첫인상

데이터 리터러시라는 것, 데이터를 활용하고 해석하는 역량은 매우 중요하다. 하지만 이미 이 업계에 나름 상당량의 시간을 보낸 나로서는 데이터 리터러시를 어떠한 프레임으로 설명할지 궁금하였다. 그리고 이 책을 읽으면서 알게된 선입견이 하나 있었는데, 내가 데이터 전문가라고 바라보는 사람들의 범위 대체로 과학자, 또는 기술자에 국한되어 있었다는 것이다. 정작 개인적으로는 경영학 관점에서 데이터 리터러시를 중요하게 바라본 입장을 견지하고 커리어를 가져가는 내 모습을 볼 때 내 생각의 선입견이 이 책을 통해서 깨질 수 있었던 것 같다.

데이터 리터러시, 낯설지 않지만 익숙하지 않은 사고방식.

앞서 언급된 바와 같이 데이터 리터러시는 데이터 전반에 걸쳐 활용하고 해석하는 역량이다. 데이터란 무엇인가? 우리는 빅데이터라는 마케팅 단어에 지난 10년간 취해, 데이터 = 빅데이터, 데이터 리터러시 = Python 또는 R등을 활용하는 능력으로 동일하게 생각해왔다. 그러면서 자연스레 데이터 리터러시에 대해서 기술적인 측면을 부각해서 논해왔고, 리터러시 자체에 대해 접근하는 것에 대해 부담을 가져온 것이 사실이다.

이 책은 그러한 고정관념을 깬다. 이러한 이야기는 6장 정도에 가면 확실하게 느껴진다. 데이터 리터러시는 정말 광범위한 곳에서 활용되어지는 역량으로, 점차 세상이 다양한 기술에 힘입어 정량화되고 데이터가 하나의 언어처럼 되어간다는 것을 감안하다면 얼마나 필수적인 역량인지 알게 된다. 그리고 그 능력은 기술과 별개로 하나의 사고방식이라는 것을 저자는 설명한다. 다시 말해서 데이터 리터러시는 도구를 넘어 문제를 어떻게 바라보고 어떻게 맥락을 가지고 해석할지에 대한 이야기 인것이다.

이렇게 넓은 범위를 설명하려고 해서인지 사실 책을 읽다 보면 이미 아는 내용도 워낙 많아서 그냥 빠르게 훑어볼 부분도 많았다. 물론 사이사이 있는 예시는 꽤나 재미있어서 적절히 책을 신중하게 읽고 다시 앞페이지로(?) 돌아가 내용을 곱씹어줄 수 있게 도와주었다. 뭐랄까, 회사 생활을 어느 정도 했더라도, 놓치곤 하는 한 끗에 대한 부분을 예시로 잘 담아줘서 데이터 리터러시 관련하여 내가 무엇을 놓치고 있는지 확인할 수 있었떤 좋은 책이었다.

다만 앞서 언급한 바와 같이 광범위한 내용을 다루고 있는 점은 오히려 데이터를 다뤄보지 않은 이에게는 지루하게 다가갈 수 있는 것이 보이고, 예시를 들 때 어떠한 도표를 보고 예시를 들었는지 도표별 넘버링이 되어 있지 않은 부분들은 아쉬운 점으로 남은 것 같다.

그럼에도 불구하고 이 책은 데이터를 앞으로 질리게 볼 우리에게 가끔 초심을 읽지 않도록 잡아주는데는 꽤 효과적인 책일 듯하여, 내 책장의 한켠을 차지하는데 성공할 듯하다. 만약 이 책을 사고 싶은 이가 있다면 목차를 꼭 참고하길 바란다. 목차를 보면 이 책이 왜 필요하고 쓰여졌는지 알 수 있는데, 그렇지 않다면 사서 보는 것을 권한다.

Footnotes

• 이 책은 저자에게 책을 받아 작성한 것으로 다소 중립적이지 않은 의견이 포함되어 있을 수 있습니다.