이 글은제가 생각하는 '뛰어난 데이터분석가'에 대한 견해를 작성한 것입니다. 따라서 이 글이 어떠한 '객관적인 정보 제공에 대한 대상이 될 수 없음'을 분명히 합니다.
최근에 인터넷 기사의 데이터를 집계하고 시각화하는 과정을 거치면서 데이터분석 분야에 빠져들었다. 그 과정 속에서 내가 결과를 내기 급급해하고 있음을 느꼈고 그러한 나를 돌아보고 성찰을 하기 위해 현재 생각을 기록으로 남기기로 했다.
데이터 분석이란, 사실을 기반으로 하는 데이터를 통해 '정보라는 이름의 메시지를 전달'하기 위한 과정이다.
메시지의 해석은 '분석 결과를 보고 받아들이는' 이들이 하는 것이고 그에 따른 의사결정에 분석가의 개입은 있어서는 안 된다.
1. 편향되지 않은 분석과정, 그리고 결과에 급급하지 않아야
쌓기는 어렵지만, 한 번에 무너지기 쉬운 것이 바로 신뢰다.
분석가의 행위로 나온 결과에 대해서, 나 자신만의 생각을 대입해서 해석을 내놓는 것은 편향된 해석을 내놓기 딱 좋은 과정인 듯하다. 그렇게 자신의 입맛에 맞는 결과물이 나왔다고 그 결과물을 공표하는데 급급하지 말아야 할 것이다. 자신의 생각하고 기대했던 내용이 도출되었다고 해도, 데이터 집계를 다양하게 하지 않아서 분석 결과가 편향되지는 않았는지 다시 한번 점검해봐야 할 것이다.
한 번의 잘못된 결과의 전달로 신뢰가 무너지는 것은 한순간이다.
2. 다양한 사람들과 의사소통, 그리고 협업능력
사람은 '철학과 가치관'이라는 색깔을 띠는 동물이기에 단독으로 결과를 해석을 맡기기에는 편향된 해석의 여지가 매우 클 수밖에 없겠다. 보다 다양한 분석과정을 통해 여러 접근을 거친 결과물에 도달하기 위해서는 다른 성향과 목표를 가진 이들과의 협업과정이 필연적이다.
3. 기술응용에 대한 신뢰의 바탕이 되는, 기초과학
자연과학의 수학, 기술과학의 컴퓨터공학을 비교해 보면 컴퓨터공학은 수학을 응용한 기술과학 쪽에 속한다. 수학에서 나온 기술들에서 '베이스인 수학'의 내용이 다 옳다고 받아들이고, 그로 나온 기술의 응용과정을 거치는 것이 기술과학이다.
응용만으로는 '그 기술에 대해 얼마나 신뢰할 수 있는가'에 대한 고찰 자체가 불가능하다.
수에 대한 베이스를 받아들이고 기술과학을 배운다는 것은, 그만큼 수에 대한 학습내용을 곱씹어보는 과정 없이 기술의 습득에 시간을 더 분배한다는 것을 의미한다. 다시 말하면, 기초과학을 공부하는 과정은 '기술과학의 베이스가 되는 내용에 대한 신뢰'를 키우는 과정인 셈이다.
데이터분석의 과정에 대해서 책임을 갖고 그 결과를 제공하기 위해서는 기초과학의 학습을 통해서 '내가 그 과정에 대해 잘 이해를 하고 있고, 분석에 있어서도처음에 의도했던 것과 상응하는 과정을 거쳤다.'라는 확신과 철학이 필요하다. 그리고 기술과학만으로는 이러한 확신과 철학을 갖출 수 없다.
그러한 이유에서 사람으로서 자신만의 '확신과 철학'을 키우기 위해서는 기술과학 외의 분야에 대한 학습 과정이 필요하고, 그 공부에 있어서 '기초과학'은 무엇보다 중요해 보인다.
