🌐 데이터 문해력
"데이터 문해력은 데이터로 읽고 쓰고 의사소통하는 능력이다" - 글로벌 리서치 회사, Gartner
정보 사회에서 데이터는 중요한 가치를 지닌다. 우리의 행동 하나하나에 쌓이는 데이터는 대량으로 수집되어 가치 있는 정보를 뽑아내기 위해 사용되고 있다. 정보 사회에서 경쟁력을 갖추기 위해서는 데이터의 쓸모를 알아보는 능력이 반드시 필요하다. 따라서, 데이터 문해력은 현대인에게 중요한 덕목이다.
미국의 한 비즈니스 인텔리전스 회사에서 조사한 결과에 따르면, 아시아의 20%의 인구만이 데이터의 문해력을 지니고 있는데 반해 미국은 33%의 인구가 데이터 문해력을 지니고 있다. 근소한 차이일 수 있으나, 데이터 문해력이 정보 사회에서 가치를 창출할 수 있는 좋은 능력인만큼 글로벌 경쟁력을 갖추기 위해 데이터 문해력을 높이는 교육이 필요할 것이다.
🦾 Data Analyst가 보유해야 할 4가지 능력
기술 ↔ 프로그래밍 언어(Python, SQL 등), 대시보드 제작 등
데이터 분석에 주로 사용되는 언어는 SQL이 있다. SQL은 데이터베이스를 구축하고 활용하기 위해 사용하는 언어이다. 또한, R과 Python은 데이터 조작 및 처리를 위해 사용된다. 따라서, 데이터 분석을 하기 위해서는 프로그래밍 언어에 대한 지식이 있어야 한다.
데이터를 가공한 뒤에도 타 부서 담당자에게 분석 자료를 넘겨주기 위해서는 데이터의 시각화와 모델링 과정이 필요하다. 이때, 필요한 것이 대시보드이다. 데이터 분석가는 대시보드를 통해 이해관계자에게 직관적인 분석 결과를 전달할 수 있어야 한다. 이 과정에서도 개발 기술이 필요하다.
기회와 문제 발견 ↔ 데이터를 통해 발전의 기회와 해결할 문제를 발견
현업에서 데이터 분석가를 빛나게 하는 역량 중 하나는 '통찰(insight)'이다. 정보 사회에서 데이터는 차고 넘친다. 그러한 정보의 바다 속에서 중요한 것은 가치 있는 정보만을 얻어내는 것이다. 테이블과 수치로 이루어진 데이터 속에서 데이터 분석가는 인사이트를 통해 발전할 수 있는 기회를 포착하고 해결이 필요한 문제를 찾아낸다. 그것이 데이터를 가치 있게 만드는 방법이다.
해결책 도출 ↔ 인사이트는 문제를 해결하기 위한 열쇠
마찬가지로 데이터 분석가의 인사이트는 발견한 문제를 해결할 때에도 활용된다. 가령, 특정 상품의 매출이 저조하다면 Root Cause 분석을 통해 문제를 발생시키는 원인에 대해 찾아 보려고 노력해야 할 것이다.
* Root Cause Analysis(RCA): 근본 원인 분석, 문제에 대해 '왜?'로 접근하는 방법훌륭한 커뮤니케이션 ↔ 동료와 고객을 설득할 수 있는 대화 능력
분석 결과만으로는 충분치 않다. 데이터의 효과가 널리 알려지기 위해서는 데이터 분석가의 언변과 설득력이 반드시 필요하다. 데이터 분석 과정 중에 타 부서에서 요청한 주제로부터 매출에 악영향을 끼칠 수 있다는 결과가 나왔다면 데이터 분석가가 해야 할 일은 무엇일까? 만약 데이터 분석가에게 훌륭한 커뮤니케이션 능력이 없다면 매출을 저하시키는 요인을 발견하고도 타 부서 이해관계자를 설득하지 못해 자신의 주장을 관철시킬 수 없을 것이다. 따라서, 데이터 분석가에게 커뮤니케이션 능력은 빠뜨릴 수 없는 중요한 덕목이다.
