첫 글이라 두서가 없지만 책을 읽으며 배운 점들을 잊지 않기 위해 정리해 나가고자 합니다.
[총평 및 감상]
"Data의 어원인 라틴어 'Datum'는 어떤 것이 주어진다 라는 의미를 지니고 있다.
즉, 데이터는 스스로 만들어지는 것이 아니라 '만들어진다'는 것이다."
저는 산업공학을 전공하며 전공 수업을 통해 10여 년 전 처음으로 당시에는 용어조차도 생소했던 데이터 분석이라는 분야를 접했었습니다.
그 후 데이터를 파고들어가 패턴을 찾고 문제를 해결해나가는 일에 매력을 느껴 현재까지도 데이터 분석 직무를 시작한 지도 벌써 몇년 째 되어갑니다.
이 업무를 통해 가장 크게 느끼는 점은 데이터 산업이라는 큰 숲에서 데이터를 통해 분석을 수행하고 결과를 도출한다는 것은 나무 몇 그루 정도의 비중을 차지할 만큼 일부분이라는 것 입니다.
분석 대상 비지니스에 대한 기본적인 이해 및 문제정의, 기존 기업 정보시스템과의 연동을 통한 데이터 수집에서부터 분석에 적합한 형태와 품질을 만족하는 데이터로의 가공, 단순히 성능이 높은 모델을 찾는 것이 아닌 실제 비즈니스의 이해관계자들도 쉽게 납득할 수 있는 분석 결과를 제공하고 설득력을 갖추는 것 등
다양한 백그라운드를 가진 사람들이 모여 합을 맞추어 나가는 과정이라는 생각이 듭니다.
그렇지만 이 또한 늘 생각 뿐이고 항상 프로젝트 마감에 쫓기거나 업무에 치여 특정 분석 방법론을 단순히 가져다 쓰거나 하는 얕은 수준에 머무르고 있는 것 같습니다. 이 책은 평소에 그런 생각을 가지고 있던 저에게 더 넓은 시야를 가질 수 있는 계기가 되었습니다.
즉, 이책을 통해 전하고자 하는 주요 메시지는 데이터는 스스로 만들어지는 것이 아니고, 따라서 데이터를 분석해 문제를 해결하는 과정 또한 저절로 이루어지는 것이 아니라는 점입니다.
우리 모두는 이러한 점을 잘 알고 있지만, 종종 데이터를 모으는 것만으로도 모든 문제가 해결될 것이라는 막연한 기대감을 갖기도 하는 것입니다. 그렇지만 늘 길을 잃지 않고 데이터를 통해 인사이트를 얻기 위해서는 다양한 요소와 다양한 사람들이 힘을 합하는 것이 중요하고, 이를 위해서는 방해 요소나 사람들의 관습을 깨어나가야 하는 것입니다. 이를 극복하기 위해서는 사람의 통찰이 필요한데, 통찰을 얻기 위해서는 데이터가 큰 힘을 발휘할 수 있습니다.
[Highlights]
- 데이터 활용 모델
- 데이터 거버넌스(Data Governance) : 데이터를 다양한 업무에 활용하기 위해 데이터를 정리, 가공, 룰 정의 및 동기화, 생명주기 관리 등 데이터 자산을 관리하는 일련의 업무(프로세스, 역할, 책임, 정책을 포함) (p. 212, Chap 12.)
- 데이터 생태계 : 비즈니스 서비스, 데이터, IT 인프라(플랫폼)가 하나의 생태계처럼 서로 영향을 미치면서 기업의 성장을 위한 최적의 데이터 기반 환경을 조성 (p. 242)
데이터 생성자, 데이터 비즈니스 활용자, 데이터 제공 및 관리자 그리고 데이터 최종 사용자인 고객이 서로 상호 작용하며 지속적으로 성장하는 것 (p. 243)
- 데이터 생성 방법 : 전문 지식 기반, 대중 행동 기반, 질문과 조사 기반 (p. 249, Chap 14.)
- 데이터 기반 인사이트 : 기업/기관이 데이터를 분석해 새로운 문제나 이슈 또는 지식을 발견하거나 문제를 해결하기 위한 방법을 찾는 것. (p. 277)
1) 가치 있는 데이터 보유
2) 내외부 데이터 통합 및 서비스
3) 통합 데이터에서 인사이트 발견
4) 발견한 인사이트를 현업에 적용
5) 현업 적용에 필요한 변화 관리와 지속적 모니터링
- 데이터 활용을 실패하게 만드는 요소 : 데이터 과학자는 이러한 문제점과 가능성을 감안해 업무를 추진해야 한다 (p. 278)
1) 데이터에 관련된 사용자의 이해와 접근의 어려움
2) 데이터로부터 충분하지 않은 패턴이나 신호 생성, 생성 전문 기술 부족
3) 비즈니스 목표애 충분히 부합하지 않는 분석 인사이트: 시장 트렌드, 고객 서비스, 상품 경쟁력 부족
4) 개발된 분석 모델이 운영상 전체 데이터에 관련된 확장성 부족
5) 현업 사용자에 관련된 교육 부족이나 불편함에 따른 미사용
6) 사업을 진행하기 위한 적절한 예산이나 인력 부족
- 사회나 조직을 위기에 빠지게 만드는 5가지 관습/믿음(지금 경계선에서, 레베카 코스타) : 이를 극복하기 위한 사람의 통찰이 필요하고, 통찰을 얻기 위한 정보는 사실 기반 데이터임 (p. 308)
1) 불합리한 반대 : 특별한 이유 없이 반대
2) 책임의 개인화 : 진짜 해결책을 찾지 못하고 개인에게 전가
3) 상관관계를 인과관계로 착각 : 문제의 원인을 정확하게 파악하기 힘들 경우
4) 협력을 불가하게 만드는 사일로식 사고 : 복잡한 문제를 해결하는 데는 다양한 분야의 협업이 필요함에도 불구
5) 극단의 경제학 : 도덕이나 가치로 풀어야할 문제들을 돈의 잣대로 접근
[장별 요약]
'첫째마당, 데이터 자본주의가 온다’ :데이터 유통 경제를 소개하며 국내에서는 자주 접할 수 없었던 해외 데이터 거래소나 업체들의 사례가 소개되어 새로운 관점을 많이 가지는데 도움이 될 것 같습니다.
