5. 데이터사이언티스트에 요구되는 인문학적 사고의 특성과 역할

다음 중 통찰력을 제공하는 분석 기술로 부적절한 것은?
① 모델링
② 추출
③ 최적화
④ 예측

 

두 번째는 통찰력을 제시하는 단계다. 이 단계에서는 분석의 여러 도구들을 활용해 더 깊이 파고들어 간다. 이를 통해 사업 성과를 좌우하는 핵심적인 문제에 대해 훨씬 깊이 있고 유용한 대답올 얻을 수 있다.

우선 과거에 대한 통찰력은 통계적 모델링 등을 활용해 어떻게. 왜 그런 일이 발생하는지에 대한 설명을 제공한다.그리고 현재에 대한 통찰력은 지금 벌어지는 상황에서 더 나은 결과를 얻기 위해 무엇을 해야 하는지에 대해 효과적인 권고를 줄 수 있다.

 

가령 지금 백화점을 방문하고 있는 충성고객의 만족도를 높이기 위해 어떤 서비스를 추가로 제공해야 함지에 대한 통찰력을 얻을 수 있는 것이다.  그 고객이 백화점 문을 나서기 전에 말이다. 

 

끝으로 미래에 대한 통찰력은 예측, 최적화. 시뮬레이션 등을 통해 최악이나 최선의 상황이 무엇인지 파악하고, 최선의 결과를 끌어 내도록 해준다. 

 

최고의 데이터 사이언티스트는 정량 분석이라는 과학과 인문학적 통찰에 근거한 합리적 추론을 탁월하게 조합한다. 

 

앞서 데이터 사이언티스트의 가장 중요한 특징으로 강한 호기심을 꼽은것도 바로 이 때문이다. 

 

어떻게 왜 그런 일이 일어났는지? 

더 나은 결과를 위해 무엇을 해야 하는지? 

최악의 상황은 어떻게 일어나고 그 결과는 무엇인지? 

최선의 상황을 끌어내기 위해서는 무엇을 해야 하는지? 

 

끊임없이 통찰력을 얻기 위한 질문을 던지는 것이 데이터 사이언티스트의 숙명인 것이다.