데이터 회사 구성원은 어떤 책을 읽을까?

데이터 회사 구성원은 어떤 책을 읽을까?

오픈서베이는 오니언(오픈서베이 구성원 애칭)과 함께 성장하기 위해 자기 계발 활동을 지원합니다. 외부 교육은 물론 엑셀, SQL, 데이터 구조에 대한 이해, 데이터 리뷰 세션 등 다양한 사내 교육을 진행하죠. 그뿐만 아니라 업무에 필요한 도서 비용 또한 아낌없이 지원하고 있어요. 덕분에 오니언들은 도서 지원 제도를 적극적으로 활용해 다양한 직무나 업계에 대한 새로운 정보를 얻고 지식을 충전합니다.

그렇다면 언제나 데이터가 흐르는 이곳, 오픈서베이의 오니언은 데이터 세계를 이해하고 데이터를 더 잘 활용하기 위해 어떤 책을 읽을까요? 이번 콘텐츠에서는 호기심 많은 데이터 회사 사람들이 꼽은 데이터 관련 도서 5권을 소개합니다.

반갑습니다. Sales Operations 팀의 요나입니다.

최근에 데이터 관련한 책만 여러 권 신청했어요. 오픈서베이가 데이터 회사인만큼 데이터 그 자체에 대해 더 공부하고 싶었거든요. 데이터에서 더 좋은 해석을 하고 다양한 인사이트를 도출할 방법에 대해 고민이 많아서 데이터 관련 책을 찾게 됐답니다. 사실 ‘서가명강(서울대 가지 않아도 들을 수 있는 명강의)’ 시리즈의 다른 책을 잘 읽었던 경험이 있는데 그 신뢰로 이 책을 고르게 되었어요.

일상의 거의 모든 것이 데이터로 남을 정도로 데이터는 우리 생활 속에 깊숙이 들어왔고 『세상을 읽는 새로운 언어, 빅데이터』라는 책 제목처럼 이젠 세상을 읽는 새로운 언어가 되었잖아요. 이 책은 빅데이터의 개론 수업처럼 그 개념과 그 영향력과 활용 방법, 빅데이터 활용 과정에서 데이터 사이언티스트와 의사결정자의 역할 등을 이해하기 쉽게 알려줘요. 기업 현장에서의 데이터 활용 사례가 있어 재밌게 읽을 수 있고요.

오픈서베이의 설문 응답 데이터나 제 업무에서 주로 다루는 매출 데이터는 이 책이 말하는 빅데이터와는 조금 다르지만, 데이터라는 큰 범위에서 그 힘을 알기엔 좋은 책이었어요. 그래서 빅데이터에 대한 기초 이해가 필요한 분들이나 데이터와 조금 더 친해지길 원하는 분들에게 추천하고 싶습니다.

안녕하세요. 어카운트 매니저 시네이드입니다.

저는 여러 분야와 직무를 거쳐서 오픈서베이에 입사하면서 리서치 비즈니스를 처음 경험했어요. 온보딩 기간에 업무에 필요한 정보를 많이 접하지만, 리서치나 데이터에 대한 개괄적인 이해가 필요하다고 생각해서 책을 읽게 되었어요.

서점의 리서치 관련 서가에서 책을 훑어보다가 『데이터 읽기의 기술』과 『데이터 쓰기의 기술』 책을 발견했어요. 제목이 직관적이고 목차를 보니 영수증 데이터, 리서치 데이터 이야기가 보였는데 이전 직장에서 영수증 데이터를 많이 접했던 터라 더 친근감도 들어서 도서 신청을 했습니다.

