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유데미 인사이트

데이터 리터러시, 데이터 시대 꼭 갖춰야 할 필수템!


"데이터 리터러시 역량은 누가 어떤 비즈니스에 종사하든 관계없이 향후 10년간 가장 중요해질 비즈니스 능력이다."

구글 수석 이코노미스트 할 벨리안 (Hal Varian), 2013


눈에 보이는 모든 것이 데이터로 존재하는 세상입니다. 의사결정에 있어서 데이터가 큰 역할을 하면서, 누구든지 데이터를 이해하고 다루는 감각이 중요해졌는데요. ‘데이터 리터러시’역량 또한 점차 강조되고 있습니다. 도대체 데이터 리터러시가 무엇인지, 평범한 직장인들은 어떻게 시작하면 좋을지 확인해보세요.

📊데이터 리터러시(Data Literacy)란? 


‘데이터 리터러시’는 ‘Data’와 ‘Literacy’의 합성어로 우리말로 데이터 문해력이라고 합니다. 데이터를 목적에 맞게 활용하는 데이터 해석 능력을 의미합니다. 쉽게 말해 데이터를 읽고 쓰는 기술, 데이터를 분석하고 소통하는 능력을 포함하고 있습니다.


🔍데이터 리터러시 세부 역량


데이터 리터러시 세부 역량으로는 데이터 기획, 데이터 수집, 데이터 처리, 데이터분석, 데이터 시각화 등이 포함되는데요. 데이터에 관련된 모든 활동이 들어간다고 볼 수 있습니다. 

1단계 데이터 제대로 알기 - 데이터 기획, 데이터 수집
데이터 작업을 시작하기 전에, 해결하고자 하는 문제와 그 목적에 대해 명확히 할 필요가 있습니다. 풀고자 하는 문제가 명확하지 않거나, 정의한 문제와 사용하는 데이터가 일치하지 않을 때는 필요한 데이터를 선별하고 검증하기가 힘들어지기 때문입니다. 목적이 정해지면, 업무에 필요한 직접 데이터를 추출하거나 데이터 전문 부서에 원하는 데이터를 요청할 수 있어야 합니다.

2단계 데이터 제대로 읽기 - 데이터 처리, 데이터 분석
목적에 맞게 추출한 많은 데이터를 처리하고, 데이터 속 그 의미를 적절하게 해석
할 수 있어야 하는데요. 다양한 데이터 분석 방법론과 분석 기법들의 특징들을 잘 알고 있을수록 유리합니다. SQL, R(프로그래밍 언어) 등 고급 데이터 분석 툴까지 활용하면 더 효율적인 데이터 분석이 가능해집니다. 이러한 데이터 해석 능력을 기반으로 유의미한 결론까지 도달할 수 있어야 합니다. 

3단계 데이터 제대로 다루기 - 데이터 시각화(스토리텔링)

가공된 데이터를 혼자만 알고 있는 것이 아니라, 사람들에게 설명할 수 있어야 하는데요. 상사, 경영진 등 의사결정자들도 이해하기 쉽게 분석 결과를 표현할 수 있는 역량이 중요합니다. 이때 데이터 시각화로 한 눈에 보기 좋게 보여주는 능력이 필수적입니다. 더불어, 적절한 데이터 스토리텔링이 진행된다면, 의사결정자들이 전체 그림을 쉽게 이해할 수 있게 되고, 분석 결과에 따라 실행까지 물 흐르듯 이어질 수 있습니다. 


❗❓데이터 리터러시에 대한 오해와 진실


✅데이터 리터러시는 데이터 속 무언가를 읽어내는 능력이다? NO
'데이터 문해력'이라는 의미 때문에, 데이터 사이의 숨겨진 의미를 찾는 것으로 생각하는 경우가 많은데요. 의미만 찾는 것에 혈안이 되면 반쪽짜리 데이터 분석되기 쉽습니다. 데이터를 통해 더 빠르게 더 나은 결정을 내릴 수 있다는 관점으로 접근하는 것이 좋습니다.

✅데이터 속에서 획기적이고 새로운 것을 발견할 수 있다? NO
데이터 속에 대단한 인사이트가 숨겨져 있으리라 생각하기도 합니다. 데이터에서 짠- 하고 없던 것을 새롭게 만들어내는 것이 아니라, 데이터는 합리적인 의사결정에 필요한 증명 도구라고 봐야합니다. 실제로 데이터 분석 결과, 오래 비즈니스에 몸담고 있어서 감으로만 알고 있던 내용을 데이터로 증명하는 경우도 많습니다.

✅데이터 분석을 위해선 코딩이 필수적이다? NO
SQL 데이터 추출, 빅데이터 분석 등 기술적으로 데이터를 다루는 툴이 많이 있는데요. 데이터를 모아 놓고, 기술적으로 분석하면 뭐든 나올 거라 기대하는 분들이 있습니다. 데이터 분석은 소수의 기술 전문가만 할 수 있다는 생각에서 벗어나야 합니다. 엑셀이나 ‘%’ 정도만 알아도 충분히 데이터를 다룰 수 있고 소통하는 것에는 큰 문제가 없습니다.



📑결국은 ‘질문’하는 능력이 핵심!


많은 데이터 전문가들은 ‘데이터는 도구에 불과하다’고 말합니다. 데이터 리터러시는 데이터를 제대로 활용함으로써, 현실 세상의 문제에 대한 끊임없는 탐구를 통해 질문하고 답하는 능력이라고 봐야 합니다. 

따라서 데이터 작업은 ‘질문’에서 부터 시작됩니다. 데이터 작업 전에 데이터를 통해 무엇을 알고 싶은지, 알게 되면 무엇을 하고 싶은지, 이를 위해 어떤 데이터가 필요한지 구체적으로 생각하는 것이 무엇보다 중요합니다.

스스로 정답에 대해 고민하고 데이터를 바탕으로 합리적으로 논할 수 있는 능력
이야말로 진정한 데이터 리터러시 역량이라고 볼 수 있는데요. 좋은 질문을 하고, 분석 결과를 잘 해석하고, 분석에 입각한 행동이 단계별로 적절하게 취해졌을 때, 비즈니스 문제 해결에 더욱 가까워 질 수 있습니다.


🐥데이터알못, ‘이것’부터 차근차근!


데이터 전문가 수준이 아니더라도, 비즈니스 환경이 빠르게 변하므로 각자 업무에서도 데이터 리터러시 역량이 필수적인데요. 자신의 업무에 ‘질문’을 던지고, 그 질문을 데이터로 증명하는 능력을 갖춰야 합니다. 그동안 데이터와 거리가 멀었다면, 본인이 맡은 업무나 프로젝트에서 데이터를 조금씩 다뤄보는 습관을 가져보면 어떨까요?

이미 데이터를 조금이라도 다루고 있는 부서라면, 매일 습관적으로 보는 데이터에서 작은 궁금증을 갖는 것부터 시작하시는 것이 좋습니다. 단순히 ‘매출이 올랐구나, 떨어졌구나’받아들이는 게 아니라 ‘왜 오르고, 떨어졌는지’ Why를 계속 던지고 나만의 가설을 세워보는 것이 중요합니다.

회의나 발표에서 가공된 보고서를 보고 ‘역’으로 생각해보는 방법도 있습니다. 다른 이가 만든 그래프를 볼 때, 그래프 작성자가 그래프를 작성하기 전에 무엇을 말하고 싶었을지 생각해보는 것도 좋습니다. 




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[엑셀] 데이터 리터러시: 데이터 읽고 쓰기의 기술




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