데이터 문해력 | 카시와기 요시키
#1 분석보다 활용, 결과가 아닌 결론을.
책을 한 줄로 요약해보면?
생각> 작업> 생각에서 인간이 기술보다 잘할 수 있는 것은 생각이고,
단순한 아이디어를 떠올리는 것이 아닌 어떤 결론을 위해서 이 전체 Flow를 생각하는 연습을 했으면 함.
읽으면 좋을 것 같은 분들은?
1. 이제 막 데이터 분석에 눈을 뜬 대학생 or 1~2년 차 직장인
2. 밤새 만들어간 보고서, 그래서 어떻게 하자고? or 결론이 뭐야?라고 매일 듣는 주니어
3. 후배가 깔쌈하게 일했으면 좋겠는데, 어떻게 설명해줄지 모르겠는 사수 or 선배
얻은 생각이 있다면?
1. 생각하고 > 작업하고 > 생각하기
데이터 분석(작업)에 앞서 이 분석을 왜 해야 하는지, 무엇을 위해 하는지, 어떤 것을 위해 하는지 생각하고 시작하라는 말. 너무나도 쉬운 얘기이고 뻔한 얘기 같다.
하지만 어디서도 그런 방법을 배운 적도 알려주는 강의도 드물다. 사수를 잘 만나서 잘 배우거나 혹은 알음알음 오랜 시간 싸우고 터지면서 노하우를 터득하거나 둘 중에 하나 말고는.
2. 생각을 왜 해야 하나?
직장인이라면 누구나 엑셀 파일 내 raw data가 눈앞에 있으면 어떻게든 그 안에서 무엇을 찾으려고 한다. 내가 가지고 있는 분석 지식, 툴, 스킬을 통해서. 나 역시도 똑같았던 것 같다. 분석방법에 취해 뭐가 중요한지는 모르고 끄적였던 나날들.
하지만 저자는 잠깐 멈추고 생각해보라고 한다. 문제 / 원인 / 해결방안을. 문제라고 생각했던 것들이 보통 원인이나 해결방안을 포괄하고 있는 것이 많은데 이를 구분하는 게 첫째로 중요하다고 한다. 무엇을 말하고 싶은지, 무엇을 확인하고 싶은지를 정확하게 알기 위해서.
3. 만드는 사람이 고생하면 보는 사람은 쉬워진다.
주관적인 의견이 아니라, 객관적인 자료로 설득하는 게 중요한 포인트이다.
그 자료가 데이터 분석의 결과물인 것이다. 누구나 끄덕이고 수긍하게 하기 위해서는(객관적으로 조지기 위해선) 만드는 사람이 더 많은 고민, 더 많은 생각을 해야만 한다.
4. 결과에서 그치는 것이 아니라, 결론이 무엇인지 얘기해줘야 한다.
몇 날을 밤새워가며 준비해 간 자료를 보고 팀장이 그래서 어쩌라고? 하는 적이 있었다. 그때 혼났던 이유를 돌이켜보면 결과만 전달하고, 결론을 준비하지 못한 것이었던 것 같다.
데이터 분석을 하고 멋있게 만든 표나 대시보드를 서술하는 것은 결과이다. 결론은 그 설명을 넘어서 다음 액션을 제안해야 한다. 이를 위해서 문제는 무엇인지 정의하고, 그 원인은 몇 가지라고 생각하는지 가설을 세우고, 그 가설이 맞는지에 대한 분석이 이뤄져야 한다고 저자는 얘기한다.
5. 뼈를 맞았더라도, 쉽게 바뀌지는 않을 테지만 바꿔보고 싶다.
지금이야 고민하고 분석하자고 얘기하지만 분명 쉽지 않을 것이다. 많은 케이스를 겪었던 저자도 마지막에 시간이 걸리고, 노력이 필요하다고 했으니까.
그렇지만 이 책을 읽고 들었던 3가지 포인트를 꼭 기억하면서 업무를 해야겠다.
1) 생각이 단순 아이디어만에서 그치는 게 생각이 아니라는 것
2) 상대방을 설득하려면 객관적인 비교를 통해서 설명해야 한다는 것
3) So what에 대한 나만의 결론이 분석에는 늘 담겨야 한다는 것
