[서비스 기획] 데이터 리터러시(Data Literacy)

현재 우리는 하루가 아닌 몇 초마다 셀 수 없을 정도로 많은 양의 데이터와 공존하는 시대를 살아가고 있다.

이렇게 데이터에 대한 중요도가 상승됨에 따라 데이터 분석가,데이터 사이언티스트, 데이터 엔지니어 등 데이터 분야 종사자가 나타났으며, 비즈니스와 생활 영역에서도 내가 가진 데이터를 어떻게 활용할 것인지 고민해야 하는 상황을 마주한다.

 

이렇게 보면 '데이터 리터러시'는 이제 우리 생활 속에서 가깝고 익숙한 용어이다.

하지만, 용어의 뜻을 정확하게 알지 못해도 많은 사람들이 경험하고 있는 '데이터 리터러시'의 정의, 필요 역량,

그리고 필요성, 활용법, 성공 사례에 대해 알아보려 한다.

 

데이터 리터러시(Data Literacy)는 무엇일까?🤔

 

데이터 리터러시 정의 (Data Literacy Definition)

 

 사전 정의로 리터러시(문해력, literacy)는 '글을 읽고 이해하는 능력'이다. 그러면 앞에 데이터라는 단어를 포함시켜 정의하면

'데이터 리터러시(Data Literacy)는 데이터를 읽고 이해한 것을 바탕으로 분석 결과를 전달하는 능력으로 정의할 수 있다.

 

데이터는 텍스트, 이미지, 음성 등 정형이든 비정형이든 다양한 형태로 어딘가에 저장되어 있다. 

 

 간단한 예시로 대학생 시절, 어떠한 주제에 대한 조별 과제 또는 개별 과제를 진행한다고 한다면, 해당 주제에 대한 조사를 실시하고, 조사한 내용을 토대로 분석 후 레포트 또는 PPT라는 결과물을 제출한다. 이 때, 데이터를 이해(시장 조사)하고 분석(분석)하여 문제를 해결(레포트 또는 피피티 작성)한 것으로 볼 수 있기에 이 또한 데이터 리터러시를 활용한 예제로 볼 수 있다.

 

이처럼 내가 사용하고자 하는 데이터를 이해하고 활용한다면, 데이터라는 명확한 근거를 기반으로 더 신뢰할 수 있는 결과물을 만들어낼 수 있다.

 

 

데이터 리터러시 역량은 어떠한 것이 필요할까?

  앞서 데이터 리터러시란, 데이터를 읽고 이해한 것을 바탕으로 분석 결과를 전달하는 능력이라고 했다. 그렇다면 데이터를 잘 읽고, 잘 이해해서 활용한다는 것은 어떠한 것일까?

 

  데이터 리터러시 역량을 키우기 위해서는 해결하고자 하는 문제를 명확히 정의할 수 있어야 하며 접근 방법으로는 2가지가 있다.

1. 원하는 데이터를 수집한 후 이 데이터로 어떠한 문제를 해결할 것인지 정의하는 방법
2. 문제를 먼저 정의 후, 그에 맞는 데이터를 수집하여 문제를 해결하는 방법

 

  상황에 따라 다를 수 있기 때문에 둘 중에 어느 하나가 정답이 있거나 이 둘 외에 다른 방안이 있을 수 있지만, 데이터 리터러시 관점에서는 후자가 더 좋은 방법이라고 한다.  만약 전자의 방법을 선택한 경우, 데이터를 무지성으로 검색하고, 해결해야 하는 문제를 수집한 데이터에 끼워 맞추는 형식으로 문제를 정의한다. 이는 문제를 풀기 위해 데이터를 이해하는 것이 아닌 데이터를 이해하기 위해 문제를 만들어내는 일이 발생한다.

 

  따라서 어떠한 문제를 해결하고 싶은지, 이 문제를 풀기 위해 어떠한 데이터가 필요하며, 어떠한 형태로 표현되어야 하는지 미리 생각해본다면 무지성으로 데이터를 검색하여 목적없이 데이터를 이해하고 활용하려는 전자의 상황을 피할 수 있다고 생각한다.  또한, 문제를 풀기 위해 해당 데이터를 선택한 이유와 데이터를 분석하고 활용하는 방법을 더 잘 설명할 수 있을 것이다.

 

데이터 리터러시의 세부 역량으로는 아래와 같다.
- 데이터 수집
- 데이터 관리
- 데이터 가공 및 분석
- 데이터 시각화
- 데이터 해석
- 기획 역량 등

이 모든 세부 역량도 별개의 프로세스가 아닌 명확히 정의한 문제를 풀기 위한 도구로 사용 필요

 

데이터 리터러시는 왜 필요하게 되었는가? 🤔

  기술 발전으로 데이터가 넘치는 시대. 우리는 일상에서도 문제 해결을 위해 관련 데이터를 수집 및 가공하고, 활용할 수 있는 능력이 필요하다. 또 개인마다 주어진 환경, 삶의 방식 등이 다르기 때문에 같은 데이터를 주관적인 요소에 따라 달리 해석하는 경우가 있기 때문에 비판적으로 정보를 확인하고 평가함으로써 신뢰할 수 있는 데이터를 구별할 수 있어야 한다.

 

 

 빅데이터 시대에서의 수 많은 정보와 데이터 사이에서 개인의 자기결정력과 문제 해결 능력을 향상시켜주는 데이터 리터러시는 현대 사회에서 개인과 기업 모두에게 필수적인 역량이라고 할 수 있다.

 

개인의 경우, 데이터 리터러시를 통해 자신의 삶의 더 나은 방향으로 나아갈 수 있다.

