[데이터안심구역] 데이터 분석, 기술보다 '관점'이 핵심… K-DATA, 본질 꿰뚫는 전문가 양성

사회부 0 123 2025.07.28 09:21

한국데이터산업진흥원(K-DATA) '리버스쿨' 교육 과정, "왜, 무엇을 분석하는가"에 대한 근본적 질문 던져

"데이터 분석은 기술의 문제가 아니라 관점의 문제입니다."

[한국유통신문= 김도형 기자] 한국데이터산업진흥원에서 운영하는 데이터 인재 양성 과정 '리버스쿨 데이터안심구역' 교육의 핵심 메시지는 명확하다. 생성형 AI가 코드를 대신 작성해주는 시대, 데이터 분석의 성패는 더 이상 기술 숙련도에만 있지 않다. 오히려 분석을 '왜' 하는지, 데이터를 통해 '무엇을' 발견하고 싶은지에 대한 명확한 목표와 통찰력이 더욱 중요해졌다고 강조한다.

"쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다"...문제 정의의 중요성

강의에서는 데이터 분석에서 가장 유명한 격언인 '쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다(Garbage in, Garbage out)'를 새로운 관점으로 해석한다. 이는 단순히 품질 낮은 데이터가 나쁜 결과를 낳는다는 의미를 넘어선다. 분석의 목표와 문제 의식이 명확하지 않으면, 아무리 좋은 데이터라도 무의미한 결과로 이어질 수 있다는 것이다.

한 화장품 회사가 광고비를 300% 늘렸음에도 매출이 10% 감소한 상황을 예로 들며, "이때 무엇을 확인해야 하는가?"라는 질문부터 시작해야 한다고 말한다. 무작정 데이터를 수집해 분석하는 것이 아니라, 현상을 파악하고 원인을 분석해 해결책을 찾는 과정, 즉 '문제 해결을 위한 명확한 설정'이 선행되어야 한다는 것이다. 이는 데이터 분석이 기술적 행위에 앞서 문제에 대한 새로운 관점을 부여하고 해결의 틀을 짜는 과정임을 시사한다.

기술보다 중요한 '도메인 지식'과 '해석 능력'

강의는 데이터 분석이 '인문학이라는 토대 위에 공학을 쌓아 올리는 것'과 같다고 비유한다. 예를 들어, 의료 지식이 없는 사람에게 100만 장의 CT 사진은 의미 없는 그림에 불과하다. 하지만 의료 분야의 '도메인 지식(해당 분야의 전문 지식)'을 갖춘 전문가는 그 데이터를 통해 질병 진단 모델을 개발하는 등 무한한 가능성을 발견할 수 있다.

이처럼 데이터의 가치는 그것을 해석할 수 있는 능력, 즉 특정 산업이나 분야에 대한 깊은 이해에서 비롯된다. 최근 AI 기술의 발전으로 데이터 분석 기술 자체가 단순화되면서, 산업 특화 지식의 중요성은 더욱 커지고 있다.

또한, 통계의 함정을 경계해야 한다고 지적한다. '대기업 평균 연봉 1억'이라는 뉴스 헤드라인 뒤에는 극단적인 값에 의해 왜곡된 현실이 있을 수 있다. 아프리카 가나의 1인당 GDP가 특정 부유층에 의해 크게 부풀려진 사례처럼, 평균값만으로는 실체를 파악하기 어렵다. 데이터를 비판적으로 바라보고 숨겨진 맥락을 읽어내는 인사이트가 필요한 이유다.

데이터 분석의 목적: 현상 파악, 원인 규명, 미래 예측

데이터 분석의 목적은 크게 세 가지로 나뉜다. 첫째는 기록된 정보를 통해 '현상'을 정확히 파악하는 것이고, 둘째는 그 현상이 왜 일어났는지 '원인'을 규명하는 것이다.[7][8] 마지막으로, 현상과 원인에 대한 이해를 바탕으로 앞으로 발생할 일을 '예측'하고 대비하는 모델을 만드는 것이다.

과거 데이터를 기반으로 미래의 특정 수치를 예측하거나, 새로운 데이터가 어떤 범주에 속할지 '분류'하고, 정답이 없는 상태에서 데이터들을 유사한 특성끼리 묶는 '군집화' 등 다양한 분석 기법이 존재한다. 중요한 것은 어떤 분석을 수행할 것인지 목표를 명확히 하는 것이다.

K-DATA, '작은 성공' 경험 통해 데이터 인재 육성

이러한 철학을 바탕으로, 한국데이터산업진흥원의 리버스쿨 교육 과정은 수강생들이 데이터 분석의 본질을 깨닫도록 돕는다. 특히 '데이터안심구역'은 금융, 유통, 의료 등 평소 접하기 어려운 미개방 데이터를 안전한 환경에서 무료로 분석해볼 수 있는 공간을 제공한다.

강의는 "기술은 배워서 익히면 되지만, 관점을 세우는 것은 다른 문제"라며, 작은 문제라도 데이터를 통해 해결책을 찾아보는 연습의 중요성을 역설한다. 교육 과정에 포함된 '따릉이(서울시 공공자전거)' 데이터 시각화 실습 등은 수강생들이 기술 너머의 데이터 분석의 즐거움을 느끼고 '작은 성공'을 경험하게 하는 데 초점을 맞춘다.

결론적으로, 진정한 데이터 전문가는 화려한 기술을 나열하는 사람이 아니라, 올바른 질문을 던지고, 데이터 이면의 스토리를 읽어내며, 비즈니스 문제를 해결할 구체적인 해법을 제시하는 사람이다. 한국데이터산업진흥원은 이러한 통찰력을 갖춘 데이터 인재를 양성하며 국내 데이터 산업의 혁신을 이끌고 있다.

Sources

1.데이터 분석의 비기술적 측면

2.데이터를 이용한 문제해결의 장점 Apr 1, 2015

3.취업 전에 도메인 지식을 미리 준비해야 할까?

4.Ep 11. 데이터 분석가, 데이터 과학자에게 도메인 지식이 진짜 중요할까?

5.프로젝트 성공을 위한 필수 요소 '도메인지식', 그리고 중요성

6.“데이터 분석 기술은 단순화 될것…도메인 지식이 더 중요”

11.데이터 분석 방법 13가지 모음: 더 이상 망설일 필요 없다!