[데이터분석부트캠프] 데이터분석 #1. 데이터 분석과 데이터 리터러시

패스트캠퍼스 데이터 분석 부트캠프를 진행하며 수강한 강의를 바탕으로 작성한 글입니다.

 

목차

1. 4차 산업혁명 시대
2. 데이터 분석의 중요성
3. 데이터 분석의 목적
4. 데이터 리터러시, Data Literacy
   1. 소프트 스킬로서의 데이터 리터러시
   2. 하드 스킬로서의 데이터 리터러시

 

 

 

4차 산업혁명 시대

4차 산업혁명 시대는 인공지능(AI), 빅데이터, 사물인터넷(IoT), 블록체인 등 첨단 기술이 융합되어 우리의 일상과 산업 전반에 걸쳐 근본적인 변화를 가져오는 시대를 의미합니다. 이 혁명은 디지털, 물리적, 생물학적 영역의 경계를 허물며, 초연결성과 자동화를 통해 새로운 가치와 기회를 창출합니다.

 

 

 

데이터 분석의 중요성

이러한 4차 산업혁명 시대에서 데이터는 가장 중요한 자산으로 부상하고 있습니다. 데이터 분석은 방대한 양의 데이터를 수집, 처리, 분석하여 유의미한 인사이트를 도출하고, 이를 통해 효율적인 의사결정을 내리는 과정을 말합니다. 이는 기업의 경쟁력을 강화하고, 새로운 비즈니스 기회를 창출하며, 사회 문제 해결에도 기여할 수 있습니다.

 

데이터 분석은 의사결정을 대신해주는 것이 아니고, 의사결정을 더 과학적으로 만들어
현실에 살고 있는 우리를 더 나은 미래로 나아가게 하는 핵심 도구

 

 

 

디지털 트윈, Digital Twin

 

4차 산업혁명 시대의 중요한 구성 요소 중 하나로, 디지털 트윈 이라는 개념이 있습니다.

디지털 트윈(Digital Twin) 은 물리적 객체, 시스템 또는 프로세스의 디지털 복제본을 의미합니다. 이는 실제 세계의 데이터를 실시간으로 반영하여 가상 공간에서 시뮬레이션하고 분석할 수 있게 해줍니다. 디지털 트윈은 데이터 분석과 결합되어 다양한 분야에서 혁신을 이끌어냅니다.

 

예를 들어, 제조업에서는 공장의 모든 기계와 프로세스를 디지털 트윈으로 구현하여, 실시간 데이터 분석을 통해 생산성을 극대화하고, 예지보전을 통해 다운타임을 최소화할 수 있습니다. 또한, 스마트 시티에서는 도시의 인프라를 디지털 트윈으로 구축하여 교통 흐름을 최적화하고, 에너지 효율성을 높이며, 시민의 안전을 강화할 수 있습니다.

 

 

그 외 4차 산업혁명 시대의 구성 요소로는 스마트 팩토리 (Smart Factory), 스마트 시티 (Smart City), 산업 IoT (IIoT, Industrial Internet of Things), 자율주행 (Autonomous Driving), 블록체인 (Blockchain) 등이 있습니다.

• 스마트 팩토리 (Smart Factory): 제조업에서 4차 산업혁명을 대표하는 개념으로, IoT, AI, 빅데이터 분석 등을 활용하여 생산 공정의 자동화와 최적화를 구현한 공장을 의미합니다.
• 스마트 시티 (Smart City): 도시의 인프라와 서비스를 IoT, AI, 빅데이터 등을 통해 스마트하게 관리하고 최적화하여 시민의 삶의 질을 향상시키는 도시를 말합니다.
• 산업 IoT (IIoT, Industrial Internet of Things): 산업 분야에서 IoT 기술을 적용하여 기계와 장비를 연결하고, 실시간 데이터 수집과 분석을 통해 운영 효율성을 높이는 것을 의미합니다.
• 자율주행 (Autonomous Driving): AI와 센서 기술을 활용하여 차량이 스스로 주행할 수 있게 하는 기술로, 4차 산업혁명의 중요한 응용 분야 중 하나입니다.
• 블록체인 (Blockchain): 분산 원장 기술을 활용하여 거래의 투명성과 보안성을 높이는 기술로, 금융, 물류, 헬스케어 등 다양한 분야에 적용되고 있습니다.

