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Ph.D Course/Data Science

데이터분석에 대한 단상

지식 연주가 Knowledge Designer 2015.05.09 13:50

데이터 분석에 관해서 오랜만에 공감하는 글을 만났습니다. <http://www.itworld.co.kr/howto/93224> 몇몇분들은 아시겠지만 저는 데이터 분석과 시각화에 무척 관심이 많습니다. 데이터 플레이어라는 블로그 필명을 가지고 있기도 합니다. 최근 빅데이터 열풍이 불면서 언어선택과 코딩 등 방법론에 대해서는 많이 소개가 되고 있습니다. 하지만 정작 중요한 목표와의 정합성에 대해서는 놓치고 있습니다. 무엇을 위해 데이터를 수집해야 하는지 맥락이 빠져있는 것입니다.


본문에서 중요하다고 생각되는 문장을 발췌합니다. 클로록스 컴퍼니(The Clorox Company)의 CIO 만지트 싱은 "문제는 데이터 수집 그 자체가 아니다. 빅데이터의 핵심은 수집한 데이터를 어떻게 탐구할 것인지의 문제이며 해답을 찾는데 어떻게 데이터를 이용할 지의 문제에 집중하라" 며 목표달성을 돕는 수단으로서의 데이터 바라보기를 언급합니다.


빅데이터 애플리케이션 지원 신생벤처인 카제나(Cazena) CEO 프랏 모흐는 "많은 이들이 새 로운 툴과 기술 자체에 매료돼 정작 그것을 어디에 쓰고, 어떤 결과물을 만들어 낼 지는 간과하고 만다" 고 지적하기도 합니다. '빅' 에 매몰되어 충분히 의미있는 데이터의 범위를 데이터를 수집한다면 그건 자원의 낭비로 이어질 가능성도 충분합니다.


기사에서는 '알아두면 좋을' 데이터 요소는 무수하지만, 실제로 목적을 달성하는데 그들이 필수적으로 활용되지는 않는다고 설명할 수 있다라고 첨언합니다. 만지트 싱은 말미에 "문제는 '진짜 비즈니스 결과'를 이해하는 것이다. 어떻게 그 결과에 도달했는지, 어떤 데이터가 어떻게 판단에 영향을 미쳤는지를 이해하는 역량을 기르라" 고 밝히기도 합니다.


본문에 나온 중요한 언급들을 통해 결론을 내어본다면 기술적으로 접근하기 이전에 문제를 정의하고 해결책을 강구하기 위한 단계로서 데이터분석을 바라봐야 한다는 것을 알 수 있습니다. 그것을 효과적으로 하기 위해서 적합한 툴을 선택하고 시각화 작업을 하는 것입니다. 데이터분석은 이전에 없었던 완전히 새로운 것이 아닙니다. 기술의 발전으로 인해 좀 더 효과적인 작업이 가능해진 것이지요. 모두가 기술을 보고 있을 필요는 없을 것입니다. 이해는 해야겠지만요. 기술을 다룰 때 자주 인용하는 문구를 소개하고 정리를 마칩니다. Technology Is an Enabler!!



<source=https://www.pinterest.com/exp_perception/data-visualization/>


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