데이터 천재들은 어떻게 기획하고 분석할까?

오늘은 서울대 산업공학과 교수로 서울대 데이터마이닝센터 센터장을 겸하고 계신 조성준 교수님께서 쓰신 데이터 천재들은 어떻게 기획하고 분석할까? 를 포스팅하려구 합니다.

데이터 분석가의 입장에서 이 책은 그 분야의 전문가나 이미 일을 하고 계신 분보다는 처음 데이터 분석을 시작하고 관심이 있는데 망설이시는 분들, 재밌어보이는데 정확히 데이터 분석이 뭘하는지 모르겠는 분들이 읽으면 데이터 분석이란 무엇이고 어떻게 활용되는지, 어떤 일을 하는지 전반적인 그림이 그려질 것이라고 생각합니다.

이 책은 정보전달과 어떤 일을 하는지 알려주는 것이라서 목차를 쓰고 실제 데이터 분석을 하는 저의 의견을 말해볼까 합니다.

[p51. 더 나은 의사결정을 위한 데이터 접근 방법]

 

우선 책은 6부로 이루어져있고, 내용은 아래와 같습니다.

1부. 데이터 문맹 탈출, 반드시 알아야 할 데이터 상식

- 더 나은 의사결정을 위한 빅데이터

- 좋은 기획이 빅데이터의 가치를 결정한다

- 어떻게 빅데이터를 분석할 것인가

- 비전공자가 데이터 전문가로 성장하는 방법

- 기획과 분석, 핵심 원리만 이해하면 성공한다

 

2부. 데이터 시각화로 트렌드를 읽어라 

- 복잡한 정보를 시각적으로 탐색하면 생기는 변화

- 데이터에 숨어 있는 본질을 발견하다

- 데이터 마이닝과 비즈니스 인텔리전스가 만나면

- 결국 다양한 데이터 경험이 중요하다

 

3부. 분류와 예측, 미래를 읽는 가장 확실한 방법

- 인공지능과 머신러닝을 움직이는 기본 원리

- 데이터 활용은 분류와 예측에서 시작한다

- 함수를 찾으면 미래가 보인다

- 무한한 가능성의 인공지능

 

4부. 데이터를 끼리끼리 뭉쳐 보는 군집분석의 힘

- 데이터의 특징을 파악해야 하는 이유

- 군집분석, 어디에 어떻게 씨일 것인가

- 데이터 간 거리를 읽으면 결과가 명확해진다

- 중요한 의사결정일수록 반복적으로 분석하라

 

5부. 인공지능, 더 빠르고 능숙하게 이미지를 분석하다

- 기계가 인간처럼 스스로 학습하고 분석하는 세상

- 단순한 원리로 극강의 성과를 내는 딥러닝

- 알파고 이후 인공지능이 만든 놀라운 성과들

- 앞으로 10년, 빅데이터로 준비하는 미래

 

6부. 비즈니스 성패를 가르는 텍스트 데이터에 주목하라

- 우리는 모두 텍스트 데이터에 의존한다

- 비정형 데이터도 분석하기 쉽게 만드는 해법

- 텍스트 데이터와 소통하면 인사이트가 보인다

- 합리적 의사결정을 위한 데이터 역량을 키워라

 

▶ 데이터 분석가를 희망하는 분들께 드리는 지극히 주관적인 의견

데이터를 가지고 탄탄한 시장 조사와 과거의 경험을 수치화하여 인사이트를 찾고 새롭게 기획을 하고 가치를 만들고 이와 같은 과정을 반복하여 더 좋은 서비스, 상품으로 만드는 것, 이것은 데이터 분석가의 중요한 일입니다. 인사이트를 찾아내는 과정에서 분류, 예측, 군집분석, 머신러닝, 텍스트마이닝, 시각화가 이루어지죠. 

취업준비할 때는 조금씩 해보면서 어렵기도 했지만 재밌었고 이런 일을 하고 싶었습니다. 하지만 실제 현업에서 데이터 분석가로 일하는 것은 조금 다른 일이며, 내가 어떤 회사, 어떤 분야, 어떤 직종을 갖느냐에 따라 그 수준과 범위는 천차만별입니다. 원하는 자료를 추출하고 간단한 분석하는 일은 조금만 공부하고 노력하면 될 것이고(시작을 이렇게 해도 좋구), 좀 더 전문적인 분석의 일을 하고 싶으면 학위를 따는 것도 좋구, IT기술쪽이나 내가 하고 싶은 일을 전문적으로 하는 컨설팅 회사에 들어가서 배우는 것도 방법입니다.

즉, 말씀드리고 싶은 것은, 내가 분석에서도 무엇을 하고 싶은지를 명확히 한 후에 방향을 정하고, 취업으로 정했다면 그 회사가 실제 이런 일을 하고 있는지를 알아보는 것은 중요합니다. 데이터 분석가라고 하지만 실제로는 보고서 작성, 요청받는 수치 확인, 단순 성/연령 추출하기 이런 일도 많습니다. 이와는 반대로 예측 모형도 돌려보고, 크롤링하여 비정형 분석도 하고, API도 잘 구축되어 있는 등 그에 따른 인프라는 분석 환경도 잘 갖춰있고 심도 있는 분석을 할 수 있는 기회와 환경이 제공되는 곳도 있죠.

또한 데이터 분석가, 데이터사이언티스트, 데이터 엔지니어 등 데이터를 활용하여 공동의 목표를 위해 조금씩 다른 일을 하는 것처럼 무엇이 나에게 잘 맞고 더 재밌는지를 알아보는 것도 중요합니다. 이 책을 읽으시는 분들은 데이터 분석을 처음 시작하거나 시작하길 원하시는 분들이 많을 것 같아서 한 번 적어보았습니다. 즉, 데이터 분석의 범위는 너무 넓기 때문에 내가 무얼 하고 싶고 그 정도의 준비가 되어있는지, 그것을 만족시켜줄 회사인지를 잘 생각해보셨으면 좋겠습니다. 추가로 궁금하신 점이나 본인과는 의견이 다르다! 싶으신 분들 모두 자유롭게 의견 주셔서 같이 생각해보는 것도 좋을 것 같습니다.