상대를 합리적으로 설득하는 막강 데이터력

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

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.