데이터의 필요성, 인과추론, 데이터분석가의 존재 이유

데이터 분석가와 마케터 그 어중간한 지점을 목표로 취업을 준비하고 있는 나에게, 자기소개서에 꼭 넣는 단어가 있다.

 

데이터

어느 순간부터 우리는 마치 데이터에 미친 사람들처럼 데이터를 외치고 다닌다.

데이터에 의해,, 데이터에 기반하면,, 데이터를 활용해서,,

 

 

 

데이터가 도대체 왜 필요한 것일까?

 

 

데이터는 지금 이 순간에도 일어나고 있는 어떤 현상들, 어떤 상황의 근거가 된다.

내가 하고싶은 말에 힘을, 즉 '설득력' 을 더해준다.

 

 

 

 

예를 들어보자.

"A가 B'할 것 같으니까 우리도 B'를 하자." 라는 말에는 신빙성이 없다. 'A가 B' 할 것 같으니까'에 대한 근거가 없기 때문이다.

하지만 "A가 B가 된다는 연구 결과가 있어. 그래서 A는 B'(B와 유사성을 띌 때)가 될 것 같아. 그니까 우리도 B'를 하자."라는 말에는 위의 문장보다는 신빙성이 있다. 즉, 근거가 있기 때문에 우리가 B'라는 의사결정을 내리는 데 중요한 힘을 보탤 수 있게 된다.

 

근데 여기서 짚고 넘어가야 할 점은 B'가 B와 유사성을 띈다 하더라도, 실제로 B'를 적용했을 때 그게 정말 원하는 방향대로 작용할지 안할지에 대해서는 아무도 모른다. 다시 말하자면 B와 B'는 상관관계는 있지만 인과관계는 증명되지 않았기 때문이다. 실제 작용 여부에 더 설득력을 보태고 싶다면 B의 특성이 B'의 특성이기도 하다는(혹은 그 반대) 근거가 더 필요할 것이다.

 

 

지금 내가 읽고 있는 책이 있는데, 여기 책 추천사에 한 데이터 사이언티스트 분이 이런 말을 하셨다.

 

실무로 통하는 인과추론 with 파이썬 | 마테우스 파쿠레 - 교보문고

 

데이터 분석이 의사결정에 실질적으로 기여하려면 인과관계를 이해하는 게 중요합니다.
단 하나의 확실한 인관관계가 여러 상관관계보다 데이터 분석의 개연성에 더 강력한 힘을 보탭니다.

 

 

 

 

 

이전 직장에서 CRM 마케터로서 일을 하면서까지도 나는 그래서 정확하게 데이터 분석가가 뭔데? 라는 생각을 떨칠 수가 없었다.

일단 내가 그 일을 현업으로 뛰지 않았기도 했고(신입을 안뽑아주는데 어케 일을 함;;)

그저 필요한 데이터 뽑고 시각화해서 윗선에 결과보고하는 사람으로 알고 있었다.

퇴사하고 여러 자료와 현업가분들의 인터뷰를 찾아보면서 데이터 분석가가 얼마나 중요한 일을 하고 있는지(그 기업이 데이터 분석의 역할을 중요하게 생각한다면) 알게 되었다.

 

내가 생각하는 데이터 분석가란,

일하고 있는 곳이 잘 될 수 있는 쪽으로 나아갈 수 있도록 근거를 찾고, 그 근거들을 조합하고 해석하며 더 나은 방향이 어딘지 알려주는 이정표와도 같은 사람이다. 그치만 그 이정표가 때로는 잘못된 길을 갈 수 있기 때문에 다양한 분야의 종사자들과 협업하며 진짜 좋은 길이 어디인지 좁혀나가는 과정이 중요한 것 같다. 일은 혼자서 하는게 절대 아니기 때문이다!

 

 

 

 

 

 

 

이게 내가 이전 직장에서 신입으로 1년 4개월간 근무하며 얻은 생각.. 이라고나 할까.

갑자기 떠오른 생각좀 정리할려고 했는데 (어쩌다 보니 회고록이 되어버렸지만 ㅎㅎ) 말이 길어져버렸다.