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네비게이션 실시간 인기 책
막강 데이터력 - 상대를 합리적으로 설득하는
- 윤태성 저
- 매일경제신문사
- 2009년 11월 16일
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회원리뷰
ISBN: 9788974426187
324쪽
148 x 210 (㎜)
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책 소개
출판사 리뷰
가장 효과적인 데이터 활용법을 배워보자
인터넷 검색창만 두들겨도 수만 건의 자료가 쏟아지는 시대다. 신속성과 편리성은 충족됐지만 정작 데이터 홍수 속에 필요한 정보만을 골라내는 일은 쉽지 않다. 또한 그것을 활용해 상대방을 설득시키는 일은 더더욱 어렵다.
나의 컴퓨터에는 사용하지 않는 데이터가 얼마나 될까? 어느 정도인지 체크해 보면 놀랄 것이다. 특별히 데이터를 모으고 있는 것도 아닌데 하드 디스크의 사용량이 몇 십 기가바이트를 가볍게 넘고 있지 않은가.
어느 틈엔가 우리들은 방대한 양의 데이터를 갖게 되었다. 그러나 처음에는 방대한 양의 데이터에 놀란 사람이라도 그것이 일상생활이 되면 점점 무뎌지게 된다. 문제는 데이터의 대부분은 활용되지 않고 단지 보존되어 있을 뿐이라는 데 있다. 데이터를 어떻게 이용하는지에 따라서 데이터는 귀중한 보석이 될 수도 있고 쓰레기가 될 수도 있다. 따라서 데이터를 활용하는 능력이 중요하다.
그렇다면 데이터 활용력이 뛰어난 사람에게는 무엇인가 특별한 능력이 있는 것인가? 대답은 ‘아니오’다. 이러한 능력은 타고난 특별한 재능이 아니다. 그것은 오랫동안 방대한 양의 데이터를 분석해온 경험과 그 결과로부터 얻은 지혜의 산물이다.
이 책은 수년간 데이터를 연구해온 저자의 핵심 노하우를 담고 있다. 데이터를 보석으로 변화시키기 위한 방법을 전수해준다. 한마디로 표현하면 ‘데이터를 느끼기 위한 기술’이다.
모든 일의 중심에 데이터가 있다. 그럼에도 불구하고 현실적으로는 데이터를 중심으로 하는 사고방식이 그다지 중요시되고 있지 않는 것도 사실이다. 그러나 일을 보다 더 잘하고 싶다면 데이터를 중심으로 하는 사고방식을 익힐 필요가 있다. 데이터는 모든 일의 출발점이자 일의 과정이며 일의 도달점이기 때문이다.
주변을 관찰해보면 일을 잘하는 사람일수록 데이터를 느끼는 경우를 많이 본다. 데이터를 느끼기 위해서는 느끼기 위한 요소를 이해해야 한다. 또한 데이터를 느끼지 못하게 하는 장애요인도 알아야 한다. 그러고 나서는 데이터를 느끼게 하는 요소는 보다 강화하고 데이터를 느끼지 못하게 하는 장애요인은 제거해야 한다.
이 책에서는 그 방법에 대한 자세한 설명과 함께 현실적인 예제를 통해 데이터를 느끼기 위한 기술을 소개한다. 다 읽고 나서는 눈앞에 데이터가 있어도 곧바로 분석을 시작하지 말고 우선 그 데이터를 차분히 바라보기를 바란다. 그리고는 ‘이 데이터는 아름답다’라고 말할 수 있게 될 것이다.
저자 소개
지은이 : 윤태성
카이스트 기술경영전문대학원 교수. 지식 비즈니스와 서비스 혁신 등을 강의하고 있으며 칼럼니스트로도 활동하고 있다. 모두가 ‘창의’를 원하지만 누구나 원하는 결과를 얻지는 못한다. 저자는 창의를 얻기 위해서는 ‘궁리’가 필수적이며, 제대로 된 궁리를 통해서만 새로운 아이디어를 얻을 수 있음을 밝힌다. 이 책에서는 마음껏 궁리하고 원하는 대로 창의를 얻는 법을 제시한다.
