📔 시나브로 독서 [데이터 브랜딩,김태원] 🔖 발췌 요즘 들어 데이터 드리븐(Data Driven)이라는 말을 많이 듣습니다. '데이터에 근거한다'는 것의 의미는 무엇일까요? 데이터에

📔 시나브로 독서 [데이터 브랜딩,김태원] 🔖 발췌 요즘 들어 데이터 드리븐(Data Driven)이라는 말을 많이 듣습니다. '데이터에 근거한다'는 것의 의미는 무엇일까요? 데이터에 근거한다는 말은 데이터를 중심으로 선택하고 판단하여 의사결정한다는 것이지, 모든 것을 데이터에 의존한다는 뜻이 아닐 겁니다. 비지니스 의사 결정이 올바르게 되고 있는지 데이터로 검증하려는 것일 겁니다. 하지만 이게 말이 쉽지, 데이터처럼 명백한 수치와 결과를 들이대면 그것의 설득력은 배가되고, 이것이 굳어지면 우리는 데이터에 매몰돼서 끌려다니게 됩니다. 우리는 '데이터 위에서'가 아니라 '데이터 사고 위에서' 판단해야 합니다. 데이터는 스스로 말하지 않습니다. 의사 결정을 주도하는 것은 우리이며, 데이터로 뒷받침해서 데이터가 말할 수 있도록 해야 합니다. 데이터가 그 자체로 항상 확실한 답을 주는 것은 아닙니다. 우리는 무턱대로 분석부터 합니다. '데이터'부터 보는 것이죠. 하지만 데이터보다 '관점'이 먼저입니다. 생각과 판단이 먼저 이루어져야 합니다. 똑같은 데이터라 하더라도 관점에 따라 결과가 다르게 보입니다. 이 관점으로 가설을 수립하고 검증해보는 것이 데이터입니다. 단적으로, 데이터 분석은 가설 검증 과정 (Hypothesis Testing)입니다. 여기서 중요한 것이 이에 대해 우리가 가진 '생각의 폭과 깊이'입니다. 가설에 대한 생각의 폭과 깊이에 따라 분석의 결과물이 달라집니다. 데이터 분석을 통해 얻어진 결과의 질은 분석 이전에 수립한 가설의 수준에 따라 결정됩니다.