[Data]#4 데이터는 왜 분석할까

들어가는 글: 오늘은 페북 그룹인 '데이터 분석 스터디'에 올린 짧은 글입니다. 적고나니 분량이 적지 않아서 브런치에도 옮겨 봅니다. 

얼마전에 페북에 어떤 분이 '데이터를 왜 분석해야 할까?' 라는 글을 올리셨고 꽤 많은 분들이 답을 하셨습니다.

아마도 원론적인 내용은 아니고 (저도 댓글을 한두개만 읽어봤지만) 좀더 맥락적인 뉘앙스가 있었던거 같아요. 혹은 그렇게 사람들이 받아들이는 것 같아요.  

저는 좀더 원론적으로다가..

왜 데이터를 분석할까요? 

1) 돈벌려고 (트랜젝션 처리)

경제학이 처음 나온 것은 '정치경제학'이었고 세금을 걷기 위한 목적이 컸습니다. 그렇게 많은 사람들이 모여 사는 사회에 '수량적'인 데이터가 필요하게 되었던 것이죠.

기업에서도 가장 먼저 데이터 분석을 하는 이유는 돈을 벌기 위해서입니다. 내가 수금을 재대로 하고 있는지 누락된 것은 없는지 언제 매출이 발생하고 그와 함께 현금흐름은 어떻게 되는지 등등..

당연히 데이터라는 것은 과학적인 용어로 학술적인 용도로 사용했겠지만 요즘 시대는 자본주의/시장경제 사회니까요

2) 어떤 주장을 하기 위해서 (학술적인 목적)

유럽에서 시작된 전통적인 학문은 그리 계량적이지 않았으나 학문의 흐름이 미국쪽으로 흘러가면서 '계량적'인 것을 강조하게 되었습니다. 그렇게 되면 데이터 분석이 수학적이고 분석적인 내용으로 흐르게 되었죠.

어떤 과학적 가설을 주장하기 위해서 (혹은 어떤 결론을 지지하기 위해서) 통제된 환경에서 실험을 합니다. 데이터는 그 실험의 부산물이고 그것을 어떤 통계학적 처리나 해석을 통해 원하는 가설을 주장할 수 있는지(귀무가설을 기각하는 방식으로..) 연구하게 됩니다.

3) (미처 모르던) 새로운 사실을 알기 위해서

사실 이 부분은 탐색적 연구라고도 할 수 있고 직관, 통찰력, 예지력 등의 다소 신비한 언어로 부를 수 있지만.. 결국은 지금까지는 보이지 않던 새로운 패턴을 발견하려는 시도로 보입니다.

요즘 AI나 빅데이터 분석의 최선선에 계신 분들은 이러한 것들을 연구하시는 것 같아요. 주요 기업에 이미 돈은 충분히 많고 유능한 인재들을 모아서 (무언가 모르던) 것을 알고 싶어하는 것 같아요.

적다보니 길어지기는 했는데.. 
혹시나 데이터 분석을 공부하시는 분들은 단지 (기술적인) 내용만 파시기 보다 이렇게 어떤 의도(목적, 방향성, vector, 로드맵, 길?) 등을 보시면서 접근하면 더욱 재밌지 않을까 합니다.

제가 이렇게 조언을 드렸지만.. 사실 저도 폭넓게 도구들을 공부하다보면 무언가 새로운 (시야)를 얻을 수 있겠지... 라고 막연하게 생각하는 것도 사실입니다.

이정도 글이면 그대로 브런치에 올려도 되겠네요 

불토되세요~

담주 화요일에 만나요 / 감사합니다.

2018.4.7