데이터 리터러시 - AI 시대를 지배하는 힘 -

모두가 긴장하는 디지털 대전환 시대.
당신의 힘을 길러줄 그 책.

변화하는 디지털 대전환 시대,
우리는 왜 멈춰 있을까?

4차 산업혁명 시대가 코앞으로 다가오면서, 기업들은 각자의 방식으로 새로운 시대를 대비했다. 가장 뜨거운 화두는 인공지능(AI) 기술이었지만, 그에 필요한 빅데이터 역시 많은 주목을 받았다. AI와 더불어 기업의 흥망성쇠를 결정하는 데이터 영역에서의 우위를 점하기 위해 대다수의 기업은 이미 10년 전부터 데이터를 쌓아두었다. 그러나 글로벌 시장 조사 업체 포레스터(Forrester)에 따르면, 기업들의 데이터 중 60% 이상이 사용되지 못한 채 죽어 있다. 왜일까? 『데이터 리터러시』의 저자이자 비즈니스 플랫폼 딜로이트의 최고전략책임자를 맡았던 강양석은 이것이 ‘데이터를 읽고 쓸 줄을 모르기 때문’이라고 지적한다.
이 책은 스킬이 아닌 이해로서의 데이터 활용을 설명한다. 파이선, 엑셀 같은 데이터 툴보다 중요한 것은 데이터를 온전히 읽을 줄 아는 능력이다. 이를 기반으로 한 조직적, 개인적 전략들은 방치된 데이터의 진정한 가치를 발굴해내어 기업의 경쟁력을 향상할 것이다. 무턱대고 데이터를 쌓아두는 것이 능사가 아니다. 데이터 리터러시를 통해 확보한 데이터를 정확하게 이해하고 활용하는 것이 디지털 대전환 시대에 대응하는 진정한 혁신이다.

책소개
축적이 아닌
분석의 시대로

2021년 지금, 기업과 개인에 있어 제일 중요한 역량은 무엇일까? 바로 데이터를 읽고, 쓰고, 소통하는 역량이다. 이때까지 데이터의 중요성만 강조했지, 데이터를 활용하는 생각의 중요성에는 주목하지 않았기 때문이다. 그 결과로 기업들이 열심히 확보한 데이터는 현재 골칫덩어리가 되었다. 제대로 활용하고 있지 못하는 것과 더불어, 저장 및 관리에 들어가는 비용이 더 이상 감당하기 힘든 수준으로 커지고 있기도 하다. 배보다 배꼽이 커진 셈이다. 또, 대부분이 제대로 검열되지 않은 정보들이라 개인정보 보호법에도 어긋날 위험도 있다.
아무리 다양하고 유용한 정보라도, 그것을 들여다보고 활용하는 사람이 없다면 금방 시대에 뒤처진 쓰레기가 되어버린다. 데이터는 현재 무분별한 ‘축적’ 때문에 과도기에 놓여있다. 실제로 전 세계 기업 중 70%가 자신들의 데이터를 신뢰하고 있지 못한다고 한다. 그러니 이제는 데이터를 ‘분석’하는 시대로 나아가야 할 때이다. 문제해결에 필요한 부분을 찾고 가공하여 내세울 줄 알아야 한다. 데이터의 진정한 가치는 그럴 때 발견된다. 그리고 이는 기업을 이끄는 전문 집단이나 소수 경영진에게만 일임되어야 하는 일이 아니다. 데이터의 홍수 속에서 살아남으려면 기업의 모두가 데이터에 대한 감각을 길러야 한다. 그것이 이 책이 ‘데이터 리터러시’를 제시하는 이유다.

