데이터(data)와 데이터 리터러시(data literacy)가 중요한 이유

 

AI 열풍이 불면서 '데이터 리터러시(data literacy)'라는 개념이 중요해지고 있습니다. '데이터 리터러시'는 데이터를 읽고, 이해하고, 분석하며, 그 결과를 통해 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있는 능력을 말합니다. 이는 데이터를 통해 의미를 찾고, 데이터의 질과 구조를 평가하며, 데이터 분석 결과를 비판적으로 해석하는 능력을 포함합니다. 데이터 리터러시는 단순히 숫자나 통계를 해석하는 것을 넘어서, 그 데이터가 어떻게 수집되었고, 어떤 가정 하에 분석되었는지, 그리고 그 결과가 어떤 의미를 가지는지를 이해하는 것을 포함합니다.

데이터 리터러시는 모든 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 기업, 교육 기관, 정부 기관 등에서 데이터의 가치를 인식하고 데이터 리터러시 교육을 강화하는 추세입니다. 데이터가 우리 삶의 모든 면에 걸쳐 중요한 역할을 하면서, 데이터 리터러시는 필수적인 기술이 되었습니다. 이번 글에서는 데이터의 정의, 형식, 가치 그리고 데이터 리터러시에 대해서 알아보겠습니다.

 

목차

1. 데이터란 무엇인가?
2. 데이터의 형식: 정형 데이터와 비정형 데이터
3. 데이터의 가치: 디지털 시대의 원유
4. 데이터 리터러시: 정보의 바다를 항해하는 능력
5. 마치며

 

1. 데이터란 무엇인가?

 

단어 "data"는 라틴어 "datum"에서 유래되었으며, 이는 "주어진 것"이라는 의미를 가집니다. 복수형으로서의 "data"는 "datum"의 복수형인데, 원래는 "무언가를 가정하거나 주장하기 위해 주어진 사실"을 의미하는 데 사용되었습니다. 고대부터 중세를 거치며, "data"는 수학, 과학, 연구 등에서 특정 가정이나 결론에 도달하기 위해 사용된 정보나 사실을 지칭하는 데 사용되었습니다.

시간이 지나면서, "data"의 의미는 더 넓게 확장되어 모든 종류의 정보나 사실을 나타내는 데 사용되게 되었습니다. 특히 컴퓨터와 디지털 기술의 발전으로, 데이터는 수치, 문자, 이미지, 소리 등 다양한 형태의 디지털 정보를 포함하게 되었습니다. 오늘날, 데이터는 종종 처리, 분석, 해석되어 새로운 지식을 생성하거나 결정을 내리는 데 사용되는 정보를 의미합니다.

현대 사회에서 데이터는 과학 연구, 비즈니스 인텔리전스, 의사결정 과정, 일상 생활 등 거의 모든 분야에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 데이터의 중요성이 계속해서 증가함에 따라, 데이터 수집, 저장, 관리, 분석의 기술과 방법론 또한 지속적으로 발전하고 있습니다.

Data는 1640년대에 '주어진 혹은 허락된 사실'이라는 뜻으로 사용되었으며,
datum의 고전적 복수형이며, 라틴어 datum("주어진 것")에서 유래된 단어로,
dare("주다")의 중성 과거 분사형입니다(PIE 뿌리 *do-에서 나왔습니다).
처음에는 '수학 문제에서 계산의 기초로 삼기 위한 주어진 사실'을 뜻했습니다.
1897년부터는 '미래 참조를 위해 수집된 숫자로 된 사실들'을 의미합니다. 

 

 

 

2. 데이터의 형식: 정형 데이터와 비정형 데이터

 

데이터에는 두 얼굴이 있습니다. 바로 정형 데이터(Structued Data)와 비정형 데이터(Unstructured Data입니다.

