2030 데이터 리터러시 레볼루션

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

1부 데이터의 이해와 올바른 관점이 중요하다

기업들도 전례 없이 방대한 양의 데이터를 최대한 활용해 경쟁적으로 분석 역량을 구축하고 있다. 데이터 경제 시대에 데이터 활용 없이는 기업 경쟁력을 가질 수 없게 됐다. 월마트와 구글 사례를 들어보겠다. 월마트는 플로리다에 허리케인 프랜시스가 오기 전에 비축해야 할 상품들을 알고 싶었다. 그래서 과거 폭풍이 지나갔던 다른 월마트 매장들의 구매 기록을 조사하고 엄청난 양의 고객 이력을 분류해 어떤 상품을 플로리다로 보낼지 찾아냈다. 바로 딸기 팝타르트와 맥주였다. 미국인들은 자연재해가 닥쳤을 때 두 가지 품목을 주로 찾는다는 사실을 발견한 것이다. 그래서 바로 허리케인의 경로에 있는 모든 월마트 매장들에 해당 품목들을 배송했다. 월마트의 예측 덕분에 폭풍우가 몰아치는 동안 플로리다 사람들은 맥주와 팝타르트를 먹으면서 자연재해를 이겨낼 수 있었다.

할리우드 스타 윌 스미스도 데이터 리터러시가 높은 사람으로 알려져 있다. 그는 시장 조사를 통해 최고 흥행을 올린 영화를 분석한 후 출연할 영화를 선택하는 전략을 사용한 것으로 유명하다. 1990년대 중반 가장 잘나가는 영화배우는 톰 행크스와 톰 크루즈였다. 당시 윌 스미스는 그들과 같은 영화에 출연하는 것을 거부했다. 대신 그는 최고 수익을 기록한 영화를 살펴보고 흥행 비결을 분석하는 전략을 택했다.
윌 스미스는 우선 최근 10년간 최고의 흥행 성적을 올린 영화 10편을 골랐다. 그다음 영화 내용을 분석해 흥행에 성공한 패턴을 찾아냈다. 그가 발견한 성공한 영화의 패턴은 다음과 같다. 10편 중 9편은 특수 효과를 썼고 8편은 외계 생명체가 등장하거나 러브 스토리가 포함된 것이다. 이러한 분석을 바탕으로 그가 출연한 영화가 바로 「인디펜던스 데이」와 「맨 인 블랙」이었다. 두 영화 모두 최고 수준의 특수 효과와 함께 외계인이 등장한다. 이러한 성공 패턴을 따른 덕분에 두 영화는 전 세계적으로 약 13억 달러의 수익을 올렸다.

음악산업 커뮤니티인 올액세스에 따르면 흥미롭게도 2021년에는 1분마다 페이스북에서 140만 개의 메시지가 읽히고(스크롤링) 유튜브에서 500시간 분량의 콘텐츠가 올라온다. 또한 인스타그램에 서 69만 5,000개의 스토리가 공유되고 넷플릭스에서 2만 8,000명의 구독자가 시청하고 온라인상에서는 160만 달러가 소비된다고 한다. 이 모든 게 1분 동안 이루어진다. 50여 년 전 아폴로 11호가 이륙했을 때 전 세계에서 생성된 디지털 데이터의 양은 일반 노트북에 들어갈 수 있는 수준이었다고 한다. 하지만 IDC에 따르면 2021년에만 1바이트의 1021인 제타바이트 기준으로 약 90제타바이트 정도의 데이터가 만들어질 것이라 한다. 제타바이트는 DVD에 저장할 경우 달까지 12번 왕복할 수 있을 만큼의 디스크가 쌓일 정도라고 하니 정말 상상을 초월하는 규모다.