“지금 당장 갖추지 못하면 생존할 수 없다!”
AI의 발전을 내 편으로 만드는 데이터 리터러시 활용법!

문해력의 위기와 인공지능의 열풍이 동시에 감지되고 있다. 디지털 기술의 유례없는 발전, 모든 취미를 집어삼키고 있는 유튜브의 파괴력, 전 세계를 휩쓸고 지나간 코로나 팬데믹, 그로 인해 촉발된 업무와 창작 환경의 거대한 변화, 그리고 이 폭풍처럼 짓쳐 드는 미래를 온몸으로 겪어내야 하는 우리.

이 와중에 출간된 『2030 데이터 리터러시 레볼루션』은 제목 그대로 데이터 리터러시와 혁명 같은 변화를 다루는 책이다. 데이터 리터러시란 무엇인가? 데이터 리터러시는 ‘데이터를 읽고 쓸 줄 아는 능력’이다. 매분 매초 데이터가 실시간으로 생성되어 점점 늘어만 가고 있는 세상에서 ‘데이터를 제대로 해석하고 가치를 발견하고 발전시키는 능력’, 즉 데이터 리터러시의 중요성은 갈수록 커지고 있다. 미국의 IT 리서치 기업인 가트너는 데이터 리터러시를 가리켜 ‘기업이 성장하기 위해 갖춰야 할 제2외국어’라고 정의했다.

그러나 한 설문조사 결과에 따르면 데이터 리터러시에 자신감을 느끼는 사람은 겨우 21%에 불과하다. 최근 등장한 챗GPT로 인해 데이터 리터러시의 필요성은 더욱 부각되었다. 똑같은 챗GPT의 답변이라도, 데이터 리터러시를 갖췄는지에 따라 각각 다르게 해석할 것이다. 데이터 리터러시를 갖춘 사람의 해석이 우월한 경쟁력을 갖게 되리라는 점은 의심할 여지가 없다. 더불어 인공지능이 제공하는 결과를 해석하고 검증하는 역량은 앞으로 더욱 중요해질 것이다. 구글의 수석 이코노미스트 할 베리안Hal Varian은 “당신이 누구든, 어떤 비즈니스에 종사하든, 향후 10년간의 가장 중요한 비즈니스 역량은 데이터 리터러시다.”라고 선언했다.

데이터 리터러시는 왜 필요할까? 첫째, 데이터는 탁월한 인식 능력을 갖추게 해준다. 둘째, 데이터는 판단력의 기초를 제공한다. 셋째, 데이터를 통해 상대방을 설득하고 동기를 부여할 수 있다. 그렇다면 데이터 리터러시는 어떻게 길러야 할까? 우선 데이터가 필요하다. 둘째, 개념이나 기법을 알아야 한다. 셋째, 데이터를 적합한 방법으로 분석할 수 있는 분석 도구가 있어야 한다. 넷째, 사람이 중요하다.

이 책의 1부에서는 데이터 리터러시의 정의와 중요성에 대해서 다룬다. 챗GPT 시대에 데이터 리터러시가 갖는 의미를 알아보고 높아지는 중요성을 강조한다. 또한 데이터 리터러시라는 역량의 습득을 어떻게 시작해야 할지, 어떻게 이해하고 활용해야 할지 알아본다.

2부에서는 데이터 활용을 통해 조직의 역량을 높이는 법과 고객경험을 혁신하는 방법에 대해 다룬다. 데이터를 중심으로 조직의 혁신을 위해 상응하는 기업문화를 갖춰야 하며 리더가 올바른 역할을 해야 함을 강조한다. 또한 기업의 미래가 좌우할 수 있는 챗GPT 활용 역량을 기르고 인공지능의 발전에 어떻게 대비해야 하는지 알아본다.

3부에서는 개인의 데이터 분석 역량을 기르는 법을 다룬다. 자신에게 필요한 데이터를 어떻게 찾고 어떻게 수집하고 관리할 것인지가 미래를 대비하는 데 무엇보다 중요한 관건이다. 목적을 분명히 하고 문제를 구체적으로 정의해야 한다는 조언을 던지는 동시에 빅데이터뿐 아니라 스몰데이터와 딥데이터의 중요성 또한 강조한다. 나아가 데이터의 효과적인 시각화와 스토리텔링에 대해서도 다룬다.

데이터 축적과 활용이 전담 부서나 담당자만의 일로 여겨졌던 과거와는 달리, 이제는 마치 모국어를 익히듯 데이터를 자연스럽게 배워 능숙하게 써먹어야 살아남을 수 있는 시대다. 이 책을 통해 데이터 리터러시를 기르고 챗GPT 시대의 경쟁력을 갖춰야 할 때다.

추천사

챗GPT 시대 인공지능 기술의 획기적인 발전은 방대한 데이터를 수집하고 분석하고 학습한 덕분이다. 이제 기업들도 다양한 데이터를 활용하여 고객의 취향과 선호도 등을 파악하고 맞춤형 상품과 서비스를 적기에 제공해야 하는 무한 경쟁 시대에 돌입했다. 이제 데이터 활용 능력은 모든 직원이 갖춰야 할 언어라고 말해도 지나치지 않다.
-이석준, NH농협금융지주회장

이 책은 ‘데이터를 왜 알아야 하는지’에서부터 ‘어떻게 활용하여 문제를 해결해야 하는지’를 처음부터 끝까지 아주 잘 설명하고 있다. 데이터 리터러시 수준이 쑥 올라가는 기분이 든다. 이제 특정 부서에서 담당하던 데이터 분석과 활용을 모든 부서로 확대하고 조직 전체의 일하는 방식을 혁신해야 할 시기이다.
-윤혜정, 한국데이터산업진흥원장