모두에게 투명한 데이터가
가장 강력한 무기가 된다

당신은 가지고 있는 정보를 다른 사람과 스스럼없이 공유할 수 있는가? 쉽게 대답할 수 있는 사람은 많지 않을 것이다. 내가 부딪혀 얻은 경험은 어쩐지 은밀하고 값지게 느껴지기 때문이다. 하지만 이와 같은 의식은 곧, 부서 간 정보가 단절되는 데이터 사일로(Data Silos) 현상을 만들어낸다. 가로막힌 데이터들은 그 어디에서도 검증될 수도, 활용할 수도 없게 되어 그대로 고이게 되고, 기업은 소통하지 못해 결국 같은 위치에 맴돌게 된다.
이 같은 문제를 해결하려면 마인드셋의 변화가 필요하다. 데이터는 수리 영역이 아닌, 언어의 영역에 속한다. 쓸모 있는 데이터란 관계자 모두가 이해하며, 투명하게 찾아보고 검증할 수 있는 것이다. 그렇게 담금질하는 과정을 통해 데이터는 점점 더 그 힘을 얻는다. 그러면 직원들도 자발적으로 목표를 세우기 시작해, 기업 전체가 자연스레 성장한다. 즉, 데이터는 소수에 의해 결정되는 것이 아니라, 다수가 접근하여 많이 다듬고 정제될수록 그 효용성이 높아진다. 이를 실천하기 위해선 기존의 권위주의나 관료 중심적 사고방식에서 벗어나야 하는 것은 물론이고, 모두가 데이터로 소통할 수 있는 문화와 역량이 필요하다.

데이터 역량을 키우기 위한
16가지 실전 방법

당신은 알고 있었는가? 사실 롯데월드와 에버랜드는 경쟁 관계가 아니었다는 것을, 나이키와 닌텐도야말로 세기의 경합을 벌이고 있는 중이라는 것을. 어째서 이런 해석이 나왔을까? 이 책에서는 동일한 데이터를 다르게 해석하고 숨겨진 정보를 찾아내기 위한 여러 사례와 방법들을 제시한다. ‘데이터 리터러시’는 데이터를 이해하고, 확보하고, 판단하고, 소통하는 것이다. 이 같은 통찰력이 곧 기업을 이끌어나가는 축이 되어 혁신을 일으킨다.
저자는 데이터에 대한 기본적인 이해와 더불어, 데이터를 마치 언어처럼 자유자재로 다룰 수 있는 16가지 실전 역량을 제시한다. ‘데이터 리터러시’란 데이터를 이해하고, 확보하고, 판단하고, 소통하는 것이다. 그리고 이는 곧 4차 산업혁명 시대를 맞이하는 개인과 기업의 새로운 경쟁력이다. 아직 데이터 시장은 제대로 활성화되지 않았다는 점을 잊지 말자. 데이터의 진정한 가치는 데이터를 제대로 활용하는 것에서 비롯된다. 데이터를 그저 축적하는 낡은 모습에서 벗어나, 이제는 데이터를 삶의 소품으로까지 활용하는 미래를 만들고 싶은 이들에게 이 책은 좋은 문법책이 되어줄 것이다.

이 책을 읽어야 할 사람들

1. 4차 산업혁명에 긴장하고 있는 사람들
2. 넘쳐나는 데이터를 어떻게 분석해야 할 지 모르는 사람들
3. 전략적인 의사결정이 필요한 사람들
4. 정보처리의 중요성을 인식하고 있는 기업 경영자들
5. 디지털 대전환 시대에서 도태되고 싶지 않은 사람들 

