FEATURE ANALYTICS
데이터과학 그리고 설득의 기술
스콧 베리나토
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Idea in Brief 문제 기업들은 애널리틱스 붐analytics boom에 부응해 가능한 한 최고의 데이터과학 전문가를 고용하지만 데이터과학 관련 시도의 대부분은 애초 기대한 만큼의 성과를 내지 못하고 있다.
원인 애널리틱스 프로젝트가 성과로 이어지려면 먼저 프로젝트팀의 좋은 질문과 데이터 랭글링, 인사이트 도출이 필요하다. 다음으로 인사이트가 회사에 도움이 될지 파악하고 이를 두고 커뮤니케이션하는 과정이 뒤따라야 한다. 두 가지 모두 가능한 경우는 희박하다. 전자를 훈련받은 데이터과학 전문가는 많아도 후자는 드물다.
해법 좋은 데이터과학팀은 6가지 재능을 확보하고 있다. 프로젝트 관리, 데이터 랭글링, 데이터 분석, 분야 전문성, 디자인, 스토리텔링이다. 이렇게 조합하면 애널리틱스에서 목표했던 성과를 이룰 수 있다. |
데이터과학 분야가 급성장하고 있다. 많은 기업이 지난 5년 동안 수십억 달러를 들여 가장 우수한 데이터과학 전문가를 영입해 신사업을 시작하고, 제타바이트에 달하는 자료를 축적하고 분석 프로그램을 돌려 무수한 잡음 속에서 의미 있는 신호를 걸러낸다. 몇몇 분야에서는 성과를 거뒀다. 번역, 소매유통, 헬스케어, 농구 같은 분야에서 데이터는 기존 질서를 바꾸기 시작했다.
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