정형 데이터는 미리 정해진 형식과 구조를 가지고 있는 데이터입니다. 이러한 데이터는 일반적으로 잘 조직되어 있으며, 관계형 데이터베이스(Relational Databases) 같은 시스템에서 쉽게 저장, 검색 및 분석할 수 있습니다. 예를 들어, 이름, 나이, 주소와 같이 열과 행으로 구성된 스프레드시트 데이터, 은행 거래 내역, 온라인 구매 이력 등이 있습니다. 정형 데이터의 가장 큰 장점은 분석이 비교적 쉽고, 데이터 간의 관계를 정의하기 용이하다는 것입니다. SQL(Structured Query Language)과 같은 쿼리 언어를 사용하여 효율적으로 데이터를 추출하고 관리할 수 있습니다.

반면, 비정형 데이터는 정해진 형식이나 구조가 없는 데이터입니다. 이러한 데이터는 텍스트, 이미지, 비디오, 이메일, 소셜 미디어 게시물, 웹페이지 내용 등 다양한 형태로 존재할 수 있습니다. 비정형 데이터는 정보의 양이 방대하고 다양성이 높아, 전통적인 데이터베이스 관리 시스템으로는 효과적으로 처리하기 어렵습니다. 비정형 데이터의 처리와 분석은 머신러닝, 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP), 이미지 인식과 같은 고급 분석 기술을 필요로 합니다. 비록 관리가 복잡하지만, 비정형 데이터는 소비자 행동 패턴, 선호도, 시장 트렌드 등 귀중한 인사이트를 제공할 수 있는 잠재력을 지니고 있습니다.

파라미터는 모델이 학습하는 동안 자동으로 조정되는 값입니다. 예를 들어, 선형 회귀 모델에서는 학습 데이터를 통해 가중치와 절편 값을 조정함으로써 예측 오차를 최소화합니다.

 

 

 

3. 데이터의 가치: 디지털 시대의 원유

 

그렇다면 최근에 왜 기업들은 데이터를 확보하려고 노력할까요? 데이터는 종종 "21세기의 원유"라고 불립니다. 이 비유는 데이터가 현대 사회에서 얼마나 중요한 자산이 되었는지를 상징적으로 표현합니다. 하지만 데이터의 가치는 단순히 존재하기만 해서 발생하는 것이 아니라, 그것을 어떻게 수집, 분석, 활용하는지에 달려 있습니다. 데이터가 가진 진정한 가치와 그 영향력에 대해 알아보겠습니다.

• 의사결정의 혁신
  데이터는 조직과 개인이 보다 정보에 기반한 의사결정을 내릴 수 있도록 합니다. 마케팅 캠페인의 효과, 소비자 선호도의 변화, 시장 동향 등을 파악하는 데 필요한 인사이트를 제공함으로써, 더 정확하고 효율적인 결정을 가능하게 합니다. 데이터 분석을 통해 발견된 패턴과 트렌드는 비즈니스 전략을 최적화하고, 리스크를 관리하는 데 중요한 역할을 합니다.
• 경제적 가치 창출
  데이터는 새로운 서비스와 제품을 개발하는 데 있어 핵심적인 자원입니다. 데이터 분석을 통해 소비자의 필요와 욕구를 더 깊이 이해하고, 이를 바탕으로 혁신적인 솔루션을 만들어낼 수 있습니다. 또한, 데이터는 기업들이 효율성을 향상시키고, 운영 비용을 줄이며, 수익성을 높이는 데도 기여합니다. 이는 아래와 같은 기사로부터도 알 수 있습니다.
  

  

  출처: https://www.seoul.co.kr/news/economy/2022/10/02/20221002500111

• 사회적 영향력
  데이터는 공공 서비스의 질을 개선하고, 사회적 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, 공공 보건 데이터를 분석하여 질병의 확산을 예측하고, 대응 전략을 수립할 수 있습니다. 교육, 교통, 환경 보호 등 다양한 분야에서 데이터 기반의 접근 방식은 더 효과적이고 지속 가능한 솔루션을 제공합니다.
• 개인화와 맞춤 서비스
  데이터는 기업이 소비자에게 더 개인화된 경험을 제공하는 데 중요한 역할을 합니다. 소비자의 구매 이력, 온라인 행동, 선호도 등을 분석하여 맞춤형 광고, 추천 서비스, 개인화된 콘텐츠를 제공함으로써, 고객 만족도를 높이고 충성도를 강화할 수 있습니다. 예를 들어, 쿠팡의 로켓 배송, 마켓 컬리의 샛별 배송 등의 서비스가 있습니다.

