[책리뷰] 데이터 마인드 기르는 습관

읽게 된 계기

최근 몇 년간 데이터 분석과 관련된 기술들이 기하급수적으로 발전하면서, 데이터는 더 이상 기술 전문 분야의 전유물이 아니라 우리 모두의 일상과 직결된 중요한 도구로 자리잡고 있습니다. 마케팅, 기획, 교육 등 다양한 분야에서 데이터 분석을 통한 인사이트 도출이 중요한 경쟁력이 되어가고 있는 지금, '데이터 마인드'에 대한 접근은 실무자의 필수적인 역량으로 인식됩니다.

특히, 데이터 분석 경험이 부족한 사람들에게는 이러한 역량을 어떻게 기를 수 있을지 막막할 때가 많습니다. 그래서 실무적이고 접근 가능한 방식으로 '데이터 사고력'을 기를 수 있는 방법을 제시하는 책을 찾던 중 구자룡 저자의 데이터 마인드 기르는 습관을 발견하게 되었습니다. 데이터 분석 경험이 부족한 사람들에게 맞춘 실용적인 접근과 실무에 즉시 활용할 수 있는 다양한 사례를 담고 있어, 매우 흥미로운 독서 경험을 제공할 것이라는 기대감으로 책을 읽게 되었습니다.

책, 저자 소개

데이터 마인드 기르는 습관의 저자 구자룡은 마케팅과 브랜드 분야에서 널리 알려진 전문가로, 마케팅 컨설팅 기관인 밸류바인의 대표이자 다양한 산업 현장에서의 경험을 바탕으로 실무적인 통찰력을 제공하고 있는 인물입니다. 그는 특히 마케팅 전략과 데이터 분석을 연결지어 생각하는 능력을 강조하며, 데이터를 통해 얻은 인사이트를 마케팅과 브랜딩에서 실질적인 성과로 전환하는 방법에 대해 지속적으로 연구하고 있습니다.
 
그의 경력에서 눈에 띄는 점은 삼성전자, 현대자동차, LG전자 등 대기업들과의 협업뿐만 아니라 다수의 공공기관 및 연구소와 함께 진행한 다양한 프로젝트입니다. 이러한 경험들이 이 책을 통해 그의 철학과 통찰로 구현되었습니다.
 
이 책은 데이터 분석을 전혀 모르는 독자도 쉽게 이해할 수 있도록 구성되어 있으며, 단순히 도구를 사용하는 기술적인 부분보다는 데이터 자체를 어떻게 바라보고 활용할 수 있는지를 강조합니다. 이러한 점에서 구자룡의 저술 스타일은 매우 실용적이면서도 철학적입니다.

저자의 집필 의도 및 핵심 키워드 요약

저자가 이 책을 통해 전달하고자 하는 핵심 메시지는 명확합니다: 데이터는 기술이 아니라 사고방식이며, 이 사고방식을 기르는 것이 무엇보다 중요하다는 것입니다. 그는 독자들이 데이터 마인드를 기르기 위해서는 단순한 데이터 활용 기술을 넘어 문제를 정의하고, 다양한 시각에서 데이터를 해석하는 능력을 키우는 것이 필수적이라고 주장합니다.
핵심 키워드를 요약하자면 다음과 같습니다:

• 데이터 리터러시: 데이터를 단순히 수집하고 분석하는 것을 넘어 그 안에서 의미를 찾아내는 능력.
• 문제 정의: 데이터를 분석하기 전에 해결해야 할 문제를 명확히 설정하는 것의 중요성.
• 스몰데이터: 빅데이터에 치중하기보다 작은 데이터에서도 충분한 인사이트를 도출할 수 있다는 점.
• 데이터는 팩트가 아니다: 데이터는 해석의 여지가 있으며 그 자체가 진리를 말하지 않는다는 경계.
• 데이터 사고력: 데이터 자체보다 데이터가 어떤 의미를 가지고 있는지를 이해하는 사고방식.

이 책은 전반적으로 ‘데이터 마인드’를 기르는 습관을 중심으로, 마케터나 기획자들이 데이터를 효율적으로 분석하고 활용할 수 있도록 돕습니다.

책에 대한 평가

이 책은 특히 데이터 분석을 처음 시작하려는 기획자, 마케터, 비전문가들을 위한 훌륭한 입문서입니다. 기술적인 부분에 치중하기보다는 '데이터를 어떻게 바라보고 사고할 것인가'에 대해 깊이 다루고 있어, 초보자들에게 데이터를 이해하고 다룰 수 있는 자신감을 제공합니다.

특히, 책의 2부에서는 다양한 데이터 분석 도구에 대해 설명하며, 독자들이 스스로 데이터를 분석해보도록 유도합니다. 스마트폰 사진을 활용한 트렌드 분석, 빅카인즈를 이용한 신제품 아이디어 도출 등 실제 업무에 바로 적용 가능한 실습형 예시들은 매우 유용하게 느껴졌습니다. 이러한 사례들은 실제 업무에서 데이터를 분석하고 활용하는 데 있어 훌륭한 참고 자료가 됩니다.

다만, 데이터 분석 도구와 기술적인 설명에 있어 조금 더 심화된 내용을 기대했던 독자들에게는 다소 아쉬움이 있을 수 있습니다. 이 책은 데이터 분석 도구의 심도 있는 사용법보다는 데이터에 대한 사고방식을 기르는 데 중점을 두고 있기 때문에, 이미 어느 정도 데이터 분석 경험이 있는 사람들에게는 다소 기초적인 내용으로 느껴질 수 있습니다.

개인적인 적용점

데이터 마인드 기르는 습관을 읽으면서 가장 크게 와닿았던 부분은 문제 정의의 중요성입니다. 일상적인 데이터 분석 과정에서 자칫 문제의 본질을 간과한 채 데이터 자체에만 집중하는 경우가 많았다는 점을 깨달았습니다. 저자는 데이터를 해석하기 전에 반드시 해결해야 할 문제를 명확히 정의해야 한다고 강조하는데, 이 부분은 저에게도 큰 교훈이 되었습니다.

또한, 책에서 소개된 스몰데이터의 중요성 역시 제 업무에 적용할 만한 유용한 통찰이었습니다. 지금까지는 빅데이터에 대한 관심이 주를 이뤘지만, 작은 데이터에서도 충분한 가치를 도출할 수 있다는 저자의 주장은 실제 기획과 마케팅 업무에서 데이터 수집의 범위와 방식에 대해 다시 한번 생각하게 하는 계기가 되었습니다.

챗GPT와 같은 AI 도구를 활용한 데이터 분석 방법도 책의 마지막 부록에 포함되어 있어, 최신 기술 트렌드를 반영한 점도 매우 유익했습니다. 이는 데이터를 분석하는 새로운 방식으로 더욱 효율적인 결과를 얻는 데 기여할 수 있을 것이라 기대합니다.

결론

데이터 마인드 기르는 습관은 데이터 분석 경험이 적은 사람들에게 데이터의 본질과 사고방식을 길러주는 훌륭한 입문서입니다. 실무적으로 유용한 예시와 도구 사용법을 통해 누구나 쉽게 따라할 수 있는 구체적인 방법론을 제시하며, 데이터 사고력을 기르는 데 중점을 둔 이 책은 마케터나 기획자뿐만 아니라 데이터에 관심 있는 모든 독자들에게 권할 만합니다.
 
오늘도 글을 읽어주셔서 감사합니다.