 

 

데이터 분석의 목적

 

인간의 의사결정을 지원

• 데이터 분석은 더 과학적이고 논리적인 의사결정을 가능하게 하여, 효율적인 운영을 도모합니다.
• 데이터를 맹신하는 것이 아니라, 이를 통해 얻은 인사이트를 바탕으로 현명한 결정을 내리는 것이 중요합니다.

 

문제 해결을 모색

• 문제는 현실과 이상 사이의 갭에서 발생합니다.
• 데이터 분석을 통해 이 갭을 어떻게 메울 것인지, 어떻게 문제를 해결할 것인지를 모색합니다.

 

과거 데이터를 통한 현 상황 개선

• 데이터는 과거의 것이므로, 과거 데이터를 분석하여 현재 문제를 해결할 수 있는 방법을 찾습니다.
• 하지만, 현실 상황과 환경, 시대적 흐름을 반영하여 분석해야 합니다. 예를 들어, 코로나19 같은 상황을 고려합니다.

 

근본적 원인 파악

• 다양한 분석 기법을 활용하여 문제의 근본적인 원인을 찾아냅니다.
• 이를 통해 인사이트를 도출하고, 구체적인 해결 방안을 제시합니다.

 

데이터 분석의 궁극적 목적 및 최종 목표는 문제를 해결하고 현재를 개선할 수 있는 인사이트를 도출하는 것이며, 이를 통해 조직이나 개인이 보다 효율적으로 운영될 수 있도록 지원합니다.

 

 

데이터 리터러시, Data Literacy

• literacy 의 사전적 의미는 글을 읽고 쓸 줄 아는 능력

 

데이터 리터러시는 단순히 데이터를 읽고 쓰는 것을 넘어서, 다양한 관점에서 이해하고 활용할 수 있는 역량을 의미합니다.

 

 

데이러 리터러시가 중요한 이유?

데이터 범람의 시대에서 넘쳐나는 데이터를 모두 볼 수는 없기 때문에, 우리에겐 필요한 데이터를 선별할 수 있는 역량이 반드시 필요합니다.

 

데이터 리터러시는 크게 기술적 데이터 리터러시와 해석적 데이터 리터러시로 나눌 수 있습니다.

기술적 데이터 리터러시는 방대한 수치 데이터를 빠르게 이해하고 요약할 수 있는 능력이며, 해석적 데이터 리터러시는 데이터를 분석하여 실행 가능한 인사이트를 도출하는 능력입니다.

 

 

소프트 스킬로서의 데이터 리터러시

1. 데이터 해석 능력: 데이터를 보고 의미를 해석하고, 추론을 통해 인사이트를 도출하는 능력.
   • 예: 특정 지역의 매출 데이터와 할인율 데이터를 보고, 어느 지역이 효율적인지 파악하는 능력.
2. 커뮤니케이션 능력: 데이터를 기반으로 명확하게 커뮤니케이션하고, 결과를 설명할 수 있는 능력.
   • 예: 분석 결과를 비즈니스 팀에 이해하기 쉽게 설명하는 능력.

 

하드 스킬로서의 데이터 리터러시

1. 데이터 분석 도구 사용 능력: SQL, Python, Excel 등의 도구를 사용하여 데이터를 추출하고 가공하는 기술.
   • 예: SQL 쿼리를 작성하여 필요한 데이터를 추출하거나, Python을 사용하여 데이터 분석을 수행하는 능력.
2. 통계적 지식: 데이터 분석에 필요한 기본적인 통계 지식을 갖추고 있는 능력.
   • 예: 평균, 분산, 표준편차 등 기본적인 통계 개념을 이해하고 활용하는 능력.

 

즉, 데이터를 잘 이해하고 다루는 활용하는 능력이 있다면 '데이터 리터러시 역량을 갖추었다.' 라고 말할 수 있습니다.

 

 

 

 

 

정리

 

데이터 분석은 4차 산업혁명 시대에서 혁신을 실현하는 핵심 도구로서, 기업과 사회가 직면한 다양한 문제를 해결하고, 새로운 가치를 창출하는 데 필수적인 역할을 합니다. 이를 위해 우리는 데이터 리터러시 역량을 갖추는 것이 중요합니다.

 

 

 

 

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