리서치로 수집된 소비자 데이터는 비즈니스 의사 결정의 근거라는 명확한 쓰임이 있어요. 사실 우리와 함께 프로젝트를 하는 고객은 리서치뿐 아니라 매출이나 시장 데이터 등 굉장히 다양한 데이터를 보고 계실 텐데, 비즈니스의 큰 영역에서 리서치가 필요한 영역은 무엇인지, 어떤 과정에서 소비자 리서치를 하는지 등을 책을 읽으며 이해할 수 있었어요. 데이터를 기반으로 의사 결정을 하기 위해서는 뭘 궁금해해야 하고, 어떤 질문을 던져야 더 의미 있는 데이터를 찾을 수 있을지를 생각하기 좋은 책이더라고요. 그리고 리서치 프로젝트를 운영하는 제 입장에서는 영수증과 리서치가 어떤 상호 보완 관계에 있는지 알게 됐고요.

사실 수많은 데이터가 있지만 이걸 어떻게 엮느냐가 중요한 포인트잖아요. 『데이터 읽기의 기술』과 『데이터 쓰기의 기술』 두 권을 읽고 비즈니스 의사결정에서 목적 설정과 나의 가설을 증명하기 위해 어떤 데이터가 필요한지, 그 데이터를 어떻게 만들 수 있을지, 어떻게 활용해야 하는지 등을 더 이해하게 됐어요. 그래서 비즈니스 관점에서 어떤 물음표를 만들고, 데이터를 통해 어떤 느낌표를 만들 것인지 고민하는 분들에게 추천하고 싶어요.

Survey 팀의 PM 에이버리입니다.

저는 다양한 영역을 향한 관심을 책으로 많이 해소하는 편이에요. 『데이터 분석의 힘』은 데이터의 영향력을 다시 느끼게 해준 책이었습니다. 오픈서베이에 일해서 그런지 전 데이터라고 하면 소비자 데이터, 무언가를 물어보고 얻는 설문 데이터가 먼저 떠올라요. 다시 말해 소비자 만족과 더 큰 이익 창출을 목적으로 하는 기업 비즈니스 영역에서의 데이터 활용에 익숙한데 이 책에선 좀 더 넓은 범위를 볼 수 있습니다. 데이터가 얼마나 다양한 곳에서 활용되는지 알 수 있어요.

책에선 특히 ‘데이터의 상관관계는 인과관계가 아니다’가 가장 인상 깊은 내용이에요. 사회조사나 시장조사에서 데이터 일부만 보고 단편적으로 분석하기도 하고, 또 상관관계가 있을 뿐인데 인과관계라고 오인지하는 경우도 많아요. 의사결정을 내리기 전에 아직 확인하지 않은 데이터는 무엇이 있는지, 미처 생각하지 못했던 변수는 없는지 짚어봐야 한다는 걸 잘 알려주는 내용이라고 생각합니다.

기억에 남는 내용을 하나 더 꼽으라면 충분한 표본 수로 집단을 나눠 캠페인 모금을 위한 최적의 시안을 뽑아낸 ‘오바마 캠프 후원 모금 사례’입니다. 리서치 프로젝트에 일정 이상의 표본 수가 왜 확보되어야 하는지를 보여줘서 많이 공감하며 읽었어요.

이 책은 데이터 전문가가 아니더라도 충분히 이해할 수준의 정보를 쉽게 풀어 설명하기 때문에 많은 서평에서 데이터 분석의 입문서라고도 하더라고요. 업계나 직군에 상관없이 데이터를 활용해야 하는 경우 데이터에 대한 이해를 높이는 데에 도움이 될 거라고 생각합니다.

오픈서베이 HR, 조직문화를 담당하는 OX(Onian eXperience) 팀의 유니입니다. 데이터에 대한 필요한 지식을 쌓고 영감을 얻고자 최근에 사내 북클럽에 참여해서 이 경험과 책을 소개해드리고 싶어요.

오픈서베이에는 데이터가 늘 흐르고 있어요. 누구나 데이터를 쉽게 활용하도록 프로덕트가 도움을 주기도 하고, 또 사내에서는 오니언의 데이터 리터러시 강화를 위해서도 다양한 교육 프로그램을 운영하거든요. 이런 강점을 조직 문화나 채용 면에서 잘 활용하고 싶어서 그 준비 단계로 데이터 리터러시 자체에 대한 이해를 높이고자 북클럽을 시작했어요.

