[데이터 기반 의사소통을 위한 전략: 문제 정의에서 해결책 모색까지]
카시와기 요시키, ≪빅데이터 시대, 성과를 이끌어 내는 데이터 문해력≫(프리렉)을 읽고
조직은 데이터를 기반으로 소통해야 한다는 사실을 알지만, 실제로 데이터가 제대로 활용되는 경우는 많지 않습니다. 데이터를 수집하고 가공해 '매출이 떨어지고 있다'는 결론이 나온다고 해도 어떻게 해야 할까요? 매출이 감소하는 이유와 매출을 늘리기 위해 무엇을 할 수 있는지 알아야 합니다. 그러나 이 정보는 단순히 데이터를 '읽는 것'만으로는 알 수 없습니다. 결국, 어렵고 번거로운 데이터 수집과 처리 과정을 모두 거쳤지만 단순히 매출이 감소하고 있다는 사실을 알아냈습니다.
<데이터 문해력> 책은 데이터 기반 의사소통과 데이터 리터러시를 통한 문제 해결의 중요성을 강조합니다. 단순한 데이터 수집과 해석을 넘어 조직이 데이터를 효과적으로 활용하고 문제를 이해하고 원인을 분석하고 해결책을 모색하는 데 중점을 두어야 함을 강조합니다. 이는 두 가지 주요 측면을 강조합니다.
1. 데이터 분석 과정의 이해: 단순한 데이터 수집과 해석을 넘어, 문제를 파악하고, 원인을 분석하고, 분석을 통해 가능한 해결책을 도출하는 일련의 단계를 설명합니다. 데이터를 통해 문제의 본질을 파악하고 근본적인 해결방안을 모색하는 것이 목표이다.
2. 의사 결정에 데이터 활용: 데이터에서 얻은 통찰력은 궁극적으로 실제 의사 결정 프로세스에 영향을 미쳐야 합니다.
데이터 문해력의 핵심은 데이터를 통해 올바른 질문을 하고 답을 찾는 과정에 있습니다. 명확한 목적과 문제 정의에서 시작하여 적절한 지표 선택, 현황 파악, 평가, 원인 분석, 해결책 찾기, 최종 결론 도출 등의 일련의 단계를 따릅니다.
반면, 데이터 활용에 실패하는 주요 원인은 문제 정의가 불분명하고 목적에 맞지 않는 지표를 선택하는 것입니다. 문제 정의가 명확하지 않으면 분석 방향이 부족해 의미 있는 통찰력을 도출하기 어려우며 의사결정에도 도움이 되지 않습니다.
데이터 분석을 통해 현황을 파악하고 평가합니다. 결과와 평가를 구분하여 결과는 데이터에서 도출된 사실을 나타내며, 평가는 결과에 따라 조치를 취하거나 결과의 유효성이나 중요성을 판단하는 기준입니다.
이 책은 특히 데이터 활용의 모든 단계 중 '목적과 문제 정의' 단계의 중요성을 강조한다. 기술적인 데이터 분석보다는 문제를 정의하고 원인을 도출하는 사고 과정에 중점을 두어 데이터 분석의 본질을 강조합니다.
<데이터 문해력>는 데이터를 처음 접하는 사람이라면 꼭 읽어야 할 책이다. 데이터 분석의 본질에 대해 깊이 생각하고 올바른 목적을 설정하고 문제를 정의하는 데 집중할 것을 조언합니다.
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