데이터 분석의 핵심 1 : 구조적 이해

코딩 조금 한다고 데이터 잘 분석하는 것 아니다

데이터를 분석한다는 것은 무엇일까?

사실 말이 데이터 분석이지, 핵심은 결국 현 상황 혹은 객체를 분석한다는 말과 거의 동일하다. 단지 데이터라는 매우 성능 좋지만 오류가 많은 도구가 주어질 뿐. 그렇기에 많은 사람들이 "데이터 분석"이라는 단어에 홀려 들어가 데이터만 있으면, 그리고 코딩만 조금 할 줄 안다고 데이터를 정말로 잘 분석하게 되었다는 착각에 빠진다. 이는 산업 전반에 걸쳐 횡횡하는 잘못된 생각이다.

데이터는 매우 훌륭한 도구이지만, 도구가 생각을 대신해주지는 않기 때문이다. 그렇기에 데이터 분석을 배우기 전에 우리는 그래서 어떻게 하면 훌륭한 분석을 할 수 있는지 기초를 배워야 한다. 그리고 그 기초 중에 기초는 사물에 대한 구조적인 이해이다.

예를 들어, "매출이 왜 안 나와요?"라는 복창 터지는 질문을 받았다고 해보자. 대부분의 데이터 분석을 해봤다는 사람들은 데이터부터 드립다 파본다. 하지만 이는 굉장히 굉장히 틀린 방법이다.

 가장 먼저 해야 하는 것은 이런 질문이 나오기도 전에 서비스가 어떤 구조로 되어있고, 그 서비스 구조는 무엇을 향해 어떤 방식으로 굴러가고 있으면, 이러한 굴러감은 산업 전반과 고객들에게 어떤 영향을 미치고 있는지 미리 머릿속에 mental map 이 그려져 있어야 한다.

이러한 맨탈 맵 이 없다면  

"매출이 왜 안나와요?"라는 질문이 도대체 왜 주어졌으며 또 무엇을 요구하는지 "질문에 대한 분석"을 시작할 수 없기 때문이다. 물론 어떤 사람들은 왜 질문 자체를 분석해야 하냐고 할 수 있다. 슬픈 말이지만 대부분의 질문자들은 모호한 불쾌감과 무언가 해야 한다는 느낌만 있을 뿐 그래서 어떤 질문을 해야 효과적인 답을 찾을 수 있는지 모른다.

즉 질문을 받은 사람이 이 그 질문이 왜 나왔는지, 그리고 더 나은 질문은 무엇인지 궁리해야 한다는 것이다. 물론 이러한 질문에 대한 질문은 서비스, 산업, 고객에 대한 맨탈 맵이 그려져 있지 않다면 어디서부터 시작해야 할지 막막해진다

그렇다면 위의 두 단계, 즉 서비스 및 산업에 대한 맨탈 맵을 가지고 있고 이를 기반으로 핵심적인 질문을 찾았다고 해보자. 그다음 단계는 무엇일까? 바로 질문에 대한 가설을 새우고 그 가설을 검증하기 위해서 어떤 데이터를 봐야 하는지 궁리하는 것이다. 이때 서비스에 대한 데이터 방변의 구조적 이해가 없다면, 즉 서비스에서 어떤 데이터가 왜 그리고 어떻게 만들어지는지 전반적인 논리와 흐름을 모른다면 어떤 데이터를 봐야 하는지 알 수 없게 되어버린다. 즉, 가설을 검증하기 위해서는 서비스의 데이터 부분에 대한 맨탈 맵을 가지고 있어야 한다.

그렇다면 내가 계속 말하는 맨탈 맵 이란 무엇인가?

 어떤 것이 어떻게 작동하고 거기서 무엇이 파생되는지 그림을 그릴 수 있다면 그것이 바로 그 어떤 것에 대한 맨탈 맵이라고 할 수 있다. 안타깝게도 많은 데이터 분석가들이 데이터 그 자체에 함몰되어 데이터는 있는데 그래서 무엇을 해야 하는지 모르는 경우가 많다. 그러다 보니 별거 없는 보고서를 만들거나 수치만 뽑는데 급급하게 되고, 이러한 일들이 반복되다 보면 현타가 와서 퇴사를 하게 된다.

따라서 데이터 분석을 하고 싶다면 사물과 현상을 구조적으로 이해하는 것을 먼저 연습하도록 하자. 참고를 이런 사고를 잘하는 것은 굉장히 오래 걸리고 꾸준한 피드백을 요한다. 다행히도 나는 스런 경험을 하여 실력을 쌓을 수 있었지만 대부분의 사람들이 그러한 경험을 할 장소화 기회가 없다는 것이 어쩔 때는 많이 답답하게 느껴진다