데이터 즐기기

요즘 R을 통해서 그래프를 그리는 재미에 푹 빠지고 있다. 전력 통계시스템에 있는 다양한 데이터를 분석해서, 나한테 맞는 그래프를 만들고 있다. 혼자 공부를 하기 때문에 진도는 느리지만, 내가 원하는 데이터를 원하는 방식으로 즐길 수 있다는 것이 최고 장점이다.

Coursera의 “Johns Hopkins Data Science Specialization”의 코스를 들으면서, 공부를 하고 있다. 여기서도 많이 느끼지만, 내가 원하지 않는 데이터를 분석하면 흥미가 확 떨어진다. 저번에 웨어러블의 데이터 분석이 과제였는데, 재미가 너무 없어서 대충하다가 결국 fail을 했다.


실제로 산업에서 분석하는 데이터는 복잡한 수학적 모델링을 해서 분석할 필요가 없다는 사실을 점점 깨닫는다. 짧은 글도 인사이트를 담을 수 있듯이 간단한 데이터도 충분한 유의미한 결론을 도출할 수 있다.

또한, 데이터는 조직의 차원의 문제로 생각해볼 수 있다. 복잡한 수학적 모델을 사용했을 때, 중요한 것은 “복잡한 모델로 얼마나 다른 조직원을 설득할 수 있는가?”의 문제이다. 조직원들은 대부분 엑셀을 가지고, 간단한 그래프 정도 그리는데 내가 복잡한 모델링을 통한 데이터 분석을 했을때 얼만큼 조직원을 설득할 수 있을까?


데이터는 결국 “의사결정에 도움 주기 위해서 필요하다" , 위 글은 현재 Riot Games의 장미라님의 글이다. 직접적으로 게임 개발은 개발자들이 하지만, 어떤 기능을 넣었을 때 사용자 반응이 15% 향상된다와 같은 통계는 데이터분석이 담당한다.

제가 속해 있는 비즈니스 애널리틱스(Business Analytics) 팀의 주요 업무 영역은 회사 내 Key business metrics의 모니터링 및 보고, ad-hoc 데이터 분석 요청 대응, 주요 이슈에 대한 프로젝트 형 분석의 세가지로 구분할 수 있습니다. -장미라, 데이터 분석가에 필요한 4가지 -

결국 나의 전력 및 신재생에너지 산업을 정확히 이해를 하고, 내가 그때 마다 필요한 데이터를 뽑아서 의사결정에 도움을 주면 된다. 어려운 것이 전혀 아니다, 지금처럼 재밌게 생각을 하자.

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