 

말그대로 요즘 세상에서 데이터는 "그 자체로 돈"이 됩니다. 예전이라고 데이터가 없던 것은 아니지만, 데이터와 인공지능 기술이 맞물리면서 이전에는 불가능했던 예측을 가능하게 했기 때문입니다. 아래 싸이트에 가시면, 여러분도 돈을 내고 다양한 기업에서 제공하는 데이터를 구매하여 서비스 개발에 참고할 수 있습니다. 또한, 구매한 데이터를 이용하여 여러분만의 인공지능 모델을 만들어 세상에 없던 서비스를 구축할 수도 있습니다.

KCB 데이터스토어

 

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4. 데이터 리터러시: 정보의 바다를 항해하는 능력

 

우리는 매일 방대한 양의 데이터와 정보의 바다에서 항해하고 있습니다. 이 정보의 홍수 속에서 방향을 찾고 의미 있는 결정을 내리기 위해서는 데이터 리터러시가 필수적입니다. 데이터 리터러시는 데이터를 읽고, 이해하고, 분석하며, 그 결과를 바탕으로 의사결정을 내릴 수 있는 능력을 의미합니다. 

데이터 리터러시는 다음과 같은 네 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다:

1. 데이터 이해: 데이터의 출처, 종류, 구조를 이해하는 능력입니다. 이는 데이터의 품질과 관련성을 평가하는 기초가 됩니다.
2. 데이터 분석: 데이터를 처리하고 분석하여 유의미한 인사이트를 도출할 수 있는 능력입니다. 이 과정에서 통계적 방법, 데이터 마이닝, 시각화 등의 기술이 사용됩니다.
3. 데이터 해석: 분석 결과를 해석하고, 그 의미를 이해하는 능력입니다. 이는 데이터로부터 얻은 인사이트를 실제 상황에 적용하는 데 필요합니다.
4. 의사결정: 데이터 기반의 인사이트를 활용하여 실제 의사결정을 내리는 능력입니다. 이는 데이터 리터러시의 최종 목표이며, 개인이나 조직의 성공에 중요한 역할을 합니다.
   
   

데이터 리터러시의 중요성은 다음과 같습니다:

1. 강화된 의사결정: 데이터 리터러시는 개인과 조직에게 정보에 기반한 의사결정을 가능하게 합니다. 이는 리스크를 줄이고, 효율성을 높이며, 전략적 목표를 달성하는 데 도움을 줍니다.
2. 비판적 사고: 데이터 리터러시는 정보를 비판적으로 평가하고, 잘못된 정보나 편향된 데이터로부터 보호할 수 있는 비판적 사고 능력을 키웁니다.
3. 커뮤니케이션 향상: 데이터 리터러시는 데이터 관련 아이디어와 인사이트를 효과적으로 소통할 수 있는 능력을 개발합니다. 이는 협업과 팀워크를 강화하는 데 중요합니다.
4. 지속 가능한 성장과 혁신 촉진: 데이터 리터러시는 지속 가능한 성장을 위한 혁신을 촉진합니다. 데이터를 이해하고 활용함으로써, 새로운 기회를 발견하고 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.

 

데이터 리터러시(Data Literacy)를 형상화한 그림

 

5. 마치며

 

데이터 리터러시는 단순히 데이터를 다루는 기술적 능력을 넘어서는 개념입니다. 그것은 정보의 바다에서 항해하는 방법을 아는 것, 즉 데이터를 통해 우리의 세계를 더 잘 이해하고, 우리의 결정과 행동을 더 잘 안내할 수 있는 기본적인 능력입니다. 디지털 시대에서 성공하기 위해서는 개인과 조직 모두 데이터 리터러시를 갖추는 것이 필수적입니다. 데이터의 힘을 이해하고 그것을 우리의 목표 달성을 위해 활용할 수 있는 능력, 그것이 바로 데이터 리터러시가 우리에게 주는 진정한 가치입니다.