부산대학교를 졸업하고 두산기계에서 근무했다. 이후 일본으로 유학을 떠나 도쿄대학교에서 지능형 설계를 주제로 공학박사학위를 취득했다. 도쿄공업대학 조수로 임용되어 일본 문부성 소속 공무원인 문부교관으로 근무했으며 지식관리 연구가 계기가 되어 도쿄대학교로 이직했다. 내가 잘하는 일로 세상이 좋아지는 것을 하고 싶어 데이터 가시화 소프트웨어 벤처인 ‘오픈 놀리지’를 도쿄에서 창업했다. 유학생으로 시작해 교수, 벤처 창업을 거치면서 20년간 일본의 산학연을 두루 경험했다.
지은 책으로 《고객은 독이다》, 《탁월한 혁신은 어떻게 만들어지는가》, 《지식 비즈니스가 뜬다》, 《오픈 놀리지》, 《막강 데이터력》, 《한 번은 원하는 인생을 살아라》 등이 있다. 일본에서 지은 책으로 《テクノロジ―ロ―ドマップ》 등이 있으며 번역서가 다수 있다.
책 속에서
누구나 방대한 양의 데이터를 가지고 있지만 데이터의 대부분은 활용되지 않고 단지 보존되어 있을 뿐이다. 데이터에는 물리적인 무게가 없기 때문에 실감은 나지 않지만 만약 내가 보존하고 있는 데이터량이 서적 1만 권 또는 신문 10년 분량이라고 바꿔 말하면 데이터를 활용하지 않고 단지 보존만 하고 있다는 것이 얼마나 아까운 일인가 실감할 것이다.
방대한 양의 데이터를 보존하고 있지만 실제로 자주 사용하는 데이터는 어느 정도인지를 체크해 보자. 이번에는 사용하지 않는 데이터가 대부분이라는 것을 알고 실망할 것이다. 보존하고 있는 데이터량이 너무 많아 자신의 처리 범위를 훨씬 넘어서 버리면 내가 가지고 있는 데이터를 보다 효율적으로 활용하고 싶다는 생각도 조금씩 희미해진다. 어떻게든 데이터를 활용하고 싶기는 하지만 현실적으로 데이터량은 이미 나 스스로는 처리할 수 없을 만큼 많아져서 간단히는 활용할 수가 없게 된다.
복덕방의 경험과 지혜는 손님이 요구하는 애매한 조건과 부동산 데이터의 사이에서 인터페이스와 같이 작용해 손님의 조건에 맞는 집을 찾아낸다. 이런 작업이 가능한 것은 부동산 데이터를 보면 그 부동산의 특징을 이해할 수 있기 때문이다.
부동산 데이터는 일반적으로 숫자와 명사로 표현된다. 따라서 모두 숫자로만 조건을 제시하면 그 조건에 맞는 부동산을 데이터베이스에서 간단히 검색할 수 있다. 예를 들어 면적이 ‘59㎡’라던가 ‘60㎡’라고 표현되고 있다고 하자. 59와 60은 다른 숫자이므로 데이터로서는 서로 다르다. 그러나 이 숫자는 형용사로도 부사로도 표현될 수 있는데 예를 들면 두 사람이 생활하기에 딱 좋은 집이라던가 혼자 살기에는 조금 여유가 있는 집이라고 설명할 수 있다. 즉, 59와 60은 경우에 따라서는 같은 의미로 이해되며 경우에 따라서는 다른 의미로 이해된다.
부동산 데이터에는 일반적으로 지하철역에서의 거리가 ‘1km’라던가 ‘도보 10분’과 같이 표시되어있다. 그러나 손님은 ‘역에서 아주 가까운 장소’라던가 ‘조금 걷는 정도의 거리’와 같이 표현한다.
