 본 예시가 너무 리얼해서 마지막으로 남겼다. ‘한 글로벌 리테일 기업의 데이터 분석팀이 점포별 성과 격차가 발생하는 요인을 분석했다. 분석팀은 수천 개 점포의 여름 시즌 데이터를 이용해 분석을 시도했고, 전문 인력과 분석 솔루션을 보유한 점포들은 확실히 성과가 좋았고, 이직률과 근무만족도는 모두 현저히 낮았다고 보고했다. 보고 내용을 듣던 대부분의 임원들은 뭔가 큰 노하우를 찾았다는 기쁨에 대부분 감동을 느꼈지만, 한 임원의 질문에 그 감동은 사라지고 말았다. “이 분석에는 언제 데이터가 사용된 건가요?” 여름 한 철 데이터를 썼다고 분석팀이 답변하자 모두가 당황해했다. 리테일 산업 특성상 여름은 비정규직 직원 비율이 높고 점포 성과도 다른 계절 대비 세 배의 차이를 보일 정도로 불안정해, 어떤 결론을 얻기 위해 분석하기엔 적합하지 않은 시기였기 때문이다. 분석팀은 리테일 산업의 여름 특수성이라는 맥락을 이해하지 못한 것이다.’ - 데이터 리터러시, 강양석

2021년 9월 12일 오전 5:57

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