<앞으로 데이터 분석을 시작하려는 사람을 위한 책>
[독서노트]
앞으로 데이터 분석을 시작하려는 사람을 위한 책, 구도 다쿠야 저, 김정환 역, 루비페이퍼, 2014.
이 책은 데이터와 빅데이터에 대한 관심이 높아지기 시작한 시기에 저술되었다. 저자는 컨설턴트로 데이터 관련 프로젝트 경험을 바탕으로 데이터를 업무에 활용하여 가치를 달성하는 방법을 제시하고 있다. 공공 및 기업의 데이터 프로젝트를 어떻게 수행해야 성공할 수 있는지 사례를 통해 설명하고 있다.
이 책은 제목과 같이 데이터 분석을 하고 싶은 사람들이 읽으면 좋은 책이다. 그것도 데이터 분석 프로젝트를 계획하거나 데이터 관련 프로젝트에 대한 컨설팅을 하고자 하는 컨설턴트에게 적합한 책으로 보인다.
일반인이 보고자 한다면 2장의 기본적인 통계 지식 파트가 도움이 될 것으로 보인다.
조직 내에 데이터 분석 프로젝트를 도입하고자 할 때 전반적인 이해에 도움이 될 수 있는 정도의 책이라고 생각한다. 진짜 데이터 분석을 시작하고자 한다면 보다 전문적인 서적을 통해 통계와 데이터 분석에 대한 깊이 있는 이해를 할 필요가 있다.
<기억하고 싶은 문장>
p.15. 올바른 수단으로 수집한 가공되지 않은 데이터(raw data)는 절대 거짓말을 하지 않는다. 또한 그런 데이터를 바탕으로 올바르게 도출한 분석 결과는 기업 등의 조직이 현재 상황을 파악하도록 도울 뿐만 아니라 앞으로 나아가야 할 방향을 제시해 준다.
p.15. 데이터 분석의 가장 큰 효과는 ‘의사 결정 프로세스의 최적화’다.
p.15. 단순하면서도 운용하기 쉽게, 한정된 경영 자원이나 정책 자원을 효율적으로 사용할 수 있도록 의사 결정을 지원하는 것. 바로 이것이 데이터 분석의 진정한 가치라고 할 수 있다.
p.39. 통계가 정책을 결정하거나 비즈니스 전략을 자동으로 책정해 주는 것은 아니다. 너무나 당연한 말이지만, 과학과 논리라는 축을 중심에 두고 경험과 전문성 있는 식견을 활용해 최종적인 의사 판단을 하는 것이 중요하다.
p.39. 데이터 분석을 통해 일정 수준 이상의 성과를 올리는 기업은 공통으로 다음의 다섯 가지 요소를 갖추고 있다.
1. 분석 대상의 데이터를 가지고 있으며 분석 기반이 확립되어 있다.
2. 데이터 분석의 목적과 경영 과제를 이해하고 있다.
3. 실행팀이 첨단 기술을 획득하려는 의욕으로 가득하며, IT뿐만 아니라 업계 전문 지식이나 적용해야 할 수리 통계, 기계 학습을 올바르게 인식하고 있다.
4. 경영층이 리더십을 갖고 프로젝트를 지원하고 있다.
5. 시작한 일은 반드시 완성한다는 열정과 기획 발상력이 풍부한 인재를 모아 팀 개인이 아닌 조직의 능력을 최대화시키고 있다.
p.41. 타사의 성공을 바라보며 부러워할 것인가, 아니면 그 성공을 능가하기 위해 한 발을 앞으로 내디딜 것인가? 그 결정은 바로 여러분 자신이 해야 한다.
p.136. 데이터 분석 프로젝트를 성공시킬 때 중요한 것은 분석 자체가 아니라 분석을 통해 얻은 결과를 현장의 프로세스에 반영하는 것이다.
p.207. 데이터 분석이라고 하면 사무실에 틀어박혀 컴퓨터로 데이터를 이리저리 주무르는 일이라고 생각하는 사람도 있을지 모른다. 그러나 현실은 다르다. 그런 작업은 어디까지나 일부에 불과하며, 실제로는 현장과 꾸준히 커뮤니케이션을 쌓아 나가야 한다.
