기업 데이터 리터러시가 필요한 이유
엘리스
2024. 2. 15.
오늘날 기업 경쟁력의 핵심은 ‘데이터를 효과적으로 활용하는 능력’ 입니다. 단순히 많은 데이터를 수집하는 것이 아니라, 데이터를 양질로 관리하고, 해석하는 능력이 중요해지고 있는데요. 이에 따라 데이터 리터러시는 현대 비즈니스 환경에서 필수 역량으로 부상하고 있습니다. 오늘은 데이터 리터러시의 개념, 필요성, 기업 교육 등에 대해 살펴보겠습니다.
데이터 리터러시란?
데이터 리터러시(Data literacy)는 데이터 문해력의 다른 용어로, 말 그대로 데이터를 읽고, 이해하고, 분석하여 의사결정에 활용할 수 있는 능력을 나타냅니다. 이는 올바른 결정을 위해 적합한 데이터를 수집하고 타당하게 해석하며, 그 결과를 효과적으로 전달하는 과정까지를 포괄하는데요. 다시 말하면, 단순히 데이터를 해석하는 것을 넘어 데이터의 가치를 인식하며, 비즈니스 문제를 해결하기 위해 데이터를 적용하는 능력을 데이터 리터러시 역량이라고 부릅니다.
참고로 데이터는 수치뿐만 아니라 글, 이미지 등 다양한 형태로 존재합니다. 따라서 시장 조사를 통해 핵심 내용을 요약하고 결과물을 전달하는 것과 같은 작업도 데이터 문해력을 발휘한 사례로 볼 수 있습니다. 이러한 이유로 데이터 리터러시 역량은 데이터 직군뿐만 아니라 비데이터 직군 종사자에게도 필수적인 능력으로 요구될 수 있습니다.
데이터 리터러시 역량
앞서 데이터 문해력의 개념을 살펴보았습니다. 그렇다면 데이터 리터러시 역량을 키우기 위해선 어떤 노력이 필요할까요? 데이터 리터러시 역량의 핵심 요소를 4가지로 구분하여 알아보도록 하겠습니다.
데이터 이해 및 설계 능력
먼저 데이터 리터러시 역량을 키우기 위해서는 데이터 이해 능력이 필요합니다. 이는 데이터의 구조와 유형, 의미를 파악하는 능력을 의미합니다. 특히 ‘어떤 데이터를 수집할 것인가’에 대한 설계 능력이 매우 중요합니다. 또한 문제를 올바르게 정의하고, 적절한 데이터를 수집해야 하는데요. 문제와 맞지 않는 데이터를 수집하면, 해석이 어려워지고 결국 제대로 된 솔루션을 도출할 수 없습니다. 따라서 데이터 리터러시 역량에서 데이터 이해 능력과 설계 능력은 아주 중요한 요소라고 할 수 있습니다.
데이터 분석 능력
수집한 데이터를 해석하고 인사이트를 도출하는 데이터 분석 능력도 중요한 요소 중 하나입니다. 목표에 맞는 데이터를 잘 수집했다면, 이를 어떻게 해석할 것이냐가 다음 문제 해결의 관건이 되는데요. 적절한 추론 능력과 상상력이 필요하며, 데이터를 단순히 객관적인 수치로만 해석하는 것이 아닌, 이것을 통해 ‘어떤 사실을 유추할 수 있고’, ‘무슨 가설을 세울 것인가’를 도출할 수 있어야 합니다.
의사결정 능력
분석한 결과를 토대로 합리적인 의사결정을 내릴 수 있어야 합니다. 이는 데이터를 기반으로 한 해결책을 도출하는 능력에 더해 추가적인 검증은 필요 없는지, 데이터 보충이 필요한지 등 문제 해결 과정에서의 다음 행동을 결정하는 능력도 포함합니다.
커뮤니케이션 능력
마지막으로 내린 결정을 효과적으로 전달하는 커뮤니케이션 능력도 매우 중요합니다. 결국 데이터 리터러시 역량은 문제를 정의하고, 해결하는 것을 목표로 하므로 다른 사람을 설득해 함께 솔루션을 만들어 나가는 커뮤니케이션 능력이 필수입니다. 이 외에도 데이터 수집 및 관리, 가공, 시각화 등 세부적인 데이터 리터러시 역량은 굉장히 다양한데요. 결국 데이터 문해력은 본질적으로 ‘문제를 해결하기 위한 능력’임을 잊으면 안 됩니다.
