데이터는 무엇을 감추고 있을까?
데이터로 코로나19 이후의 트렌드를 분석하다

위드 코로나 시대를 맞이했지만 아직 팬데믹 상황으로부터 자유롭기는 어렵다. 코로나19는 ‘집콕’, ‘홈트’ 등 새로운 문화를 형성했으며 이는 사람들이 일상에서 남기는 데이터에도 큰 변화를 주었다. 『나이스한 데이터 분석』은 코로나19가 발발하던 시점으로 돌아가 그 변화를 추적한다. 1부는 생활 밀착형 트렌드를 일상적인 데이터와 결합해 일반인들도 쉽게 이해할 수 있도록 했다. 그렇다고 이 책이 트렌드 소개를 핵심으로 하는 건 아니다. 오히려 데이터가 트렌드를 통해 풀이되는 과정을 담았다. 객관적인 데이터 분석으로 유행 트렌드들을 되짚어보는 기회를 가져보자.
데이터는 사람들의 생활패턴, 시장의 흐름을 보여주고 현 세대를 반영한다. 대표적인 소셜 데이터인 검색량 데이터를 들여다보면, 집콕이 만든 놀이문화의 트렌드를 알 수 있다. 또 외식업과 편의점의 판매 데이터를 들여다보면, 사회적 분위기에 따라 역동적으로 변모하는 주류시장의 트렌드를 알 수 있다. 예를 들어, 밀레니엄 세대는 생산자와 소비자의 역할을 넘나드는 프로슈머의 역할을 하며, 레트로 트렌드를 이끄는 주역이다. 편의점에 출시된 레트로 제품의 판매 지속성을 데이터로 들여다보면, 밀레니엄 세대의 주도적인 움직임이 시장에서 차지하는 영향력을 알 수 있다.

데이터 과학자들은 어떻게 일할까?
현장 경험에서 우러나온 실무자들의 진짜 이야기!

그렇다면 문과 출신도 데이터 과학자가 될 수 있을까? 데이터 과학자를 향한 관심은 기업은 물론 일반인들에게까지 이어져 실제 업무 현장에서 어떤 일이 펼쳐지는지 궁금해 하는 사람들이 많아졌다. 2부는 바로 현장에서 일하는 실무자들의 이야기를 담았다. “데이터 운영과 데이터 분석은 어떻게 다를까?”, “데이터에서 인사이트를 찾으려면 무엇이 필요할까?” 등의 물음에 암기식 지식보다는 현장에서 터득한 전문가의 노하우를 전달한다. 이제 막 일을 시작한 신입사원부터 5년 이상의 경력을 가진 데이터 과학자까지 모두가 업무에 참고할 만한 매뉴얼이 될 수 있도록 했다.
‘21세기 가장 섹시한 직업’인 데이터 과학자가 되기 위해 최근 몇 년간 각종 통계 수업과 프로젝트 경험으로 무장한 이력서를 내미는 지원자들이 많아졌다. 하지만 현장에서 마주치는 데이터는 생각만큼 깔끔하지도, 화려한 데이터 툴을 쓸 만큼 규모가 거대하지도 않다. 그보다 더 중요한 것은 데이터 분석의 80%라 불리는 ‘전처리’이다. 요리를 만들기 전에 요리 재료를 손질하듯이, 데이터를 깔끔하게 정리하는 과정을 뜻한다. 수많은 지원자 중에 전처리의 중요성에 대해 알고 있는 사람이 얼마나 될까? 당신이 현업의 업무 조건을 명확히 이해해 현장에서 환영받는 전문가가 되길 바란다.

