최근에 일을 바꾸면서 데이터 분석가가 하는 일과 그 결과물을 더 관심있게 볼 수 있는 기회가 생겼다. 그러면서 데이터에서 정보를 뽑아내는 일(뿐 아니라 데이터에 관한 다양한 일들)이 내가 생각했던 것보다 더 흥미롭고 유용한 일이라는 것을 체감할 수 있었는데, 농담처럼 기회가 있다면 데이터에 관한 일을 해보고 싶다는 이야기를 할 정도였다. 최근에는 어느 곳에서 새로운 서비스를 내놓는다고 하면 사용자의 관점에서 바라보기도 하지만, 서비스에서 얻을 수 있는 데이터에 대해서도 생각하는데, 이쯤되면 데이터라는 영역에 대해 흥미를 느낀다고 표현해도 무리는 없을 것 같다.
이런 이유로 이 책에 대한 관심이 있었는데 다음과 같이 간단히 정리해볼 수 있을 것 같다. 초반은 데이터 분석이 무엇일지 관심있어하는 나같은 사람에게도 맞는 내용이고, 중후반은 데이터 분석가의 길에 막 들어선 사람들에게 딱 권해주고 싶은 내용이다. 초반에는 데이터 분석의 업무가 어떻게 이루어지는지를 설명하는데 이는 분석가인 사람들뿐 아니라 데이터의 분석 요청을 하고 결과물을 활용하는 사람에게도 유용하다는 생각이 들었다. 아무래도 데이터 분석가의 길로 갓 들어선 사람들에게 업무의 개괄적인 특성을 설명하는 부분이라 초보 데이터 분석가뿐 아니라 데이터 분석에 관심있는 사람들이나 데이터 분석가들과 협업하는 사람들에게도 유용한 내용으로 와닿는 것 같다. 중후반은 초반과 달리 실제 데이터 분석을 하며 저자가 겪었던 사례를 제시하고, 이에 대한 해결책을 이어 설명함으로써 본인이 겪었던 문제를 독자들이 겪지 않았으면 하는 바램이 강하게 느껴진다. 내용이 매우 친절해서 데이터 분석가의 길을 처음 들어선 사람들이 보면 좋겠다는 생각이 책을 읽으며 여러 번 들었다.
책에도 언급되어 있는 내용이지만 데이터를 분석하는 이유는 데이터에서 정보를 추출하여 다음 액션을 선택하고 실행하기 위함이다. 이 책에서는 이런 목적을 달성하기 위해 데이터 분석 결과에서 다음과 같은 다섯 가지를 읽어야 한다고 나오는데 두고두고 도움이 될 것 같아 정리해본다.
- 사실: 데이터를 통해 직접 알게 된 것
- 해석: 데이터의 이면에서 벌어지는 일
- 가정: 이대로 아무것도 하지 않는다면 벌어지는 일
- 대책: 목표를 달성하기 위해 해야 하는 일
- 해결: 대책을 실행했을 때의 결과
개인적으로 가장 고민스럽고 중요하다고 생각하는 부분은 해석이다. 주관적인 요소가 개입되므로 다양한 해석이 가능한데 그 다음 단계를 진행하기 위한 기초가 되기 때문이다. 데이터 분석가를 포함해서 데이터를 읽는 모두에게 중요한 역량이라는 생각이 든다.