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기업 데이터 리터러시의 필요성
앞서 데이터 리터러시 역량에 대해 자세히 알아보았습니다. 그렇다면 기업과 비즈니스에서 데이터 문해력이 중요한 이유는 무엇일까요? 아래 3가지로 요약해 보았습니다.
경쟁 우위 확보
데이터 교육을 통해 데이터 역량을 갖춘 기업으로 발전한다면, 이를 토대로 시장 트렌드를 예측하고 고객의 니즈를 보다 정확히 파악할 수 있습니다. 이로써 고객 만족도를 높이고, 경쟁 우위를 안정적으로 확보할 수 있습니다.
효율적인 의사결정
비즈니스 운영에는 전략적인 계획이 필수입니다. 한 번의 잘못된 판단이 기업을 크게 휘청이게 할 수 있기 때문인데요. 그래서 기업은 정확한 정보를 수집하고, 이를 바탕으로 타당한 전략을 수립해야 합니다. 데이터 교육으로 역량을 갖춘 기업이라면 정확한 정보 수집은 물론이고, 직관이나 추측보다 훨씬 합리적인 의사결정을 내릴 수 있습니다.
비용 절감 및 수익 증대
마지막으로 데이터 분석을 통해 비효율적인 부분을 개선하고, 새로운 비즈니스 기회를 찾을 수 있습니다. 이는 생산성을 향상하거나 개선해 비용을 줄이고, 수익을 높이는 데 기여합니다. 데이터 문해력을 키우는 기업은 비용 효율성과 수익 증대를 동시에 추구할 수 있는 탄탄한 경쟁력을 갖추게 됩니다.
데이터 리터러시 기업 교육
데이터의 중요성이 커지고 있는 만큼 많은 기업에서 데이터 리터러시 교육에 대해 관심을 가지고 있는데요. 보통 대기업에서 DX 사내 교육 체계를 수립할 때 가장 기초 단계로 데이터 리터러시 과목을 구성하기도 합니다. 그렇다면 데이터 리터러시 기업 교육은 어떤 내용을 배우게 될까요? 데이터를 이해하고 싶은 사람, 불명확한 데이터를 명확하게 구분하고 싶은 사람, 데이터를 활용하고 싶은 사람이 수강 대상인 만큼, 데이터 분석 목적이 무엇인지 알고 잘 활용하는 리터러시 역량을 길러 데이터 분석 경쟁력을 키우는 데 집중하게 됩니다. 교육 기간이나 대상에 따라 다르겠지만 주로 데이터 리터러시 사내 교육에서는 아래와 같은 내용을 배우게 됩니다.
데이터의 개념을 이해하고 가치를 배우며, ‘목적’ 자체로 데이터를 활용할 수 있는 데이터 분석 프로세스를 학습합니다.
데이터를 비판적으로 바라보는 방법을 배우며 데이터를 바라보는 시각과 함께 목적에 부합하는 좋은 데이터를 선별하는 법을 배웁니다.
데이터 품질에 대한 이해도를 높이기 위해, 원천데이터, 데이터 편향, 오류, 결측 등을 이해하며 데이터의 분석 신뢰도를 높입니다.
정형/비정형 데이터, 범주형 데이터 등에 대한 내용을 익히며 가치를 창출할 수 있는 양질의 데이터를 모으고, 데이터를 통한 커뮤니케이션 방법을 배웁니다.
지금까지 데이터 문해력의 개념과 중요성 그리고 데이터 리터러시 사내 교육에서 다루는 내용까지 알아보았습니다. 엘리스는 지금까지 여러 기업의 DX 역량 향상을 위한 데이터 리터러시 교육을 진행해 왔는데요. 전사적인 DX 이해도를 높이기 위해 기초 교육을 알아보고 있거나, 비데이터 직군의 데이터 리터러시 역량을 향상시킬 수 있는 교육을 찾고 계신다면 엘리스 데이터 리터러시 교육을 살펴보시길 추천드립니다!
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