빅데이터 시대, 데이터 해석 역량을 강화하라!
[데이터 리터러시]
강사/글. 구자룡 밸류바인 대표컨설턴트(경영학 박사)
한국생산성본부(KPC)에 위와 같은 문제 인식을 전달하며 데이터 리터러시 역량 강화를 위한 공개 과정을 제안했었고 2일 14시간(09:30-17:30)으로 2019년 10월 10-11일 개최되었다. 리터러시라는 단어가 생소한 측면이 있어서 해석 역량으로 바꾸어 개강하게 되었다.
[과제]
지금 왜 데이터 리터러시가 문제인가?
빅데이터의 시대입니다. 기업 내부와 외부에 수많은 데이터가 있습니다. 그런데 막상 사용하려고 하면 쓸 만한 데이터가 없습니다. 사실은 없는 게 아닙니다. 있는데도 불구하고 어떻게 활용해야 하는지 모르는 경우가 더 많습니다.
데이터가 필요할 때 어떻게 데이터를 수집하고, 정제하고, 분석하는지 알아야 합니다. 직접 데이터를 수집하고 분석하고 활용하는 방안을 찾을 때 보이지 않던 데이터가 보일 것입니다. 데이터 홍수 속에서 나에게 필요한 데이터를 알아보는 능력을 키울 때입니다. 바로 데이터 리터러시(문해력)가 생존을 위한 선택이 아니라 필수가 되고 있습니다.
[제안]
- 스몰 데이터에서 빅데이터까지 직접 데이터를 수집하고 분석하고 해석할 수 있다.
- 컴퓨터로 데이터 분석을 실습하여 업무에 바로 적용할 수 있다.
- 엑셀, 파워 쿼리, 파워 BI 등 데이터 분석 프로그램(무료)을 사용할 수 있다.
- 마케팅 전략 수립이나 기획에 조사 결과를 시각화하여 활용할 수 있다.
- 데이터 기반 마케팅으로 마케팅 성과를 창출할 수 있다.
[생각 고취]
요즈음 산업교육 추세는 1일 7시간으로 바뀌고 있는 것 같다. 강의는 어쩌면 절대 시간이 아니라 주어진 시간에 얼마나 생각을 하고 새로운 고민을 하느냐일 것이다. 단지 8시간 기준으로 강의를 해왔던 지난날의 습관을 새로운 기준에 적응하는데 조금은 시간 관리에 어려움이 있을 따름이다. 평소로 다름없이 아침 8시 30분경 도착하여 강의실을 점검하고 준비를 했다. 특히 데이터 분석은 컴퓨터를 이용한 실습이 있기 때문에 대여한 노트북 상태를 점검도 할 겸 일찍 도착했다.
이틀 연속 강의를 하기 때문에 비록 팀 활동이 없더라도 참여한 수강생들 간에 대화와 친숙한 분위기를 조성하기 위해 자기소개 시간을 짧게 가지면서 과정에 참석하게 된 동기로 들었다. 대체로 데이터의 중요성이 높아지고 있고 조직 내에서 데이터를 기반으로 하는 마케팅에 대한 요구가 있어서 수강신청을 했다고 한다. 과정 개설의 목적과 참석 동기가 어느 정도 부합이 되어 다행이었다.
[강의 소감]
빅데이터가 아니라 데이터 마인드가 중요하다.
흔히들 빅데이터의 시대이니 데이터만 있으면 모든 것이 다 이루어지는 것으로 생각한다. 이것이 잘못되었다고 생각하고 그 이유를 설명하면서 데이터에 현혹되지 말고 그 데이터로 무엇을 할 수 있는지를 생각하라고 강조했다. 바로 데이터 마인드를 가지고 데이터 기획을 해야 하고 이때 해결해야 할 기업 내부의 마케팅 문제를 먼저 찾아내고 이 문제를 해결할 수 있는 데이터를 수집하고 분석하고 시각화해야 하는 점을 거듭 강조했다.
말로만 해서는 실무 적용이 어렵기 때문에 본 과정에서는 데이터 분석의 기본 도구로 마이크로소프트의 엑셀을 활용했다. 관찰, 인터뷰, 그리고 서베이 조사를 통한 스몰 데이터의 수집과 통계분석으로 기초적인 분석 능력을 쌓고, 가설 검증과 연관성 분석으로 좀 더 깊이 있는 통계분석을 통해 유의미한 결과를 도출하는 방법을 학습했다. 그리고 엑셀 파워 쿼리를 이용하여 네이버 뉴스 검색의 결과를 RSS 피드로 웹 크롤링을 하고 워드 클라우드 분석으로 시각화를 해봤다. 이어서 파워 BI를 통해 클라우드 기반의 전문적인 시각화 실습으로 마무리했다.
기초적인 데이터 분석을 통해 데이터 해석 역량을 높이는 과정이기 때문에 심화된 분석 기법으로 전개하는 데는 한계가 있었지만 이는 수강생들이 필요에 의해 보다 전문적인 공부를 해야 하는 것이기에 약간의 아쉬움이 남았지만 이틀의 시간을 통해 데이터와 친해진 수강생들의 밝은 미소에 집으로 향하는 발걸음이 가벼웠다.
살아있는 고객의 정보를 확인하고 이를 업무에 반영하는 것은 선택이 아니라 생존의 문제이다. 데이터 기반으로 빅 싱킹을 해야 하는 시대이다.
