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[데이터 분석가의 숫자유감](권정민 著, 주형 畵, 2021)

  • "그러니까 그게 그거지?"
    • 4차 산업혁명 시대니 AI가 인류를 위협할거니 하지만 현실은 훨씬 건조하다.
    • 데이터, 또는 AI로 뭔가 해보라는 윗선이 있고
    • 쓸만한 데이터를 구하기 어려운 현실이 있고
    • 분석가가 데이터를 끌어안고 새운 밤을 경험과 직관으로 발라버리는 선배가 있다.
    • 이것들은 힘들지만 나를 조금씩 만들어가는 시련이라면 진짜 빌런은 따로 있다.
    • 아무리 찰떡같이 전달해도 개떡같이 해석해주시고 정해진 답에 끼워맞추는 분들. 
    • 웬만하면 내가 부족하겠다 싶지만 수 차례 거듭되면 이 자가 X맨이다.
    • "사장님! 여기 빌런이 있습니다!" 하고 외치고 싶지만 사장은 나보다 이 자와 가깝다.

 

  • "늘 화가 나 있는 데이터 분석가를 찾습니다."
    • 이 책의 출판사인 리디북스 PD가 저자를 찾기 위해 SNS에 올렸다는 글.
    • 책의 본문을 다 읽고 나서 그 뒤에 있는 지은이의 말에 있는 글인데, 글자 그대로 빵 터져버렸다.
    • 다행히 몸담은 곳이 꽉 막힌 조직도 아니고 답답한 윗분이 있는 것도 아니다.
    • 하지만 데이터를 만지는 사람 입장에서는 저런 사람이 없어도 화가 나기 마련이다.
    • 그리고 - 과거의 나를 포함해 - 이 책에서 의도한 독자인, "데이터 이야기를 자주 접할 일이 없었던 사람들"을 자주 접하면서 받은 인상이 본문의 에피소드들에 잘 녹아있다.
    • 이들은 잦은 실수를 하지만 의외로(?) 매우 선하며 일을 열심히(!) 하려는 의지가 충만하다.
    • 그래서 마음껏 미워하지도 못해서 더 짜증이 나는데 나 스스로에게 화를 낼 수 밖에 없다.
    • 시간이 지나면 옹졸한 내 자신이 부끄러워질 뿐이다.

 

  • 누구나 데이터를 분석할 수 있지만 아무나 데이터를 분석할 수 없다.
    • 알파고의 여파는 너무나 강했고, 딥러닝은 세상을 덮으며 사람을 대체하고 있다.
    • 코드와 여기에 맞는 데이터는 인터넷에 널려있어서 다운받아 돌리면 돌아간다.
    • 데이터 분석도 마찬가지, 믿음직한 라이브러리가 오픈되어 있어 이론을 몰라도 답이 나온다.
    • 딥러닝의 세계에 첫 발을 들인 초심자 입장에서는 파이썬 공부도 바쁜데 수학, 개념 공부는 어렵다.
    • 처음에는 각잡고 공부를 하려다가도 커지는 조바심에, 그리고 바텀업의 지루함에 수학과 개념을 놓는다.
    • 그리고 현란한 결과를 만들어 내다가도 의구심에 스스로를 의심하고, 답답해진다.
    • 이런 내 앞에 (과거의 자신보다) 어설프면서 조급증은 더한 상대방이 목소리를 키우면 이건 아니다 싶다.
    • 본부장을 대하는 이 책의 주인공 데이터 분석가의 심리상태가 이렇지 않을까 싶다.

 

  • 사실 틀린 말만 안해도 중간은 간다.
    • 통계학은 의심하는 학문이다.
    • 데이터 분석은 내가 가진 데이터 속에 전체의 미니어처가 들어있기를 바라며 본체를 덮은 먼지를 터는 일이다.
    • 먼지털이를 쥔 손에 힘이라도 잘못 들어가면 전체가 바스러질 수 있기 때문에 조심해야 한다.
    • 이 때 옆에서 전체를 지켜보는 상사의 역할은 섣부른 빗질이 아니다.
    • 도메인에서 쌓은 관록을 발휘해서 보이지 않는 부분을 마음의 눈으로 읽어내서 길을 가리켜야 한다.
    • 보이는 부분을 세심하게 관찰하는 데이터 분석가와 보이지 않는 길을 찾아야 하는 도메인 전문가는 같은 언어로 지혜를 모아야 하고, 그것이 데이터 리터러시다.
    • 도메인 전문가는 데이터 분석가를 넘어선 분석력을 보일 필요는 없다.
    • 손가락으로 틀린 방향만 가리키지 않아도 충분히 훌륭한 조언자가 될 수 있다.

 

  • 수식보다 개념, 코드보다 개념
    • 30년 전 컴퓨터와 인터넷이 보급되며 정보화 시대가 열렸다.
    • 당시 컴퓨터 학원에서는 Basic을 위시한 코딩을 주로 가르쳤지만 사람들은 클릭을 하며 컴퓨터를 사용했다.
    • 지금도 마찬가지, 수많은 책들과 강좌가 파이썬 코드를 읽어주고 차트를 그려주지만 이건 분석가가 하면 된다.
    • 분석가를 제외한 주변의 많은 사람들은 데이터를 올바로 읽고 쓸 수 있는 능력만 탑재해도 충분하다.
    • 무리해서 코딩을 익힐 시간에 도메인 관점에서 "이게 말이 되나?"라고 합리적인 딴지를 걸어주면 된다.
    • 그리고 되는 것과 안되는 것을 구분해서 무리한 기한에 무리한 결과를 주문하지 않으면 된다.

 

  • 주요 개념을 효과적으로 전달하는 이 책은 만화책
    • 이 책을 기획하고 제작하신 분들을 감히 칭찬해드리고 싶은 지점이 두 곳 있다.
    • 하나는 진짜 관리자들이 알아주셨으면 하는 주요 개념을 잘 선정했다는 것,
    • 그리고 또 하나는 에피소드를 적절하게 선정해서 스토리를 잘 구성해주셨다는 것이다.
    • 여기에 하나를 더 얹으라면, 만화라는 형식을 택해서 쉽게 느껴지도록 했다는 점.
    • 많은 경우 형식은 본질을 압도하기 때문에 같은 내용도 만화로 전달하면 쉽게 느껴진다.
    • 좋은 책이라도 읽는 데 시간이 오래 걸리면 어렵게 느껴지고 결국 읽지 않게 되지만 이 책은 그럴 걱정이 없다.
    • 전국의 수많은 무식(?)하고 착한(!) 관리자들께서 이 책을 통해 데이터 리터러시를 탑재하기를 희망한다.
    • 제발.

 

※ 이 글은 골든래빗 출판사의 <북 스포일러>로 서적을 제공받아 작성되었습니다.

 

※ 구매링크

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데이터 분석가의 숫자유감 - YES24

지금은 데이터 시대다 회사원이라면 누구라도 데이터 문해력을 길러야 한다이 책은 직장에서 흔히 발생하는, 데이터를 오해하면서 일어나는 에피소드를 만화와 글로 담았다. 그래서 재미도 있

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