데이터 리터러시란 의미 없는 단어에 대한 생각

그게 뭔데?

오늘 이런저런 글을 읽다가 요즘 회사들은 po들에게 데이터 리터러시 능력을 요구한다는 글을 보았다. 음.. 내가 생각했을 때 정말로 데이터 리터러시를 (그것이 무엇인지는 모호하지만) 중요히 여기는 회사였다면 리터러시란 단어를 사용하지 않을 것이라는 생각이 들었다.

데이터 거버넌스처럼 데이터 리터러시란 말 또한 매우 모호한 단어이다. 데이터 해석 능력 이라는 말과 동일한데, 무슨 데이터를 어떻게 해석 할 수 있어야 데이터 리터러시가 있다는 말인가? 의사들이 차트를 보고 해석하는 것도 데이터 해석이고, 회계사들이 재무제표 보고 이해하는 것도 데이터 해석이다. 그럼 도대체 IT 회사들이 말하는 데이터 리터러시는 무엇인가?

책을 읽든, 기사를 보던, 아니면 엑셀 시트 장표를 보던, 모두 데이터를 습득하고 해석하는 행위이다. 물론 IT회사들이 이런 것들을 데이터 리터러시라고 하지는 않을 것이다(자신들도 잘 모르기에 느낌적인 느낌으로).

내가 생각하는 회사에(특히 스타트업) 필요한 데이터를 읽고 해석하는 능력을 쪼개 보면 아래와 같다

1-1  회사 비즈니스 모델 및 서비스를 구조화시킬 수 있는 것.

1-2 위 구조의 과거, 현재, 미래를 관측하기 위해서는 어떤 위계적 수치들을 측정해야 하는지 의사결정할 수 있는 것

2-1 기본적인 통계지식(AB test)

3-1 산업에 대한 도메인 지식

4-1 관측한 현실과 데이터를 해석할 수 있는 다양한 지식 프레임(경제학, 사회학..)

5-1 현상과 사고를 수식화 하는 능력

위의 5가지 정도의 능력을 조합하면 이것이 데이터 리터러시, 즉 산업에서 요구하는 데이터 해석 능력이 되지 않는가 생각한다

이를 반대로 말해보면, 사실 그 누구도 그것이 무엇인지 모르는 데이터 리터러시라는 단어를 요구 업무 능력에 작성하기보다는 그냥 위와 같이 이해 가능한 세부 능력으로 쪼개서 말하는 게 모두에게 좋다고 생각한다.

앞으로 누군가 요즘 데이터 리터러시가 중요하다고 말한다면, 도대체 그것이 무엇이냐고 반문해보자