데이터 시대에 구직자가 살아남는 법, 데이터 리터러시

누구나 가질 수 있어요
2023-07-25

바야흐로 데이터의 시대입니다. 

당신이 다이어트를 마음 먹은 순간, 닭가슴살 20% 할인 광고가 보여지고, 한 번 눌러본 아이돌 영상으로, 알고리즘이 온통 그의 직캠 영상으로 도배된다고 해서 놀랄 필요는 없습니다. 데이터를 기반으로 구매 가능성이 높은 고객의 유입을 극대화하는 것은 이제 마케팅의 기본이 되었기 때문입니다. 그러나 이제는 직무를 무관하고, 데이터를 잘 다룰 수 있는 사람이 승자가 되는 시대입니다. 온라인 세상 모든 곳에 소비자의 발자국이 남아있으니까요. 때문에 데이터 활용 능력은 미래 사회의 경쟁력을 위한 주요 역량으로 부각되고 있습니다.

그렇다면 이런 의문이 드실 겁니다.  

  • 나는 전공자도 아니고, 툴 하나도 다룰 줄 모르는데?
  • 그런건 공대생들이나 할 수 있는 것 아닌가?
  • 데이터 경험이 없는 사람은 분석 능력을 어떻게 키우지?
  • 그래서 그 능력을 갖추려면 뭐부터 공부해야 돼?

파이썬, R과 같은 프로그래밍을 배우는 것도 물론 좋지만, 사실 실무에 더욱 필요한 것은 데이터를 붙들고 여러가지 고민하는 시간을 가지는 것입니다. 데이터의 어떤 부분을 중요시 여겨, 어떻게 설명하고, 어떻게 활용할 것인가. 이런 고민을 할 수 있는 사람이라면, 필수적인 스킬만 갖추고도 충분히 데이터 분석가로서의 역할을 수행할 수 있습니다. 이러한 사고 방식을 우리는 데이터 드리븐(Data-Driven), 데이터 리터러시(Data Literacy)라고 부릅니다.

데이터 리터러시란?

리터러시가 글을 읽고 해독하는 능력을 뜻한다면, 데이터 리터러시는 말 그대로 데이터를 읽고 해석할 수 있는 능력더 나아가 데이터를 목적에 맞게 수집하여 활용하는 능력을 의미합니다. 다양한 디지털 기술과 도구가 확산됨에 따라, 데이터를 수집하는 기술 뿐 아니라 이를 비판적으로 수용하고, 의미있는 인사이트를 도출하는 개념으로까지 그 범위가 확장 되었음을 알 수 있습니다.

빅데이터 시장이 매년 성장하고 있는만큼, 분석 팀을 넘어 IT, 마케팅, 기획, HR 등 거의 모든 부서에서 데이터 리터러시가 요구되고 있습니다. 구글의 수석 이코노미스트 할 베리안은 “누가 어떤 비즈니스에 종사하든 관계없이, 앞으로 10년간 가장 중요한 비즈니스 역량”이라고 강조하기도 했습니다.

데이터 리터러시,
어떻게 갖출 수 있을까

그렇다면 데이터 리터러시는 어떻게 확보할 수 있을까요. 

가장 기본적인 3단계만 따라해보세요.

첫째, 질문하라

자료 조사를 하기 위해 컴퓨터 앞에 앉았을 때, 막막하게 화면만 바라보고 있던 경험, 누구나 있을 것 같아요. 효율적으로 데이터를 얻기 위해선, 수집하기 전 먼저 스스로에게 질문을 던지는 것이 중요합니다.

‘내가 궁극적으로 알고 싶은 정보는 어떤거지?’ 

‘나는 어떤 문제를 해결해야 하지?’ 

‘이 정보가 나에게 왜 필요하지?’를 우선 정리하고, 데이터를 모아보세요. 

데이터는 문제를 해결해 줄 수단일 뿐, 그 자체로 목적이 되어서는 안된다는 것을늘 염두에 두어야 합니다.

둘째, 구분하라.

여러 데이터 중에 어떤 것을 수집 해야할지 모르겠다면, 1단계에서 정의한 목적에 맞는지를 우선적으로 확인해보세요. 이 정보로 인해 내 궁금증을 확실히 해결할 수 있는지, 내가 이야기하고자 하는 목적과 부합하는지를 명확히 판단해야 합니다. 만약 찾고 싶은 데이터를 발견하지 못했다면, 유사한 데이터로 대체하거나, 수치화되지 않은 자료도 고려해보면 좋아요. 목적에만 부합한다면, 어떤 자료도 유용하게 쓰일 수 있습니다.

마지막으로, 간파하라! 

데이터를 제대로 활용하기 위해서는 단순히 현황 파악에서 그치지 않고, 이를 바탕으로 결론을 도출해야 합니다. 한 치킨집에서 도출한 인사이트를 예시로 살펴봅시다. “복날이 주말인 여름에는 계육 100마리를 준비해야 한다.”간단해 보이지만 이 구체적인 수치에 도달하기까지, 수많은 자료의 상관관계를 분석했을 것입니다. 계절, 날씨, 요일, 이벤트 등 모든 상황별 치킨 소모량을 조사하고, 변인을 유추 했겠지요. 데이터에 대한 이해와 목적없이 분석을 진행할 경우, 값을 잘못 판단해 옳지 않은 해석을 하게 될 수도 있습니다. 때문에 사용하고자 하는 데이터의 배경 및 흐름 등을 명확히 파악한 후, 결론 도출 과정을 진행하는 것이 좋습니다.

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