‘둘째 마당, 데이터 경제만이 살길이다’ :데이터 경제라는 개념을 저성장 시대라는 사회적 배경과 연결해서 보는 관점이 인상 깊었습니다.
‘셋째 마당, 데이터를 자산화하라’ :회사에서 경쟁력을 갖추기 위해 많은 관심을 갖고 있는 데이터 자산화 과정에 중요한 환경을 제공할 데이터 가공과 관리 플랫폼을 소개하는 부분입니다.
‘넷째 마당, 데이터 생태계를 구축하라’ : 데이터 경제를 활성화하는 데 필요한 데이터 생태계를 사례로 살펴보는 부분입니다.
[목차]
프롤로그 4차 산업혁명에 따른 데이터 기반 기업 혁신 모델을 제시한다!
첫째마당 데이터 자본주의가 온다
1장 공유 경제와 데이터 경제
공유 경제의 진화 / 데이터 경제 시스템
2장 데이터 자본과 데이터 현금화
데이터 현금화와 상품화 / 데이터의 가치 / 데이터 자산 가치 측정 모델
3장 데이터 시장
데이터 가격 / 데이터 판매 정책 / 데이터 중개 및 가공 서비스 사업 모델 / 크레딧 뷰로 및 데이터 뷰로 데이터 제공에 특화된 기업들
4장 데이터 보안과 개인 정보 보호
미국의 대표적인 데이터 관련 사건 / 데이터 활용 및 분석 관련 소송 / 데이터의 보호 ㆍ 보안
5장 4차 산업혁명: 스마트 혁신 사회
산업별 스마트 사회의 사례
둘째마당 데이터 경제만이 살길이다
6장 국가가 저성장의 늪에 빠지는 이유
인구 대비 경제 규모의 한계와 인구 구조의 양극화 / 기업 핵심 경쟁 비즈니스의 순환적 요인 / 신규 설비 투자 부족과 저임금 산업 구조 산업 간 또는 기업 내 사일로 효과가 초래한 비효율성 / 데이터 경제는 저성장 시대의 생존 방법
7장 시대별 데이터 위주의 혁신과 성장
기업의 데이터 분석 경쟁력과 진화 배경 / IT 시스템의 발전 과정
8장 데이터 기반 사업 모델과 데이터 전략
데이터 중심의 비즈니스 전략은 항상 이긴다 / 데이터 활용 모델 4가지 데이터 기반 비즈니스 모델 - 빌슈마르조 모델 / 딜로이트 컨설팅이 제시한 6가지 비즈니스 모델 데이터 활용 단계적 전략
셋째마당 데이터를 자산화하라
9장 데이터는 살아 있는 생물이다
데이터의 생명 주기
10장 데이터 연결, 통합, 융합
데이터 개발 기획ㆍ생성ㆍ수집ㆍ저장 / 데이터 연결 데이터 통합 및 융합
11장 데이터 관리
데이터 관리 플랫폼 / 데이터 식별 관리 / 식별 ID 매칭 / 식별 엔진 / 데이터 옵스 / AI 플랫폼
12장 데이터 거버넌스
데이터 거버넌스의 목적 / 데이터 거버넌스의 단계별 수위 / 데이터 거버넌스 구현의 3단계
13장 데이터 서비스
서비스 아키텍처 시스템 연결: API 데이터 서비스
넷째마당 데이터 생태계를 구축하라
14장 데이터 생태계
데이터 생태계의 정의 / 데이터 생태계를 구성하는 데이터의 종류 / 신규 데이터의 기획과 생성 / 산업별 데이터의 종류 / 기업에서 중요하게 인식하는 데이터의 종류 / 산업 데이터 생태계 / 데이터 가공 및 중개 / 마이데이터 / 오픈 데이터
15장 데이터 과학과 인사이트
데이터 과학과 연결성 / 데이터 과학 / 데이터 과학과 인공지능 / 데이터 과학과 인사이트 / 데이터 인사이트 도출 방법 - 연역법과 귀납법 데이터 / 인사이트 도출 방법 - A/B 테스트 / 데이터 측정과 평가 / 데이터 관련 직무들 / 데이터 기반의 디지털 전환 성공 사례 - 캐피털 원 / 데이터 기반의 디지털 전환 성공 사례 - 베스트 바이
본 서평은 이지스퍼블리싱으로부터 도서를 제공 받아 읽은 후 작성한 서평입니다.
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