하지만 지금부터는 달라야 한다. 지금 이 순간에도 목적 없이 축적 되는 데이터들은 언젠가 검증이라는 실험대에 오를 것이고, 그 결과에 따라 폐기되거나 신뢰를 얻을 것이다. 우리가 해야 할 일은 우선 그 검증 속도를 가속화하는 것, 그리고 지금까지와는 다르게 목적이 데이터 의 생성, 활용, 폐기 등 전체 생애 주기를 주도할 수 있도록 데이터 감각을 날카롭게 다듬어놓는 것이다. 지금 우리에게 필요한 것은 데이터를 쓸 줄 아는 머리다. _23쪽
데이터는 자꾸 사용되어야 혁신의 중심에서 제 역할을 할 수 있다. 그러므로 이러한 변혁을...
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하지만 지금부터는 달라야 한다. 지금 이 순간에도 목적 없이 축적 되는 데이터들은 언젠가 검증이라는 실험대에 오를 것이고, 그 결과에 따라 폐기되거나 신뢰를 얻을 것이다. 우리가 해야 할 일은 우선 그 검증 속도를 가속화하는 것, 그리고 지금까지와는 다르게 목적이 데이터 의 생성, 활용, 폐기 등 전체 생애 주기를 주도할 수 있도록 데이터 감각을 날카롭게 다듬어놓는 것이다. 지금 우리에게 필요한 것은 데이터를 쓸 줄 아는 머리다. _23쪽
데이터는 자꾸 사용되어야 혁신의 중심에서 제 역할을 할 수 있다. 그러므로 이러한 변혁을 이끌어내려는 사람들은 조 직 내에서 초반에 싫은 소리를 많이 듣겠지만, 그 고비를 넘을 때까지 많은 실험을 통해 구성원들 마음에 확신을 조금씩 심어줘야 한다. 데이터로 생각하고 결정하고 의사소통하는 것이 정말 유익하다는 확신 말이다. _30쪽
데이터는 절대 그 자체가 목적이자 답이 될 수 없고 오직 ‘맥락’에 맞게 바라보고 해석할 때에만 제 역할을 발휘한다. 데이터를 그저 학습 대상으로만 여기면 안 되는 이유가 이것이다. _38쪽
한편 4차 산업혁명 시대인 지금 조직에게 가장 요구되는 역량은 ‘전략적 유연성과 몰입’이다. 소비자의 마음이 원체 빨리 변하니 조직의 목표도 그에 기민하게 반응해야 하고, 지식노동자들의 생산성이 회사 전체의 경쟁력에 결정적 역할을 하다 보니 그들의 몰입이 중요해진 것 이다. 이에 따라 소수 엘리트 전략기획자의 힘보다는 직원 개개인이 자신의 욕망에 기초하여 목표를 세우는 것이 효율성과 업무 유연성 면에서 보다 중요해졌다. _41쪽
재무성과가 좋은 회사는 회사 및 개인의 데이터 리터러시에까지 신경 쓸 여력이 된다는 것은 맞는 말이다. 또한 좋은 데이터 리터러시를 바탕으로 하 는 합리적 의사결정 문화를 갖춘 기업은 분명히 좋은 시장 경쟁력을 가지는 경향이 있을 것이다. 반드시 인과 관계에 있다고 할 순 없지만 그 둘의 방향은 분명 같다. _54쪽
데이터 윤리성 준수 여부의 확인은 현장에서 이뤄질수록 좋으므로, 가장 가까이 있는 동료들끼리 진행하는 것이 이상적이다. 이는 소프트웨어 엔지니어들의 코드 리뷰를 동료 엔지니어가 했을 때 조직 전체의 생산성이 극대화되는 원리와 비슷하다. 별도의 조직, 차후의 프로세스 로 검증 주체나 시기가 늦춰질수록 위험은 모이고 모여 걷잡을 수 없이 커진다. _67쪽