강양석
딜로이트 컨설팅 전략컨설턴트, 글로벌 1억명 유저 비즈니스 플랫폼 최고전략책임자, 인공지능 상장사 최고 운영책임자를 거쳤다. 데이터로 수많은 의사결정을 하며, 기술과 사고력은 쌍두마차란 결론에 도달했다. 그래서, 2015년부터 데이터로 이치를 다룰줄 아는 사고력을 강조해왔다. 이 책의 근간이 된 데이터 리터러시 16개 역량은 2020년 초 시장에 소개된지 채 1년도 안 되어, SK 아카데미 AI/DT분야 대표강의로 선정되었고, 멀티캠퍼스, 한컴아카데미, 휴넷, 능률협회, 하버드 비즈니스리뷰포럼코리아 등 국내 유수 교육기관에서 거의 동시에 정규강의화 되었다. 현재는 사고력 중심 데이터 교육기관, 데이터리터러시닷숍(www.dataliteracy. shop)을 운영 중이며, 글로벌화에 매진하고 있다. 한국 발 교육컨텐츠가 전 세계적인 교육 및 평가 제도의 표준으로 자리매김 하길 꿈꾸고 있다. 또한, 데이터리터러시 교육은 사업이자 사명이라고 생각하여 초중고 무료 데이터리터러시 특강을 꾸준히 진행 해오고 있다. 저서로는 『데이터로 말하라(이콘출판, 2015)』가 있으며, 고려대학교 경제학과를 졸업했다.

 

1장. 2020년, 우리가 데이터를 쓰는 모습
80%가 버려지고, 8%만 성공한다 _014
열에 일곱은 믿지 않는 자신의 데이터 _019
엄청난 투자, 그러나 실사용은 고작 21% _024

2장. 디지털 대전환의 열쇠, 데이터 리터러시
 대전환의 걸림돌① 데이터 공유하기 싫어요. _028
대전환의 걸림돌② 데이터 읽을 줄 몰라요. _034
걸림돌 제거 작전: 2020년부터 열에 여덟은 데이터 리터러시 집중! _040
데이터 리터러시, 회사 가치를 5% 늘리는 힘 _049

3장. 개척자들의 데이터 리터러시
 일반인을 위해, 골고루, 문제해결 중심으로 _058
생각보다 엄중한 데이터 윤리 _063
개척자들의 접근법 _068

4장. 데이터 리터러시 접근법: 말을 배우듯
 내게 필요한 데이터 리터러시는 어떻게 결정되는가? _078
개인의 데이터 리터러시는 일상의 문제해결에서부터 _110
조직의 데이터 리터러시는 ‘데이터 놀이’ _114

5장. 데이터 리터러시의 전제조건: 데이터의 힘을 믿습니까?
데이터와 인지력 _122
데이터와 판단력 _153
데이터와 설득력, 그리고 동기부여 _180

6장. 데이터 리터러시 특강: 16가지 실전 역량
 데이터 부서에서 자주 들리는 말들 _210

Ⅰ. 데이터의 이해와 관련된 역량들 _213
 1) 공감 역량: 뭐 좀 느껴지는 거 없나요?
2) 직관 역량: 숫자가 튀는데요?
3) 사실 파악 역량: 설마, 잘못 읽어서 그런 건 아니죠?
4) 패턴 파악 역량: 결대로 썰어봐요.
5) 비판 역량: 사실인가? 연관이 있는가? 그게 전부인가?

Ⅱ. 데이터를 잘 확보하는 역량 _260
 1) 지목 역량: 원하는 게 정확히 뭔지 모르겠어요
2) 수집역량: 넝마주이세요?
3) 대체 데이터 생산 역량: 데이터 없으면 분석 끝나나요?

Ⅲ. 데이터를 통해 잘 판단하는 역량 _285
 1) 맥락 파악 역량: 누울 자리를 보고 다릴 뻗어라
2) 어프로치 설계 역량: 바다를 끓일 거예요?
3) 데이터 가공 역량: 왔다 갔다 분석하신건가요?
4) 의사결정 원리 적용 역량: 기회비용은 무시한 건가요?

IV. 데이터로 소통하기 _318
 1) 표현 역량: 차트의 색감만 좋지 내용은 없네요. 화가세요?
2) 스토리텔링 역량: 듣다가 길을 잃었어요.
3) 리포팅 역량: 보고서 쓰러 회사 다녀요?
4) 토론 역량: 아니, 그러니까……아니, 그러니까!

7장. 맺으며: 데이터리터러시닷숍 프로젝트
 부록: 메시지별 적합한 12개 차트 유형 _368