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《분석전문가가 말하는 빅데이터》는 4명의 분석전문가가 기업 현장에서 경험한 사례들이 담겨있기 때문에 더 솔직하고 생생한 빅데이터 이야기가 들을 수 있다. 빅데이터를 도입하는 것은 많은 비용과 시간이 필요하며, 단기간에 가시적인 성과를 만들기 쉽지 않다. 또한 기업 내부나 외부에서 현장 겸험과 이론을 겸비한 빅데이터 전문가를 찾기도 쉽지 않다. 하지만 이 책에는 필자들의 경험을 살려 그 해결책을 담고자 노력했다. 그래서 빅데이터 분석을 도입하고자 고민하는 단계의 경영진, 의사결정자, 리더들에게 실제 현장에서 발생하는 이슈들과 문제점들을 해결함으로써 투자 리스크를 줄이거나, 운영효율성을 극대화하는 데 도움을 줄 것이다.

4인의 분석전문가가 말하는
솔직하고 생생한 빅데이터 이야기

최근 2∼3년 사이 분석전문가는 가장 떠오르는 직업으로 주목받고 있다. 그리고 10년 후 가장 유망한 직업 중 하나로 부각되면서, 그 근간이 되는 통계학에도 관심이 높아진 것은 사실이다. 그래서 몇 년간 빅데이터에 대한 논의는 와 관련 산업을 중심으로 활발하게 진행되어 왔다. 전문적인 논의뿐만 아니라 빅데이터를 일반 대중에게 쉽게 설명하고자 하는 노력도 계속되어 왔다. 초반에는 해외 전문가의 저작물을 번역한 서적들이 주류를 이루었지만, 최근 들어 국내의 많은 전문가들이 책이나 미디어를 통해 빅데이터에 대한 의견들을 쏟아내고 있다. 그만큼 국내에서도 빅데이터에 대한 연구와 실무가 진행되어 관련 지식이 쌓여가고 있다. 하지만 기업 현장에서 분석전문가들이 무엇을 고민하며, 어떤 환경에서 분석하고 있는지를 상세히 기술한 책은 드물다.

《분석전문가가 말하는 빅데이터》는 4명의 분석전문가가 기업 현장에서 경험한 사례들이 담겨있기 때문에 더 솔직하고 생생한 빅데이터 이야기가 들을 수 있다. 책의 필자들은 모두 대학, 대학원에서 통계 관련 전공을 공부했고, 다년간 현업에서 통계학에 근거한 분석방법론을 연구한 전문가들이다. 이러한 현장의 고민에 대해 다년간 경험을 가진 분석전문가들이 개인적인 경험사례 30∼40여 개를 뽑은 후, 그중 가장 공감할 만한 중요한 현장 이슈를 중심으로 재구성했다. 주로 빅데이터 분석을 진행하면서 문제가 된 부분들을 중심으로 기술하였기 때문에, 모범답안을 제시한다기보다 오답노트에 가깝다고 생각한다. 실패를 줄이는 것이 성공의 첫걸음이기 때문이다.

김진호 교수(서울과학종합대학원 빅데이터 MBA 주임교수)는 “실무에서 데이터 분석은 그야말로 끈질긴 인내가 필요한 싸움이다. 특히 모델링 등의 실제 데이터 분석에 들어가는 시간보다 분석을 위해서 데이터를 준비하는 시간이 몇 배나 더 들어가는 것이 현실이다. 이런 상황에서 이 책에서 저자들이 털어놓는 경험들은 쓸데없는 시행착오를 줄이고 효율적인 분석에 집중하도록 하는 값진 조언들이다. 그래서 《분석전문가가 말하는 빅데이터》는 매우 차별적이고 소중하다”라고 추천했다. 이처럼 빅데이터를 도입하는 것은 많은 비용과 시간이 필요하며, 단기간에 가시적인 성과를 만들기 쉽지 않다. 또한 기업 내부나 외부에서 현장 겸험과 이론을 겸비한 빅데이터 전문가를 찾기도 쉽지 않다. 하지만 이 책에는 필자들의 경험을 살려 그 해결책을 담고자 노력했다. 그래서 빅데이터 분석을 도입하고자 고민하는 단계의 경영진, 의사결정자, 리더들에게 실제 현장에서 발생하는 이슈들과 문제점들을 해결함으로써 투자 리스크를 줄이거나, 운영효율성을 극대화하는 데 도움을 줄 것이다.

1장. 빅데이터

01 전문가가 바라본 빅데이터1: 외부 데이터 / 김승범
빅데이터 : 데이터의 양적 증가의 3가지 측면
외부 데이터의 의미
외부 데이터의 종류
02 전문가가 바라본 빅데이터2: 빅데이터, 분석 & 통계 영역 / 최연임
우리 생활에 침투한 빅데이터
빅데이터 분석법이 따로 있나?
03 분석의 꽃 지수 INDEX / 김균표
무엇으로 판단해야 할까?
빅데이터 분석도 지수index가 답이다
지수index 를 쓰면 이렇게 좋을 수가
지수index로 문제를 정확하게 진단하고 해결의 실마리를 풀다

2장. 데이터 클린징

04 Data Cleansing 1: 우리의 데이터에 대하여 / 박혜진
그대들의 이야기
어긋난 믿음 vs 현실
추적자
하모니harmony
아름다운 끝맺음
05 Data Cleansing 2: 효율적인 데이터 클린징 / 최연임
분석에서 중요한 것 세 가지
중요한 일에 더 많은 시간을 사용하라
06 Cleansing에서 발견한 이상점 그리고 두드러짐 / 김균표
거짓말 같은 구멍가게의 빼빼로
제발 DB만들 때 분석가도 꼭 참여시켜 주세요
두드러진 것에 집중하라

3장. 프로젝트

07 분석 프로젝트에 대하여 / 김승범
분석의 적시성과 유연성이 왜 중요한가
08 전략의 부재 / 박혜진
프로젝트의 명확한 목적 부재, 적절한 팀 및 담당자 선정
명확한 주제 선정
일정 관리 & 담당 관련자들 사이의 소통(커뮤니케이션)
프로젝트 담당자의 무관심
프로젝트 담당자의 열정
09 분석에서의 시간 / 김균표
우리 매출의 골든타임Golden Time은 언제?
오랜 시간이 경과된 분석자료를 재해석해 보자
시간대별 매장방문 고객을 눈여겨보라
분석에서의 시간을 대하는 태도
진화된 통찰력Insight을 위해선 시간적 흐름으로 분석하라

4장. 변화 관리

10 빅데이터 분석가의 채용 : 어떻게? 그리고 누구? / 김승범
채용 방식의 이슈
분석전문가는 어떤 역량을 갖추어야 하는가
11 빅데이터를 바라보는 시선 / 최연임
빅데이터 이전과 이후
빅데이터의 힘
‘데이터 사이언티스트’는 어디에 있는가
12 분석조직(BICC)?의 구성 / 김승범 13 보고서가 나오기까지 / 김균표
분석 목적과 취지를 생각하자199
분석을 통한 여러 의사결정들과 분석 보고의 나침반
좋은 보고를 위한 창의성 향상 방법 : 페르소나 분석 방법, 분석 매트릭스metrics 활용
CEO는 귀가 간지러운 보고서를 주의하라
다음 프로젝트 분석은 이렇게 업그레이드하자