데이터는 양, 기술이 아닌 마인드다

데이터는 복잡다단한 현상에 대한 바르고 정확한 지식을 얻고, 이를 지렛대 삼아 주어진 문제를 해결하려는 사고방식으로 하나의 렌즈와 같다. 어떤 관점으로 렌즈를 통해 사물을 들여다보느냐의 문제이지 데이터 규모의 문제가 아니다. 스몰데이터이든 빅데이터이든 데이터를 통해 현상을 파악하고 제대로 이해하고 제품과 서비스를 개선하여 새로운 가치를 창출할 때 데이터의 진정한 의미가 있다. 따라서 데이터는 양과 기술이 아니라, 마인드다.
데이터를 통해 무엇을 할 수 잇을 것인가를 생각하고, 그 결과를 바탕으로 어떻게 활용할 것인가를 고민한다면 스몰데이터로도 필요로 하는 시장의 변화를 감지(sensing)하고 통찰(insight)을 할 수 있다.

디지털시대 생존법,
데이터 리터러시부터 갖춰라

우리의 일상에서 일어나는 모든 내용이 디지털로 기록되고 있다. 아날로그 시대에는 개인들 머릿속에 기록되고 오로지 혼자만 이용했다. 그런데 디지털 시대에는 컴퓨터에 데이터로 저장되어 필요로 하는 모든 사람이 이용할 수도 있는 세상이 되었다. 이제 데이터를 다룰 줄 아는 사람과 그렇지 못한 사람으로 구분할 수 있다. 새로운 디지털 세상에서 누가 살아남을까? 누가 경쟁력을 발휘할 수 있을까?

데이터를 다루는 것이 이제는 선택이 아니라 필수가 되고 있다. 데이터를 제대로 보고 읽을 줄 아는 능력을 데이터 리터러시(data literacy)라고 한다. 데이터 리터러시는 데이터를 목적에 맞게 활용하는 데이터 해석 능력 즉 문해력이다. 데이터에 담겨있는 의미를 파악해 내는 능력이야말로 디지털 세상에서 살아가는 필수 능력이다. 디지털 세상을 살아가는 우리 모두에게 필요한 능력이다.

데이터 리터러시,
비즈니스 문제 해결을 위한 첫걸음

비즈니스 환경은 끊임없이 새로운 의사결정을 요구한다. 일상적인 의사결정은 자동화 되어 있기도 하지만 중요한 의사결정은 아직 대부분 의사결정자의 의사결정에 의해 이루어진다. 이때 데이터의 도움을 받으면 보다 쉽게 통찰할 수 있고 오류를 줄일 수 있다는 생각으로 데이터를 먼저 찾는다. 우리가 데이터를 가지고 있으면, 데이터에서 멋진 통찰을 할 수 있을 것이라고 기대를 하게 된다. 과연 그럴까? 혹은 데이터가 없기 때문에 통찰을 하지 못한다는 불평을 하며 책임을 회피하고 싶어 한다. 이 경우에 데이터를 제공하면 멋진 통찰을 할 수 있을까?

데이터 리터러시 :
텍스트 마이닝으로 뉴스 분석하기

시장 환경이나 트렌드를 알고 싶을 때, 신제품 아이디어를 얻고 싶을 때 가장 쉽게 접할 수 있는 데이터는 무엇일까? 아마도 시장에 나와 있는 2차 자료를 먼저 찾아볼 것이다. 또한 각종 설문조사 결과나 전문기관의 분석 자료를 살펴볼 것이다. 이런 자료에서 나에게 딱 맞는 자료가 있다면 다행이지만 대체로 뭔가 부족한 부분 때문에 소비자들에게 직접 물어보고 싶은 욕구가 생긴다. 그래서 내가 목적으로 하는 결과를 얻기 위해 조사 기획을 하고 직접 설문조사를 하면 원하는 결과를 얻을 수 있다고 생각한다.

하지만 트렌드나 신제품 아이디어는 소비자에게 질문한다고 해서 답을 찾을 수 있는 내용이 아니다. 설문조사는 신제품 콘셉트를 제시하고 수용도 조사를 할 때 어느 정도 답변을 들을 수 있다. 하지만 어떤 제품이 필요한지, 어떤 콘셉트로 제품을 만들어야 하는지는 답하기 어렵다. 즉, 설문조사로 기술적인 조사는 가능하지만, 탐색적인 조사에 성공할 가능성은 적다. 마케터나 제품기획자가 신제품에 대한 아이디어를 얻고자 한다면, 설문조사로는 어느 정도 한계가 있는 것이다. 앞에서 언급한 2차 자료에서도 아이디어가 없다면 어떻게 해야 할까?