어떤 기업에서도 경영 활동을 통해서 여러 가지 데이터가 생성된다. 대부분의 경영 데이터는 서로가 복잡하게 관련되어 있으며 단독으로 존재하는 데이터는 거의 없다. 따라서 경영 데이터를 효율적으로 이용하기 위해서는 데이터의 전체상을 이해함과 동시에 데이터간의 관계를 파악하는 것이 중요하다.
경영 데이터는 기업 내의 모든 부문에서 생성되며 또 그 데이터를 이용하는 곳도 기업 내의 여러 부문이 된다. 어떤 경영 데이터가 어떻게 생성되어 언제, 어디서, 무엇 때문에, 어떻게 사용되는지를 정확하게 파악해야 하지만 이 작업은 현실적으로 어렵다. 이러한 현실은 기업에서 무형재산인 경영 데이터를 효율적으로 이용하지 못하고 있는 상황을 말해주고 있다.
방대한 양의 데이터를 보존하고 있지만 실제로 자주 사용하는 데이터는 어느 정도인지를 체크해 보자. 이번에는 사용하지 않는 데이터가 대부분이라는 것을 알고 실망할 것이다. 보존하고 있는 데이터량이 너무 많아 자신의 처리 범위를 훨씬 넘어서 버리면 내가 가지고 있는 데이터를 보다 효율적으로 활용하고 싶다는 생각도 조금씩 희미해진다. 어떻게든 데이터를 활용하고 싶기는 하지만 현실적으로 데이터량은 이미 나 스스로는 처리할 수 없을 만큼 많아져서 간단히는 활용할 수가 없게 된다.
복덕방의 경험과 지혜는 손님이 요구하는 애매한 조건과 부동산 데이터의 사이에서 인터페이스와 같이 작용해 손님의 조건에 맞는 집을 찾아낸다. 이런 작업이 가능한 것은 부동산 데이터를 보면 그 부동산의 특징을 이해할 수 있기 때문이다.
부동산 데이터는 일반적으로 숫자와 명사로 표현된다. 따라서 모두 숫자로만 조건을 제시하면 그 조건에 맞는 부동산을 데이터베이스에서 간단히 검색할 수 있다. 예를 들어 면적이 ‘59㎡’라던가 ‘60㎡’라고 표현되고 있다고 하자. 59와 60은 다른 숫자이므로 데이터로서는 서로 다르다. 그러나 이 숫자는 형용사로도 부사로도 표현될 수 있는데 예를 들면 두 사람이 생활하기에 딱 좋은 집이라던가 혼자 살기에는 조금 여유가 있는 집이라고 설명할 수 있다. 즉, 59와 60은 경우에 따라서는 같은 의미로 이해되며 경우에 따라서는 다른 의미로 이해된다.
부동산 데이터에는 일반적으로 지하철역에서의 거리가 ‘1km’라던가 ‘도보 10분’과 같이 표시되어있다. 그러나 손님은 ‘역에서 아주 가까운 장소’라던가 ‘조금 걷는 정도의 거리’와 같이 표현한다.
어떤 기업에서도 경영 활동을 통해서 여러 가지 데이터가 생성된다. 대부분의 경영 데이터는 서로가 복잡하게 관련되어 있으며 단독으로 존재하는 데이터는 거의 없다. 따라서 경영 데이터를 효율적으로 이용하기 위해서는 데이터의 전체상을 이해함과 동시에 데이터간의 관계를 파악하는 것이 중요하다.
경영 데이터는 기업 내의 모든 부문에서 생성되며 또 그 데이터를 이용하는 곳도 기업 내의 여러 부문이 된다. 어떤 경영 데이터가 어떻게 생성되어 언제, 어디서, 무엇 때문에, 어떻게 사용되는지를 정확하게 파악해야 하지만 이 작업은 현실적으로 어렵다. 이러한 현실은 기업에서 무형재산인 경영 데이터를 효율적으로 이용하지 못하고 있는 상황을 말해주고 있다.
