데이터 마인드

 

데이터는 어떤 현상의 단편을 포착하여 수치화 혹은 기호화한 것이다. 좋은 데이터는 자유롭게 변환되고 활용된다. 좋은 데이터를 반복적으로 수집하고 분석하게 되면 신뢰할 수 있는 결과를 도출할 수 있다. 마치 구슬을 꿰듯 분석을 통해 새로운 가치를 부여해야 글자나 숫자에 불과한 것이 아니라 값진 자산이 된다. 이때 빅데이터냐 스몰데이터냐는 별로 중요하지 않다. 데이터의 양이 아니라 의사결정에 도움이 되는 데이터가 있으냐 없느냐가 중요하다. 문제를 정의하고, 좋은 데이터를 수집하고, 분석하는 절차, 이것을 가능하게 하는 것이 바로 “데이터 마인드”이다.

 

데이터 마인드는 누구에게 필요할까? 누구에게나 필요하다. 그런데 이 말을 두고 누구나 전문적으로 데이터 과학을 해야 한다고 오해해서는 안 된다. 데이터 과학은 전문가들의 영역이다. 마치 내가 자동차를 만들 필요가 없는 것과 같다. 나는 만들어진 자동차를 운전만 잘하면 된다. 데이터 마인드는 운전 능력에 해당한다. 차를 운전하기 위해 운전석에 앉으면 무의식적으로 안전 벨트를 매듯, 문제 해결을 위해 데이터를 찾아보고 활용하는 일이 자연스러우면 된다. 그러다 보면 어느 순간 데이터를 자유자재로 다루는 나를 발견한다. 즉, 데이터를 다루는 것도 습관처럼 해야 한다는 것이다.