데이터 리터러시가 굉장히 중요한 역량이라고 하는데 이 책을 읽기 전까지 제겐 모호하게 느껴졌어요. 『데이터 리터러시』 책은 데이터 리터러시의 개념과 그 역할과 영향력, 그리고 데이터가 일상에서 어떻게 활용되는지를 잘 보여줘요. 데이터 자체에 대한 이해가 바탕이 될 때 같은 데이터를 보더라도 더 좋은 판단을 할 수 있다는 걸 다양한 사례를 통해 간접적으로나마 경험할 수 있고요. 특히 이 책에서는 데이터 리터러시를 구성하는 역량으로 16가지를 꼽는데, 그중에서 이해, 확보, 의사 결정 관련 역량도 중요하지만, 직장인에게는 표현, 스토리텔링, 리포팅 등 데이터 중심의 커뮤니케이션 역량을 강화하는 게 필요하다는 생각이 들었어요. 다른 팀 오니언들에게도 도움이 될 것 같아 책을 넘겨 드렸답니다!

이 책을 보면 데이터가 자원이라고는 하지만 대부분 옛날 방식으로 데이터를 활용하고 소수 전문가만 데이터 분석 툴을 쓰고 있다고 해요. 그래서 많은 구성원이 데이터에 심리적 저항감을 가지고 있다고요. 이러한 환경을 극복하는 데 오픈서베이 프로덕트들이 도움이 된다는 생각이 들었어요. 우리 회사의 비즈니스나 프로덕트가 데이터 리터러시 역량과 밀접한 관계가 있다는 걸 새삼 느끼게 해준 책이었어요.

안녕하세요, 알렉스입니다.

저는 Data Business 팀에서 데이터를 분석하고 가공하는 일을 하면서 데이터에 대한 책이나 논문을 많이 읽어봐요. 논문의 알고리즘을 우리 데이터 분석을 위해 실제로 구현하기도 하고요. 이런 목적으로 『데이터 과학 무엇을 하는가?』 책을 접했는데 이 책은 비교적 통계적인 지식이 있는 분들이나 실제로 데이터 분석 실무를 하시는 분들께 추천하고 싶어요. 사례 위주라 꽤 쉽게 읽을 수 있고 목차를 보며 궁금한 것만 뽑아서 읽기에도 좋습니다.

이 책은 작년에 처음 읽었어요. 제가 Data Business 팀으로 자리를 옮기게 되면서 ‘팀에서 내 역할은 무엇일까’를 고민하게 되었는데 그때 읽었던 책입니다. 그 고민에는 큰 도움이 되진 않았는데요. (웃음) 최근에 저희 팀 업무가 신디케이트 데이터(Syndicated data) 관리뿐 아니라 대시보드 구축 등으로 확장되기도 했고 새로운 일을 시작하며 프로세스를 만들어 나갈 때 도움을 받았어요.

책을 읽으면 데이터 분석 알고리즘을 어떻게 개발했고, 데이터를 어떤 식으로 분류하고 어떤 모델을 활용해 분석했는지, 통계 모델 쓸 때와 안 쓸 때의 차이점 등을 알 수 있습니다. 게다가 보통 내가 속한 업계에 관해서만 관심 두기 마련인데 책에는 엑시엄, 뱅크 오브 아메리카, 메트라이프, 넷플릭스 등 글로벌 기업이나 제조업이나 통신사 데이터 등 다양한 산업군의 사례가 같이 나와서 참고하기 좋습니다.

이 책에서 전하는 지식을 그대로 제 업무에 옮긴다기보단 그 흐름을 파악하고 다듬는 데 도움이 되었어요. 데이터 분석 툴인 오픈애널리틱스에 적용할 수 있는 것은 무엇이 있을지, 어떤 분석법을 활용할 수 있을지 고민할 때 힌트를 얻을 수 있었습니다. 앞으로도 데이터 분석 업무를 할 때 틈틈이 참고하기 좋을 것 같아요.