목차
머리말
Part 1. 데이터는 창조의 근원
데이터 중심의 사고방식
찾아주는 능력은 새로운 비즈니스의 소재가 된다
보여주는 능력으로 은유적인 표현을 하자
대화하는 능력으로 언제라도 데이터를 보자
데이터를 느끼고 본질을 이해한다
Part 2. 데이터의 현실
데이터량이 너무 많다
정말 필요한 데이터가 없다
데이터를 분석하는 게 어렵다
경험을 살려서 데이터를 보고 싶다
데이터를 직감적으로 보고 싶다
데이터의 전체상을 보고 싶다
Part 3. 데이터를 느끼는 예
부동산 데이터를 보고 좋은 물건을 느낀다
운동 데이터를 보고 성적을 느낀다
재무 데이터를 보고 경영 상황을 느낀다
서적 데이터를 보고 베스트셀러를 느낀다
Part 4 데이터를 느끼기 위한 데이터 테크
데이터 테크란
T: 데이터는 시간에 따라서 변한다
E: 데이터는 반복적으로 변한다
C: 데이터는 상호 관련되어 있다
H: 데이터는 전체적으로 조화를 이룬다
Part 5 데이터를 느끼지 못하게 하는 장애요인
명작에는 훌륭한 조연이 있다
S: 가시화하는 방법이 부족하다
H: 데이터량이 너무 많다
I: 개인의 향상심이 없다
M: 수학적으로 분석하는 능력이 약하다
Part 6 데이터 가시화 모델의 예
네트워크 모델
타일 모델
꽃 모델
포도 모델
레이더 빔 모델
히트 맵 모델
루프 모델
Part 7 데이터를 느끼고 액션을 취한다
건강진단 데이터
전화통화 데이터
기술문서 데이터
구매행동 데이터
특허 데이터
서적 판매 데이터
명함 데이터
업무 내용 데이터
교육 데이터
미국 대통령 선거 데이터
경영 데이터
연습용 데이터
Part 8 가시화 작업 순서
데이터를 준비한다
데이터 전체상을 조감한다
데이터를 검색한다
가시화 모델을 선택한다
데이터를 가시화한다
데이터를 분석한다
고도의 검색과 분석을 한다
결과를 활용한다
Part 1. 데이터는 창조의 근원
데이터 중심의 사고방식
찾아주는 능력은 새로운 비즈니스의 소재가 된다
보여주는 능력으로 은유적인 표현을 하자
대화하는 능력으로 언제라도 데이터를 보자
데이터를 느끼고 본질을 이해한다
Part 2. 데이터의 현실
데이터량이 너무 많다
정말 필요한 데이터가 없다
데이터를 분석하는 게 어렵다
경험을 살려서 데이터를 보고 싶다
데이터를 직감적으로 보고 싶다
데이터의 전체상을 보고 싶다
Part 3. 데이터를 느끼는 예
부동산 데이터를 보고 좋은 물건을 느낀다
운동 데이터를 보고 성적을 느낀다
재무 데이터를 보고 경영 상황을 느낀다
서적 데이터를 보고 베스트셀러를 느낀다
Part 4 데이터를 느끼기 위한 데이터 테크
데이터 테크란
T: 데이터는 시간에 따라서 변한다
E: 데이터는 반복적으로 변한다
C: 데이터는 상호 관련되어 있다
H: 데이터는 전체적으로 조화를 이룬다
Part 5 데이터를 느끼지 못하게 하는 장애요인
명작에는 훌륭한 조연이 있다
S: 가시화하는 방법이 부족하다
H: 데이터량이 너무 많다
I: 개인의 향상심이 없다
M: 수학적으로 분석하는 능력이 약하다
Part 6 데이터 가시화 모델의 예
네트워크 모델
타일 모델
꽃 모델
포도 모델
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Part 7 데이터를 느끼고 액션을 취한다
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Part 8 가시화 작업 순서
데이터를 준비한다
데이터 전체상을 조감한다
데이터를 검색한다
가시화 모델을 선택한다
데이터를 가시화한다
데이터를 분석한다
고도의 검색과 분석을 한다
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