우리 회사도 데이터 비즈니스 시작해볼까?
데이터를 가진 CEO들을 위한 조언

빅데이터, 블록체인, 자율주행 등 쉴 새 없이 새로운 것은 쏟아지고 팬데믹 상황에서 비대면, 온택트 같은 산업혁명의 변화 속도는 더욱 빨라지고 있다. 이러한 상황에서 다년간 회사의 데이터를 쌓아두기만 한 CEO들은 막연한 불안감에 무턱대고 데이터 비즈니스를 시작하려 한다. 하지만 무엇을, 어떻게 해야 하는지 보다 ‘왜’ 해야 하는지에 대한 이해가 우선이다. 또한 데이터 비즈니스로 수익성을 얻기는 대단히 어렵다.
빅데이터의 정의를 다시 보자. 빅데이터는 ‘3V(Volume, Velocity, Variety)’이다. 하지만 현장에서 빅데이터는 ‘3VD’이다. 빅데이터는 매우 지저분하고(Very Dirty), 어렵고(Very Difficult), 위험(Very Dangerous)하다. 게다가 지저분하고 어려운 데이터를 말끔히 정리해 완성된 결과물로 만들수록 개인정보 유출 가능성 등으로 데이터가 가진 위험성은 더 커진다. 빅데이터가 가진 이러한 조건에도 불구하고 데이터 비즈니스를 해야 하는 이유는 무엇일까? 이제는 데이터로 산업 간 경계가 무너지는 시대에 살고 있다. 그동안 보유한 데이터를 잘 활용한다면 고객과 회사 모두에게 긍정적인 기회가 될 것이다.


이 책을 읽어야 할 사람들

1. 데이터 과학자를 꿈꾸는 예비 데이터 전문가들
2. 데이터를 활용해 업무를 처리해야 하는 비전문가들
3. 5년 이상의 현장 경험을 거친 데이터 전문가들
4. 데이터 비즈니스가 하고 싶은 CEO들
5. 데이터를 읽고 쓰는 능력을 기르고 싶은 일반인들

<책 속에서>

마케팅이나 신제품개발 담당자부터 데이터 전문가에 이르기까지 다양한 분야에서 데이터를 활용해 업무를 처리하고 개선하는 사람들도 늘고 있다. 데이터 3법 시행 이후에 등장한 ‘마이데이터’ 제도는 고객이, 즉 정보의 주체가 정보를 관리하고, 통제하고, 활용하는 새로운 패러다임을 가져왔다. 즉, 데이터를 만들고 정리하고 쓰는 ‘호모 데이터쿠스(Homo Datacus)’로 인류가 진화하게 된 것이다. _004

집 안에 콕 박혀 머무른다는 의미의 줄임말인 ‘집콕’은 2020년 코로나19의 확산으로 자주 사용하게 된 말이다. 대면활동으로 인한 감염 우려와 정부의 사회적 거리두기 시행은 사람들이 집에 있는 시간을 절대적으로 많이 늘어나게 만들었다. 갑자기 집에만 있게 된 사람들이 기존의 방식으로는 타인과 시간을 보낼 수 없게 되면서 새로운 여가활동의 일환으로 집콕이라는 키워드가 자연스레 떠오르게 되었다. _012

한동안 유행한 ‘달고나 커피 만들기’는 이러한 집콕이 파생시킨 새로운 종류의 놀이였다. 처음에는 무료한 시간을 보내기 위한 방편으로 시작했지만, 이것이 콘텐츠로 제작되어 SNS라는 매체를 통해 공유되면서 집에서 시간을 보내는 사람들을 위한 일종의 놀이로 발전했다. 그러나 사람들의 놀이는 습득한 내용에 따라 집에서 혼자 달고나 커피를 만들어보는 것에만 그치지 않았다. 달고나 커피를 만드는 활동에 대한 저마다의 콘텐츠가 양산되었으며, 커피를 만들면서 경험한 고단함과 감정들을 다른 사람들과 나누며 또 다른 즐거움을 추구하게 되었다. _015-016

이렇게 경제적으로 큰 타격을 일으킨 코로나19가 소비시장에 미친 영향을 분석하면서 우려스러우면서도 흥미로운 사실을 목격할 수 있었다. 식당들의 매출에서 주류가 차지하는 비중은 크게 흔들리지 않았다는 것이다. 코로나 이전에 식당에서 하루에 100만 원의 매출을 올릴 때마다 맥주와 소주가 20만 원씩 팔렸다고 한다면 이후에는 70만 원의 매출을 올릴 때마다 맥주와 소주는 14만 원씩 팔리는 식으로 주류소비율 불변의 법칙이 있다는 것이다. _046-47

