[데이터 문해력 1~2장] - 데이터 툴이 중요하지 않은 이유

데이터 입문자, 데이터를 어떻게 읽어야할지 모르는 막막한 사람들이 보기 딱 좋은 책이라는 것을 1장 읽자마자 알았다.

(데이터리안 최고)

 

1.1장 : 기계가 할 일과 사람이 할 일

데이터 능력을 어떻게 향상시켜야할지 몰라 선택했던 것이 바로 '데이터 툴부터 다뤄보자.' 였다. 하지만, 툴을 배워도 나의 목마름은 해소되지 않았다. 내가 진정 갖고자 했던 능력은 툴을 다루는 것이 아닌 데이터를 통해 인사이트를 도출하는 능력이었다. 기획자로서 데이터 툴을 다루는 건 선택 조건이지, 필수 조건이 아니다. 데이터 분석가가 있는 회사라면 그 분들이 나보다 훨씬 정제된 그래프로 짜잔하고 보여줄텐데 말이다. 위의 비유를 이어서 하자면, 내가 어설프게 생선을 손질하게 되었을지언정 생선을 어떻게 요리해야 맛있는지는 알 수 없었다.

 

 

책 데이터 문해력

그런 나의 목마름을 알려준 고마운 책이다. 작가는 '문제', 원인', '해결방안'을 분명히 할 것을 계속해서 얘기한다. 데이터에 친숙하지 않은 사람들이 쉽게 실수할 수 있는 부분을 지속해서 얘기해주고 일깨워주려고 한다. 사실 1~2장까지 내용은 하나다. 문제 정의을 분명히 하는 것. 문제 설정이 분명하지 않으면, 본인의 가정대로 데이터를 끼워맞추는 일이 발생하고, 문제 속에 원인이 있어 결국 무엇을 말하고자 하는지 나중에는 불투명해진다는 등의 얘기를 해주고 있다.

 

작가가 문제 정의를 얼마나 중요시하는 지 충분히 느낄 수 있었다. 책의 1~2장을 통틀어 반복적으로, 그것도 사례도 많이 들어서 설명해준다. 개인적으로 사례를 많이 들어주는 걸 선호해서 좋았다. 내가 직접 생각해볼 수도 있고, 글만 읽을 땐 당연하고 쉬어보이는 것이 실제로 해보면 많이 어렵다는 걸 알 수 있다. (뭐든 직접 해봐야 안다ㅠ)

 

어떠한 문제를 해결하기 위해 어떤 지표를 들고와야하는지는 정답이 없기에 본인이 많은 고민을 할 수록 좋다는 얘기가 있었다. 기획도 마찬가지로 정답이 없고 많은 고민을 할 수록 좋다. '깊은 고민'은 직무와 상관없이 일잘러가 되고 싶은 직장인이라면 갖추어야할 필수적인 태도 같다. 깊은 고민을 안하는게 문제라 다시 한 번 반성하게 된다. 

 

이번 데벨챌 1주차 데이터 문해력 1~2강은 비교적 쉽게 읽을 수 있었다. 다음 3~4강은 어떤 내용이 있을지 기대도 되고 다른분들은 어떤 인사이트를 얻었을지 궁금하다. 지금 바로 보러가야지 ㅎㅎ