예를 들어, 건강 데이터를 분석하여 건강 관리 계획을 세우거나, 금융 데이터를 분석하여 투자 전략을 수립하는 등 데이터 리터러시를 통해 비판적으로 정보를 평가하고 신뢰할 수 있는 데이터를 구별할 수 있으며, 이는 개인의 자기결정력과 문제 해결 능력을 향상시키는 데 도움이 된다.

 

개인 뿐 아니라 기업도 동일하다. 4차 산업혁명 후, 기술 개발로 인해 빅데이터가 주목받으며 기업 또한 데이터의 중요성이 대두되고 있다. 기존처럼 경험과 도메인 지식만으로 의사 결정을 한다면 매우 빠르게 변화하는 데이터 산업 흐름에 대응하기 어려워 최근 대 다수의 기업에서는 데이터 관련 부서를 신설하는 등 데이터 중심 사고를 갖기 위해 다양한 시도를 하고 있다고 한다.

 

데이터 리터러시 활용 방법은 무엇이 있을까?💬

그렇다면 데이터 리터러시를 어떻게 활용할 수 있는지 알아보려 한다. 쉬운 이해를 위해 야구에 대한 예시로 설명하자면 아래와 같다.

 

01. 상황

  야구 경기 데이터를 분석하는 A 기업이 B 구단(클라이언트)으로부터 지난해 포스트 시즌 경기 내용을 분석해달라는 요청을 받았다고 가정해본다.

 

 

02. 목적 설정

  A 기업은 클라이언트 B구단으로부터 지난 경기 데이터를 분석해달라는 요청을 받았다. 하지만, 너무 포괄적이고 넓은 범위로 인해 해당 구단에 적합한 전술 제시로 목적을 더욱 명확하게 설정하였다. 단순 데이터 분석에만 그치면 데이터에서 발견한 사실만을 나열할 수 있기 때문에 클라이언트에게 가장 필요한 태스크를 수행할 수 있도록 전술을 중점으로 데이터를 분석하기로 한 것이다.

 

03. 데이터 선택 및 수집

  분석 의뢰를 받은 A 기업은 데이터 분석을 위해 지난해 경기 영상을 통해 엔트리에 포함된 27명 선수 각각의 스탯과 활동 범위, 경기장별 등의 정보 수집하여 데이터베이스에 저장하고, 또 더욱 근거 있는 결과를 도출하고자 최근 진행한 연습 경기 영상의 데이터도 추가하였다.

 

04. 인사이트 도출

A 기업은 수집한 데이터를 분석한 결과, 다양한 사실을 발견하였다.

• 첫째, 선발투수(에이스)의 방어율이 경기장별 편차가 매우 심하다는 것을 파악했습니다. 홈 경기에서는 방어율이 2.03이지만, 어웨이 경기에서는 2.87로 올라가는 것을 파악하였습니다.
• 둘째, 내야수 실책 중 악송구의 갯수가 많다는 것을 파악하였다. 실책 기록 중 악송구가 타 실책보다 평균 6개 이상 많은 것으로 파악하였다.
•  마지막, 중심 타선의 출루율은 높지만, 타율이 낮다는 것을 파악하였다. 전체적으로 출루율과 타율은 높은 편이지만 중심 타선에서 해결해주어야 하는 경기수가 작다는 것을 파악하였다.

 

데이터를 통해 확인한 내용들을 분석을 통해 발견할 것이다. 하지만, 여기에서 그친다면 위에 언급한 사실만을 나열한 것 뿐이다.

여기에서 더 나아가 A 기업은 데이터 리터러시를 기반으로 도출한 인사이트를 바탕으로 B 구단에게 다음과 같이 전술을 제시한다.

• 선발투수의 어웨이 경기에 대한 노하우를 전수하고, 피칭 스타일을 보완해줍니다. 이를 통해 어웨이 경기에서 상대 타자의 공격력을 막기 위한 변화구를 적극 활용하는 등의 전략을 세워준다.
• 내야수들의 집중력 향상을 위한 내야수끼리 1:1 송구 훈련, 송구 실책에 대한 벌금 부과 등 훈련 프로그램을 마련하고, 송구 훈련을 영상으로 촬영하여 불안정한 송구 동작을 보완한다.
• 중심 타선의 변화구 대처 능력을 향상 시키고, 충분한 휴식 제공 및 훈련을 통한 타격 컨디션을 유지할 수 있도록 도와준다.

---

 

🤓 정리하자면!

위의 설명한 데이터 리터러시에 대한 내용을 간략하게 요약하면 다음과 같이 설명할 수 있다.

• 데이터를 이해하고 활용하는 능력을 데이터 리터러시라 한다.
• 데이터는 글, 이미지, 음성 등 다양한 형태로 존재하며, 목적에 알맞게 활용되어야 한다.
• 빅데이터 시대에 데이터의 의미를 파악하고 활용하는 능력이 필수적이다.
• 기업 뿐 아니라 개인에게도 삶의 질을 향상하기 위해서는 꼭 필요한 능력이다.

 

문제를 정의하는 것. 이것이 데이터 리터러시의 핵심 역량이다.

  어떠한 영역이든 해결하고자 하는 문제, 즉 뚜렷한 목적을 설정하고 데이터 수집, 정제, 분석과 결론 도출 등 세부 역량을 발휘해야 데이터 리터러시의 효과를 극대화할 수 있다. 이는 개인과 비즈니스 영역 모두 교육을 통해 데이터 리터러시 역량을 강화한다면 빠르게 변화하는 환경에 발 맞출 수 있는 발판을 효율적으로 준비할 수 있다.

 

📜 REFERENCE

데이터 리터러시( Data literacy )

흐름 파악하기: 데이터 리터러시의 중요성 증가 Read the Room: The Increasing Importance of Data Literacy

데이터 리터러시(Data Literacy)를 올리는 방법 – 화해 블로그 | 기술 블로그

데이터 리터러시