돈이 되는 빅데이터 읽기

서문

Part 1 수익을 창출하는 데이터 분석의 모든 것
1. 데이터 분석을 위한 몇 가지 유용한 개념
2. 우리 모두가 한 번쯤은 저지르는 실수
3. 고객 데이터 세트 세부사항 살펴보기
4. 모두가 똑같지는 않다
5. 미래를 예측하는 과학
6. 우산을 들었다고 비가 오는 것은 아니다
7. 확률은 얼마나 될까?
8. 현실 속 데이터 과학은 어떻게 시작해야 할까?

Part 2 가치 있는 데이터, 어디서 찾을까?
9. 먼저 고객부터 시작하라
10. 충성도 프로그램, 그 너머를 생각하라
11. 재고, 점포, 기업 성과도 검토하라
12. 기업 밖에서 보는 관점의 데이터도 검토하라

Part 3 데이터 중심 기업 구축하기
13. 문화 충돌, 그리고 마음이 편안한 사일로
14. 데이터 중심 기업으로 가는 가장 중요한 과정
15. 자체 고용 vs 외부 고용, 어떻게 할 것인가?
16. 데이터 중심 기업으로 변화하는 즐거움

이 책의 최종 결론
감사의 말

모든 기업이 데이터에 집중하는 데는 그만한 이유가 있다. 오로지 온라인 사업만 하는 기업은 최신 기술과 많은 비용이 드는 점포나 쓸모없는 투자에서 자유롭다. 이러한 기업의 도약으로 기존 소비자 기업은 전 세계적으로 엄청난 도전에 직면한다. 신생 온라인 기업이 가진 다른 이점들이 충분하지 못한 것 같지만, 온라인 기업은 데이터가 넘쳐난다. 왜냐하면 온라인 기업에 이메일 주소와 실제 주소를 제공하지 않고는, 온라인으로 산다는 행위가 불가능하기 때문이다. 온라인 기업은 자연스럽게 고객 데이터베이스를 획득한다. 그리고 온라인 기업은 당연하게도, 이런 데이터의 이점을 무자비하게 활용해 예측 모형을 구축하고 통찰을 얻는다. 그래서 일반적인 경쟁 업체보다 개별 고객이 조금 더 소비를 하도록 촉진시킬 수 있다.
_서문

기업이 데이터를 다룬다는 것은, 어떻게 데이터에서 수익을 창출하는지 파악하려 애쓴다는 의미다. 데이터를 다룰 때, 헤드라인에 나온 통계를 피하는 다른 방법은 없다. …(중략)… 업계에 분석 전문가가 정말 있을까? 누가 이 모든 데이터를 분석하고 우리에게 결론을 간단히 전달할까? 아마도 있을 것이다. 데이터를 캐묻는 방법에 스스로 친숙해질 때 한 가지 장점이 있다. 분석 전문가가 수행하는 업무를 더 쉽게 이해하고, 분석 전문가에게 더 수준 높은 질문을 할 수 있다는 것이다. 또 다른 장점은 데이터와 친숙해질수록 기업이 평균에 속아 흔히 저지르는, 값비싼 실수를 더 많이 피할 수 있다는 것이다. 데이터를 분석하는 여정을 계속하기 전에, 다음 장에서 매우 전형적인 실수 한 가지를 짚어보려고 한다. 아마 남 일 같지 않아서 읽으면서도 편하지는 않을 것이다.
_Chapter 1 데이터 분석을 위한 몇 가지 유용한 개념