데이터 분석?
그거 어떻게 하는 건데요?
데이터 분석에 대해서 막연하게만 생각했는 데 우리는 일상에서 하고 있더라
데이터사이언스 교육기획자에서 디지털 마케터로 전환한 지 얼마 되지 않았기에
많이 생각하고 고민하는 나날들을 보내고 있습니다.
스스로 많이 공부도 해야 하고, 물어보고 가르침을 받을 사람도 없어서
혼자 끙끙대면서 공부를 하고 있는 현실이네요 ..!
그렇지만, 하나하나 발견하고 알아가는 기쁨은 꽤나 흥미로운 것 같습니다.
(이렇게라도 긍정적으로 생각해야지 아니라면 너무 힘들 수도 있을 것 같네요)
막연하게 데이터사이언스 분야에서 교육을 기획해오면서
데이터사이언스 분야와 데이터 분석 분야는 조금은 다른 것 같다는 느낌을 받았습니다.
데이터분석은 훨씬 더 넓은 범위라고 생각이 들더라구요.
보통은 데이터사이언스 내에 데이터 분석가가 포함이 되어있고 데이터엔지니어가 포함되어 있고
이러한 설명들을 많이들 들었겠지만 점점 느낄 수록
데이터 분석을 하는 직무는 그 경계가 너무 모호해진다고 느꼈습니다.
물론 추천시스템을 위한 알고리즘 개발, 물류시스템을 위한 예측 알고리즘 개발 등
이러한 영역은 데이터 분석을 기반으로 하긴 하지만 우리가 생각하는 데이터사이언스 분야의
가장 대표적인 업무라고 생각이 듭니다.
흔히들 데이터의 중요성!이라고 얘기하는 부분은 데이터사이언스라는 말보다는
우리가 업무를 함에 있어서도 그냥 살아감에 있어서도 이전 일을 회고하고
다음에는 그렇게 하지 말아야 겠다~라고 생각하듯이 일종의 과거 활용법 같은 느낌인 것 같습니다.
물론 제가 느낀게 다는 아닌 것 같지만 대개 데이터를 배워야 한다라는 사람들은
모두 이곳에 속할 것이라고 짐작(?)하고 있습니다
데이터 활용 일종의 과거 활용하기
저는 평소에 가계부를 작성하고 있는 데요 매달 얼마를 소비했고
또 어떤 수단을 이용해서 사용했는 지(카드, 현금, 계좌이체 등) 그리고
언제 가장 시즈널하게(특정적으로) 지출이 컸는 지에 대해서 파악할 수 있습니다
이는 제가 가계부라는 것을 통해서 지출, 수입에 대해서 기록을 한 덕분에
파악을 할 수 있는 것들입니다. 물론 가계부를 적지 않더라도 파악이 가능하지만
(요즘엔 모바일 뱅킹으로 바로 볼 수 있는 경우가 많으니까요 이것 또한 데이터인 것이죠)
가계부를 따로 적게 되면 이를 통해서 우리는 추이를 파악할 수 있고 이 부분이 년도별로 쌓이게 되면
나의 연봉에 따라 소비는 얼마나 늘었는 지! 등에 대해서도 파악을 해볼 수 있는 겁니다
데이터 분석도 상황이 조금은 복잡할 뿐이지 크게 다른 것이 없다고 생각합니다.
결국에는 사람을 위해서, 더 나은 것을 위해서, 파악하기 위해서 데이터를 활용하는 것이기에
무엇을 보고자 하는 지에 대해서 명확히 알고 생각하고 과거의 기록을 사용한다면
그게 바로 데이터 분석이라고 생각합니다.
그러니까 데이터 분석을 어렵게 생각하지 마세요
물론 수치에 약할 수 있고 저도 매일매일 데이터를 보고 숫자도 많이 보지만
생각하고 어떤 식으로 적용할 수 있을까 어떤 식으로 활용할 수 있을까가 데이터 보다
더 중요하다고 생각합니다. 충분히 고민하는 분들은 데이터 활용하는 데에 두려움을 갖지 않으셔도 됩니다.
그렇지만 노력하는 자세는 정말 중요한 것 같은 데 끊임없이 변하는 상황들에 대해서
발빠르게 대처한다면 어느덧 스킬이 많이 향상된 모습을 볼 수 있지 않을까요?
저도 그러한 날을 기대하면서 오늘도 고민하고 과거를 피드백합니다!