‘조직이 갖춰야 할 역량의 합은 ‘데이터 중심 문화’라는 말로 귀결된 다. 문화라는 말도 모호한데 데이터까지 붙어서 더욱 모호해져 버렸지만, 이 시안을 어떻게 풀어가야 할지 유나이티드 오버시스 뱅크(United Overseas Bank, 이하 UOB)의 사례에서 얻을 수 있다. 데이터는 공부와 훈련의 대상이 아니라 일을 쉽게 하고 고민을 덜어주는 도구라는 인식부터 먼저 만들어나간 예이기 때문이다._86쪽
. 사실에 입각한 의사 결정 문화는 조직 내외의 다양한 문제에 대해 구성원들의 호기심을 자극한다. 모두가 문제해결자가 될 수 있다는 희망을 주기 때문이다. 이에 따라 구성원들이 몰입하면 창의적인 해결책이 쏟아져 나온다. 그렇기에 역량 체계에 대한 숙지보다는 어떻게 하면 데이터 기반 문제 해결에 대한 욕망을 자극할지를 고민하는 쪽이 낫다는 것이다. _120쪽
동일한 정보를 보고도 더 좋은 판단을 이끌어내는 능력은 여러 데이터 감각 중 ‘통찰’에 해당한다. 데이터 감각이란 ‘데이터를 활용하여 남다른 인지, 판단, 설득을 하는 데 반드시 필요한 사고력’이라 이야기 한 바 있다. 하지만 이런 딱딱한 정의는 설명하는 사람과 듣는 사람 모 두에게 그리 쉽사리 와 닿진 않는다. 그렇기에 데이터와 관련한 감각적 통찰이라는 능력을 여러분이 이해할 수 있는 방법은 오직 하나, 바로 사례를 통해 공감하는 것뿐이다._160쪽
설득을 넘어 동기부여를 시키는 것은 더더욱 매력적인, 그리고 데이터로 할 수 있는 가장 고귀한 일이라는 게 내 생각이다. 설득은 특정 사안에 대한 상대의 판단을 바꾸는 것이지만 동기부여는 삶에 대한 자세를 바꾸는 일이기 때문이다. _181쪽
업무 중 혹시 “이 자료 보고 뭐 느껴지는 거 없어?”라는 말을 들어 본 적 있는가? 대개의 경우 이는 ‘업무 자료를 너무 기계적으로만 접 하는 것 아니냐’고 꼬집는 표현이다. 새로운 데이터를 접하면 단순히 업무 자료라는 시각에서만 바라보지 말고, 생각을 그 데이터에 맞춰 능동적으로 바꿔보는 성의를 보이라는 뜻이겠다. 이것이 바로 모든 데이터 리터러시 역량 중 첫 번째에 해당하는 데이터 공감 역량이다._213쪽
비판 능력이 중요한 이유는 첫째, 속지 않기 위해서이고 둘째, 바로 ‘비판받지 않기 위해서’다. 남을 합리적으로 비판할 줄 알아야 자신 도 그 합리적 비판 원리를 바탕으로 비판을 받지 않을 수 있다._247쪽
‘바다를 끓인다’는 말을 들어본 적이 있는가? 엄청난 패기가 느껴질 수도 있겠으나 이 말은 어떤 데이터를 분석할 때 계획 없이 닥치는 대로 달려드는 경우를 나타내는 말이다. 지금은 데이터 홍수의 시대라 할 만큼 데이터의 양이 어마어마한데, 접근 방법을 설계하지 않고 무작정 아무데서나 시작해서 분석을 하려면 엄청난 힘이 들 수밖에 없다. _292쪽
좋은 데이터를 가지고도 상대를 잘 설득할 수 없을 때 우리가 살펴봐야 하는 것은 ‘상대가 내게 주목하고 있는가’다. 상대가 내 얘기를 듣지 않고 있다면 설득에 성공할 리도 없기 때문이다. _327쪽
책 전반에서 누누이 강조했듯 데이터 리터러시는 전문가들을 위한 역량이 아니다. 따라서 데이터를 접하는 개개인이 단단한 역량을 갖추고 그것을 기반으로 다양하고 깊이 있는 데이터 기반 문제해결 경험을 많이 쌓아가는 것, 그것이 곧 데이터가 가진 잠재력을 최대한 이끌어 내는 사회로 발전하는 길이라고 나는 믿는다. 그런 사회를 나와 여러 분이 함께 만들어간다면 좋겠다. _367쪽
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