인간은 추억을 먹고 사는 존재이니 기업들이 소비자에게 과거의 향수에 기댄 마케팅 전략을 가져가는 것은 어쩌면 당연하다. 하지만 밀레니엄 세대들이 즐기는 뉴트로는 과거를 파는 것이 아니라 과거를 빌려 현재를 파는 것으로 본질은 유지하되 재해석을 통해 현대화시키는 전략이 필요하다. 즉, 단순한 재현이 아니라 새로운 기술을 포함한 새로운 의미부여가 중요한 것이다. _055-56

밀레니엄 세대가 레트로 트렌드를 따라간다고 해서 맹목적으로 모든 과거의 것을 원하는 건 아니다. 그보다는 현실에 꼭 필요한 과거의 어떤 모습을 끌어당기고 싶어 한다는 점을 기억하자. 밀레니엄 세대를 공략하기 위해서는 이들의 결핍을 제대로 분석해야 한다. _067

소비자의 적극적인 참여 또한 밀레니엄 세대의 특징 중 하나이다. 트렌드를 주도하는 밀레니엄 세대들은 생산자만큼이나 소비를 촉진시키며 새로운 트렌드 흐름을 만들기도 한다. 이렇게 생산자와 소비자의 영역을 넘나드는 사람을 ‘프로슈머(생산형 소비자 또는 참여형 소비자)’라고 한다. 그들은 소비자라는 역할에 머무르지 않고 제품에 필요한 요소(니즈)를 제조사에 적극적으로 요청하기도 한다. _069-70

앞으로도 한국의 교육열은 계속해서 열기를 더해 갈 것이며 그에 따라 현재 그 열기를 대변하는 학군에 대한 관심도 이어질 것으로 보인다. 이러한 시점에서 전통학군과 신흥학군에 대한 정확한 정보를 잘 파악하고 각자의 상황에 맞는 선택을 해나가기 바란다. 데이터는 우리에게 합리적인 판단을 할 수 있는 기회를 제공하고 있다. _118

인사이트를 찾는데 있어서 가장 중요한 것은 전문지식이다. 우리는 발전된 컴퓨팅 파워와 관련 소프트웨어의 발달에 따라 많은 데이터를 효율적으로 처리할 수 있게 되었다. 전문지식이 없는 데이터는 단순한 숫자, 문자의 나열일 뿐이다. 이런 숫자들을 어떻게 해석하고, 활용할지, 어떤 숫자를 변수로 사용하거나 사용하지 말아야 할지 그리고 어떤 통계분석방법을 사용해야 할지에 대해서는 관련된 전문지식을 가지고 있지 않으면 불가능하다. _139-140

데이터 분석 프로젝트를 수행하다 보면 극적인 성능 향상이나 통찰력 있는 분석은 알고리즘의 선택도 하이퍼 파라미터의 튜닝도 아닌 효율적인 전처리에서 나오는 경우가 많다. 알고리즘을 열심히 고민해서 1, 2%의 성능을 올리는 것보다 도메인 지식에 기반해 효율적인 전처리를 진행할 때, 10% 이상의 성능 향상을 가져오기도 한다. _169-170

쉽게 말해 디지털 트랜스포메이션이란 현재 사업의 경쟁력을 강화하고 새로운 사업 기회를 잡기 위해 조직, 프로세스, 비즈니스모델, 커뮤니케이션에 근본적인 변화를 주는 것을 의미한다. 데이터를 가진 CEO들에게 이보다 중요한 게 있을까 싶다. _201

서문
불철주야 현장을 지키고 있을 호모 데이터쿠스들을 위해 _004

1부
1장 집콕, 더 이상 혼자 놀지 않는다 _012
윤현호, 이한동, 고동현

2장 알아두면 쓸모 있는 술에 대한 잡지식 _033
이정재, 배경진, 서상문

3장 그 많던 복고는 다 어디로 갔을까? _051
정진관, 최준호, 김수현

4장 이웃집에서 수입차를 사면 나도 사고 싶다 _074
문희연, 정인중

5장 현대판 맹모삼천지교, 학군 _096
박성은

2부
6장 데이터 인사이트를 찾기 위해 필요한 모든 것 _122
정진관

7장 데이터 파이프라인에서 배포까지, 운영은 실전이다! _142
윤재헌

8장 데이터는 원유일까, 단지 검은 액체일까? _156
송재익

9장 데이터를 가진 CEO들을 위한 맛집 레시피 _176
정선동


참고문헌 _206