데이터 분석의 마법_비전공자를 위한
데이터 분석 하는데 수학적 지식이 필요없다고 단언하면 믿을 수 있을 까. 데어터 분석 없이 감으로만 해도 사업 잘 할 수 있을까?
예전에는 그냥 감으로 경험에 의지해 자료 분석을 해왔다고 해도 과언이 아니다. 분석할 시간있으면 발로 뛰라고 호통치던 드라마를 심심지않게 보아온 터였다.
『감으로만 일하던 김 팀장은 어떻게 데이터 좀 아는 팀장이 되었나』는 디지털 트랜스포메이션 시대에 발맞춰 데이터 분석의 중요성을 강조하는 책이다. 이 책은 비전공자와 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 가상의 김 팀장과 그의 멘토인 황보 교수 캐릭터를 만들었다.
매번 문제상황이 발생하면 황보 교수에게 조언을 얻어 해결하는 방식의 이야기이다. 빅데이터 분야 세계 Top 100에 꼽히는 전문가들이 쓴 이 책은 데이터 리터러시를 훈련시켜주는 데 중점을 두고 있다.
책의 가장 큰 특징은 풍부한 현업 컨설팅 사례를 통해 독자가 실질적인 문제를 해결하는 과정을 배울 수 있다는 점이다. 예를 들어, 새로 오픈하는 대리점의 매출을 추론하거나, 기존 고객의 재구매율을 높이는 방법, 우수 직원을 분석하여 채용 및 교육 액션 플랜을 짜는 방법 등 다양한 실전 사례를 다루고 있다.
이러한 사례들은 데이터 분석이 단순한 기술적 작업이 아니라, 실제 비즈니스 문제를 해결하는 데 어떻게 활용되는지 보여준다.
책의 주인공인 김 팀장은 국문과 출신으로 데이터 분석에 대한 지식이 전무한 상태이다. 하지만 황보 교수의 멘토링을 통해 점차 데이터 분석하는데 숙련이 되고, 이를 업무에 적절하게 적용하는 과정을 과장없이 그리고 있다. 마치 현장에 있는 듯한 느낌이 들 정도다.
김 팀장이 데이터를 활용하여 문제를 해결해 나가는 과정을 따라가다 보면, 독자도 자연스럽게 어렵고 낯선 데이터 분석의 기본 개념과 활용 방법을 익히게 된다.
예를 들자면 김 팀장은 새로운 대리점의 매출을 예측하기 위해 과거 데이터와 현재 시장 상황을 분석한다. 이를 통해 대리점의 위치, 경쟁 업체, 고객 특성 등을 고려하여 매출을 추정하고, 이를 바탕으로 대리점 오픈 전략을 세운다. 이 과정에서 김 팀장은 단순히 데이터를 수집하고 분석하는 데 그치지 않고, 분석 결과를 바탕으로 의사결정을 내리는 능력을 기르게 된다.
또 다른 예시로, 김 팀장은 기존 고객의 재구매율을 높이기 위해 고객 데이터를 분석한다. 고객의 구매 패턴, 선호 제품, 구매 빈도 등을 분석하여 맞춤형 마케팅 전략을 수립한다. 이를 통해 고객 만족도를 높이고, 재구매율을 증가시킬 수 있는 방안을 마련한다.
『감으로만 일하던 김 팀장은 어떻게 데이터 좀 아는 팀장이 되었나』에서는 데이터를 활용하여 비즈니스 성과를 개선하는 구체적인 방법들을 제시한다.
책의 저자들은 데이터 분석이 단순한 기술이 아니라, 데이터를 이해하고 해석하는 능력, 즉 데이터 리터러시가 중요함을 강조한다. 데이터를 기반으로 합리적으로 판단하고 의사결정을 내리는 능력인 데이터 리터러시를 기르면 비즈니스 문제를 효과적으로 해결할 수 있다.
책에서 다룬 다양한 실전 사례들은 독자가 데이터를 활용하여 비즈니스 문제를 해결하는 데 필요한 실질적인 지식을 제공한다.
입사동기인 여수공장 설비팀장인 정팀장의 어려움을 해결해준다. 김 팀장은 공장 기계의 센서 데이터를 분석하여 불량 설비를 찾아낸다. 원래 스팀을 200도로 분사해야 하는 4번 설비 온도 센서가 제 역할을 다 하지 못해 불량이 났던 거였다. 4번 설비를 정비해 불량률을 0.5%에서 0.2%로 줄여 생산 효율을 높이는 데 기여한다.
어려운 개념을 이렇게 에피소드에 녹여내는 것이 이 책의 미덕이다. 그것만으로도 충분한 데 ‘세 줄 정리’가 있어 데터 분석이 어렵고 복잡하다는 선입견을 없애준다.
결론적으로, 『감으로만 일하던 김 팀장은 어떻게 데이터 좀 아는 팀장이 되었나』는 데이터 분석의 중요성과 활용 방법을 쉽고 재미있게 배울 수 있는 책이다.
데이터 리터러시를 갖추고, 데이터를 기반으로 합리적으로 판단하고 의사결정을 내리는 능력을 기르고자 하는 모든 이들에게 강력히 추천한다.
이 책을 통해 데이터 분석의 기초를 익히고, 비즈니스 문제를 데이터 기반으로 해결하는 능력을 기를 수 있을 것이다.
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