이 책은 데이터 활용 능력을 키우기 위한 실전 교과서이며 기업들의 다양한 성공과 실패 사례를 통해 경영 인사이트를 제시하는 경영서이다. 데이터가 경쟁력의 필수 요소인 시대에 정말 유용한 책으로서 기업의 실무자, 경영진, 그리고 일반인이 꼭 읽어보길 권한다.
-김현중, 연세대학교 응용통계학과 교수

꼭 필요하지만 막연히 어렵게만 느껴졌던 데이터 리터러시의 힘을 개념적으로 확실히 이해하고 접근할 수 있게 해준다. 직장인들은 물론 일반인들도 문제해결이라는 본질적 접근과 함께 데이터 리터러시라는 핵심적 역량을 키울 수 있을 것이다.
-곽민정, 평택대학교 데이터정보학과 교수

데이터에 대한 해석이 ‘장님 코끼리 다리 만지기’ 식으로 왜곡되거나 또 그 진가를 찾지 못하여 중요한 기회를 놓치고 있다면 얼마나 안타까운 일인가? 최고경영자뿐만 아니라 전 직원들이 함께 일독한다면 데이터에 기반한 판단력과 문제해결 능력을 한 단계 더 도약시킬 수 있을 것이다.
-최호진, 동아제약 부회장

추천사 누구나 데이터를 분석하고 활용할 줄 알아야 한다 (이석준, NH농협금융지주회장)

추천사 데이터 리터러시가 국가 간 기업 간 격차를 만들 것이다 (윤혜정, 한국데이터산업진흥원장)

프롤로그 챗GPT 시대, 데이터 리터러시가 생존을 판가름한다

1부 데이터의 이해와 올바른 관점이 중요하다

1장 왜 데이터 리터러시인가
1. 왜 데이터 리터러시가 중요한가
2. 이제 성공 경험이나 직감이 통하지 않는다
3. 데이터 리터러시는 왜 필요한가
4. 데이터 기반의 의사결정이 필요하다

2장 챗GPT 시대에도 데이터 리터러시가 필요하다
1. 챗GPT는 무엇이고 파급력은 어느 정도일까
2. 챗GPT 시대에 데이터는 어떤 의미인가
3. 데이터 리터러시가 앞으로 10년의 무기가 된다

3장 데이터 리터러시 어떻게 시작할까
1. 데이터에 숨겨진 인사이트를 스스로 찾아야 한다
2. 데이터를 제대로 읽고 다루고 전달해야 한다
3. 데이터 이전에 사람의 생각이 먼저다
4. 파격 기업은 데이터 리터러시가 높다

4장 데이터의 본질과 힘을 이해하자
1. 데이터는 기록이자 실행의 기초다
2. 빅데이터는 방향타이자 생명선이다
3. 데이터 분석은 지혜로 이어져야 한다
4. 데이터는 어디에서 어떻게 활용되는가

2부 조직의 데이터 활용 역량을 올려라

5장 데이터 중심으로 경영을 바꿔라
1. 데이터 자산화와 민주주의가 먼저다
2. 데이터 거버넌스를 구축하라
3. 데이터 리더십을 발휘하라
4. 데이터 리터러시 문화를 조성하라

6장 데이터와 기술로 고객경험을 혁신하라
1. 고객이 원하기 전에 찾아내라
2. 데이터로 예측해 인류를 구하라
3. 서로 다른 데이터를 융합하라
4. 데이터와 기술을 결합해 새로운 시장을 열어라

7장 데이터 리터러시를 선도하라
1. 실패를 교훈 삼아라
2. 데이터를 활용하고 교육하라
3. 최고경영자가 진두지휘하라
4. 비즈니스 모델을 혁신하라

8장 챗GPT 리터러시도 함께 높여라
1. 챗GPT를 어떻게 활용할지 모색하라
2. 챗GPT 활용 역량이 기업의 미래를 책임진다
3. 챗GPT를 넘어 미래 생성형 인공지능에 대비하라

3부 개인의 데이터 분석 역량을 기르자

9장 목적과 문제해결을 먼저 생각하라
1. 목적은 분명히 하고 문제는 구체적으로 정의하라
2. 데이터 분석의 길라잡이 가설을 제대로 세워라
3. 데이터 분석 기획을 위한 계획을 수립하라
4. 데이터 안에는 답이 없다는 것을 명심하라
5. 챗GPT의 답변은 정답이 아닐 수 있다

10장 데이터 분석을 위한 수집과 관리는 어떻게 할까
1. 필요한 데이터를 어디에서 찾을지부터 물어라
2. 스몰데이터와 딥데이터도 수집하자
3. 데이터의 가치는 정제와 가공에 달려 있다
4. 올바른 수집과 저장과 정리가 관리의 기본이다

11장 데이터 분석에서 이것만은 알아두자
1. 데이터 분석이란 무엇인가
2. 분석 기법에는 무엇이 있을까
3. 데이터 분석에서 꼭 알아야 할 사항은 무엇일까
4. 어떻게 올바른 데이터 해석과 문제해결을 할까
5. 데이터 분석에도 챗GPT를 활용하라

12장 백 개의 숫자보다 한 개의 그림이 낫다
1. 왜 데이터 시각화가 중요할까
2. 시각화를 제대로 활용하자
3. 시각화도 의사소통이 우선이다
4. 데이터에 스토리텔링을 더하라
5. 데이터 시각화에 생성형 인공지능을 활용하라

에필로그 데이터 중심으로 근본적인 변화가 필요하다

미주