1.1.3 데이터 학습

학습목표

글을 읽는 능력 vs 데이터를 읽는 능력

과거에는 “이 문서에 뭐라고 적혀 있나요?”를 묻는 시대였습니다.

지금은 “이 10만 줄짜리 엑셀 수치들이 도대체 우리에게 무슨 메시지를 보내고 있나요?”를 묻는 시대입니다.

데이터를 읽는다는 것은 숫자에 숨겨진 왜(Why)를 파악하는 기술입니다.

주관적 경험의 함정

여러분이 옷가게 사장님이라고 상상해 봅시다. “내 20년 경험상 이번 여름엔 무조건 노란색 티셔츠가 유행할 거야!”라며 노란색 옷을 100만 장 만들면 어떻게 될까요?

만약 유행이 바뀌었다면 가게는 바로 파산하고 말 것입니다.

이것이 사람의 직감과 감각이 가지는 무서운 함정입니다.

‘감(경험)’에서 ‘데이터’로의 진화

성공하는 기업들은 더 이상 사장님의 직감(촉)에 의존하지 않습니다.

“인스타그램 검색 해시태그 증가율과 작년 여름철 판매 데이터를 분석한 결과, 파란색 티셔츠 수요가 300% 급증할 것으로 예측됩니다.”

이것이 바로 데이터 기반 의사결정(Data-Driven Decision Making)의 핵심입니다.

데이터는 어떤 형태를 하고 있을까?

데이터는 엑셀처럼 표로 예쁘게 정리된 것도 있지만, 유튜브 영상 댓글이나 카카오톡 대화방 텍스트처럼 형태가 없는 것들도 굉장히 많습니다.

이렇게 모양이 없는 비정형 데이터를 가공하는 것이 현대 데이터 분석의 가장 중요한 관건 중 하나입니다.

개발자만 데이터를 알아야 할까요?

보통 사람들은 “파이썬 코딩, 데이터 분석은 컴퓨터 공학과 전공자들이나 천재 해커들만 하는 거 아니야?”라고 생각하기 마련입니다.

하지만 이는 완전히 잘못된 편견입니다. 이제 데이터 분석은 전문직만의 전유물이 아니라 ‘모두를 위한 필수 교양’이 되었습니다.

문과생, 기획자에게 데이터가 필요한 이유

이제 개발 실력보다 더 중요한 것은 데이터를 읽고 해석하는 능력입니다.

새로운 핸드폰 요금제를 기획하는 기획자라고 생각해 봅시다. 고객들이 한 달에 유튜브를 얼마나 보는지, 밤 몇 시에 전화를 많이 하는지 모른 채 무작정 요금제를 만들 수 있을까요? 문과생 출신의 기획자일수록 데이터를 완벽하게 해석해 내는 능력이 가장 무서운 무기가 됩니다.

영업 및 마케터에게 데이터가 필요한 이유

마케터는 어떨까요?

인스타그램 페이스북 에 광고비 1,000만 원을 썼을 때, 어떤 연령대의 사람들이 광고를 많이 클릭했는지, 누가 실제로 지갑을 열고 물건을 샀는지 파악해야 다음 1,000만 원을 날리지 않습니다.

이를 ‘퍼포먼스 마케팅’이라고 부릅니다.