"데이터 읽기의 기술"

 

도서 "데이터 읽기의 기술" 소개 

최근에는 빅데이터에 이어 머신러닝과 인공지능(AI)이 계속해서 주목받고 있습니다. 

이런 시점에서 빅데이터의 중요성과 데이터 분석에 필요한 요소들을 다시 한번 고찰할 수 있는 책을 보게 되었습니다. 

"데이터 읽기의 기술"은 데이터 사이언티스트로 유명한 차현나 님의 저서로 이미 약 5년 전에 출판된 책이었습니다. 

비록 2019년에 발간되었지만 데이터분석에 관심을 가지고 배우고 있는 분들에게는 여전히 유익한 책으로 여겨집니다. 

이 책은 전문적이고 기술적인 내용보다는 데이터분석에 대한 기본적인 자세, 본질, 그리고 방향에 대해 다루고 있어,

다시 한번 자신의 방향성을 점검하고자 하는 분들에게 적극 추천할 만한 책입니다. 

이 책 출간 이후 데이터 분석을 잘하기 위해 무엇부터 해야 하는지에 대한 독자들의 질문에 후속작 <데이터 쓰기의 기술>을 통해 답을 했다고 합니다. <데이터 쓰기의 기술>도 함께 읽어보면 좋을 것 같습니다. 

 

도서 "데이터 읽기의 기술"  주요 내용

이 책은 데이터가 알려주는 소비자의 마음과 데이터를 활용하는 방법에 대한 중요한 내용을 다루고 있습니다.

 

데이터의 목적은 '돈을 버는 것'이며, 이를 위해 소비자를 이해해야 하고, 소비자의 필요와 마음을 이해하기 위해 우리는 데이터 분석을 해야 합니다.

소비자는 알고(지식), 좋아지면(태도), 구매(행동)하는데, 각 단계에서 데이터를 최대한 많이 가지고 있는 것이 중요합니다. 

인구통계학적인 분류보다는 소비자의 행동에 따른 분류가 더 도움이 됩니다. 

같은 성별, 나이의 사람도 시간에 따라, 상황에 따라, 장소에 따라 마음이 달라지기 때문입니다. 

 

시대가 변하면서 데이터는 선택이 아닌 필수가 되었습니다. 

회사에 도움이 되는 데이터 분석을 위해서는 회사의 핵심제품과 본질을 고민하고,

회사 내 데이터 역량(인력, 시스템, 데이터)을 점검해야 합니다. 

데이터 분석은 매출과 연관된 소비자의 모든 행동을 잘게 쪼개어 기업이 스스로 인지하고 균형 있게 관심을 가지는 것이 필요합니다. 

빅데이터는 단순한 크기보다는 다른 데이터와 연결하고 분석해서 데이터의 목적인 소비자 이해에 도달했을 때 비로소 수많은 데이터를 모은 의미가 더욱 빛나게 되는 것입니다. 

 

마지막으로, 데이터를 활용하는 방법에 대해 언급하고 있습니다.

데이터 분석의 목적을 스스로 만들어 내어 길을 잃어서는 안 된다고 강조하며,

데이터의 육하원칙을 체크하여 놓치는 부분이 없는지 확인해야 합니다. 

또한 현장에서 문제에 대한 답을 찾을 수 있으며, 데이터의 목적에 맞게 분석을 재정리하여 데이터의 목적을 설명할 수 있는 스토리를 만들어야 한다고 합니다. 

이렇게 다양한 과정을 거쳐 데이터 분석은 있을 만한 질문들을 촘촘하게 메우는 과정이라고 설명합니다.

 

저자 차현나 소개 

저자는 데이터 사이언티스트로서의 경력과 소비자 심리학 박사의 학위를 가진 전문가입니다.

스타벅스커피코리아에서는 1호 데이터 사이언티스트로 일한 경험이 있으며, 현재는 빅히트 엔터테인먼트 데이터랩의 랩장으로 활동하고 계십니다. 또한, KT 경제경영연구소에서도 연구원으로 일했던 경험이 있습니다.

데이터를 가지고 새로운 것을 알아가는 일을 즐겨 업으로 삼고 있으며, 특히 오프라인 매장을 가진 브랜드를 분석하는 일이 많아 전 세계를 여행하며 매장과 사람들을 관찰하는 것을 좋아합니다.

이화여자 대학교 사회학과에서 학사, 석사, 박사 학위를 받았고, 성균관대학교에서는 소비자 심리학과 광고 심리학을 가르쳤습니다. 또한, 종이를 좋아하여 직접 일러스트를 그리는 등 다양한 취미를 가지고 있습니다.

자신을 반걸음 먼저 간 사람으로 생각하며, 이를 통해 들려줄 수 있는 이야기가 있을 것이라고 생각하여 책을 쓴 것으로 알려져 있습니다.

저서로는 <문과생, 데이터 사이언티스트 되다>, <데이터 쓰기의 기술>이 있습니다. 

저자는 국내외 다양한 기업과 컨설팅을 진행하며 데이터 분석 분야에서의 성과를 창출하고 있습니다.

뿐만 아니라 다수의 강연과 교육을 통해 데이터 문해력을 키우는 데 기여하고 있으며, 그녀의 전문성과 열정은 다수의 기업과 개인에게 긍정적인 영향을 미치고 있습니다.

데이터 분석의 중요성과 가능성을 널리 알리는 데 기여하고 있으며, 그녀의 노력과 열정은 데이터 분석 분야의 발전과 혁신에 기여하고 있습니다.