분야
분야 전체
크레마클럽 허브

돈이 되는 빅데이터 읽기

비전문가도 바로 써먹는 데이터 기술

이안 셰퍼드 저/최희빈 | 시그마북스 | 2021년 4월 5일 한줄평 총점 6.0 (9건)정보 더 보기/감추기
  •  종이책 리뷰 (7건)
  •  eBook 리뷰 (0건)
  •  한줄평 (2건)
분야
경제 경영 > 마케팅/세일즈
파일정보
EPUB(DRM) 21.18MB
지원기기
크레마 PC(윈도우 - 4K 모니터 미지원) 아이폰 아이패드 안드로이드폰 안드로이드패드 전자책단말기(일부 기기 사용 불가) PC(Mac)

이 상품의 태그

카드뉴스로 보는 책

책 소개

돈이 되는 빅데이터, 언제까지 전문가에게 맡길 것인가?

빅데이터가 본격적으로 부각된 2008년 이후로 10년이 넘게 시간이 흘렀다. 이제는 모든 곳에서 빅데이터를 이야기한다. 한국판 뉴딜 정책 중 하나로 ‘데이터 댐’ 계획이 2020년에 발표되기도 했다. 하지만 우리가 진짜 빅데이터를 제대로 알고, 제대로 사용하고 있는 것일까? 혹시 데이터를 취합한 보고서의 결론을 확인했으니, 그걸로 빅데이터를 이용한 것이라 착각하고 있는 것은 아닐까? 아니면 전문가에게 맡겼으니 어려운 용어나 컴퓨터 때문에 머리 아플 일이 없다고 외면하고 있지는 않을까? 과장이 아니다. 진짜로 세상은 이미 데이터로 지배되고 있다. 더군다나 데이터가 없으면 물건도 살 수 없다(예를 들어 온라인 쇼핑몰에서 배송주소를 입력하는 것이 그렇다). 『돈이 되는 빅데이터 읽기』에 나오는 기업들은 그렇게 규모가 크지 않다. 전 세계를 대상으로 하는 구글, 넷플릭스, 페이스북 규모의 빅데이터를 얘기하는 것이 아니다. 중요한 건 기업의 규모가 크든 작든, 자신이 큰 기업을 운영하든 동네의 옷가게를 운영하든 데이터가 필수인 시대에 살고 있다는 것이다. 이런 세상에서는 전문가가 아니라도 데이터를 써먹을 수 있는, 혹은 전문가를 고용해도 그들이 무엇을 하는지 바로바로 이해할 수 있는 빅데이터 활용법을 알고 있어야 한다. 이 책은 빅데이터 세계를 헤매는 그런 이들을 위한 것이다.
  •  책의 일부 내용을 미리 읽어보실 수 있습니다. 미리보기

목차

서문

Part 1 수익을 창출하는 데이터 분석의 모든 것
1. 데이터 분석을 위한 몇 가지 유용한 개념
2. 우리 모두가 한 번쯤은 저지르는 실수
3. 고객 데이터 세트 세부사항 살펴보기
4. 모두가 똑같지는 않다
5. 미래를 예측하는 과학
6. 우산을 들었다고 비가 오는 것은 아니다
7. 확률은 얼마나 될까?
8. 현실 속 데이터 과학은 어떻게 시작해야 할까?

Part 2 가치 있는 데이터, 어디서 찾을까?
9. 먼저 고객부터 시작하라
10. 충성도 프로그램, 그 너머를 생각하라
11. 재고, 점포, 기업 성과도 검토하라
12. 기업 밖에서 보는 관점의 데이터도 검토하라

Part 3 데이터 중심 기업 구축하기
13. 문화 충돌, 그리고 마음이 편안한 사일로
14. 데이터 중심 기업으로 가는 가장 중요한 과정
15. 자체 고용 vs 외부 고용, 어떻게 할 것인가?
16. 데이터 중심 기업으로 변화하는 즐거움

이 책의 최종 결론
감사의 말

상세 이미지

상세 이미지

저자 소개 (2명)

저 : 이안 셰퍼드
Sky Interactive, Vodafone, Game 및 Odeon을 포함한 다양한 세계적인 소비자 브랜드에서 고위직을 역임한 CEO 겸 CMO이다. 고객 충성도 프로그램을 시작하고, 기존 소매업체를 위한 새로운 디지털 수익원을 구축했으며, 감소하는 시장점유율을 뛰어난 성장으로 전환했다. 현재 다양한 소매 및 기술 사업의 비상임 이사이자 고문으로 활동하며, 가족과 함께 옥스포드에 살고 있다. Sky Interactive, Vodafone, Game 및 Odeon을 포함한 다양한 세계적인 소비자 브랜드에서 고위직을 역임한 CEO 겸 CMO이다. 고객 충성도 프로그램을 시작하고, 기존 소매업체를 위한 새로운 디지털 수익원을 구축했으며, 감소하는 시장점유율을 뛰어난 성장으로 전환했다. 현재 다양한 소매 및 기술 사업의 비상임 이사이자 고문으로 활동하며, 가족과 함께 옥스포드에 살고 있다.
역 : 최희빈
경희대학교 영문과, 회계학과를 졸업하였으며, 한겨레 어린이책 번역작가 과정을 수강하였다. 현재 번역에이전시 엔터스코리아에서 출판 기획 및 전문 번역가로 활동 중이다. 역서로는 『돈이 되는 빅데이터 읽기 : 비전문가도 바로 써먹는 데이터 기술』,『새 노랫소리와 함께 하는 새 탐험 여행(출간 예정)』이 있다. 경희대학교 영문과, 회계학과를 졸업하였으며, 한겨레 어린이책 번역작가 과정을 수강하였다. 현재 번역에이전시 엔터스코리아에서 출판 기획 및 전문 번역가로 활동 중이다. 역서로는 『돈이 되는 빅데이터 읽기 : 비전문가도 바로 써먹는 데이터 기술』,『새 노랫소리와 함께 하는 새 탐험 여행(출간 예정)』이 있다.

출판사 리뷰

지금 시대는 과거의 경험에만 의존하는 감이 아닌
데이터로 움직이는 세상이다!


빅데이터란 단어도 이제 낯설지 않아졌다. 체계적인 시스템이 있든 없든지 간에, 가지고 있는 데이터 양이 많든지 적든지 간에, 거의 모든 기업(동네 치킨집이나 커피숍까지 포함해서)이 데이터를 기반으로 운영된다. 테이크아웃 커피숍 쿠폰도 이제 스마트폰으로 찍는 시대다. 이런 시대에서는 ‘빅데이터 시스템을 어떻게 구축할 것인가’보다는 ‘빅데이터를 어떻게 잘 이용할 것인가’가 관건이다.
데이터를 잘 이용하려면 어떻게 해야 할까? 전문가를 데려오고 외부 전문 업체에게 의뢰해야 할까? 아니면 시간이 걸리더라도 내부에 전문 인력을 양성해야 할까? 누군가를 모셔오든 키우든, 빅데이터 혹은 데이터 과학을 잘 아는 사람이 있어야 한다. 하지만 안타깝게도 모든 기업이 페이스북처럼 할 수는 없는 법이다.
특별한 기술이나 엄청난 비용을 들여서 기업에 빅데이터 시스템을 구축하면 21세기에 걸맞는 기업이 될 수 있을 것이다. 하지만 정리된 시스템이 없어도, 100% 온라인 기반 기업이 아니라도 작은 커피숍부터 큰 기업까지 데이터는 쌓이는 법이다. 큰 기업은 멤버십카드나 온라인 주문을 통해, 작은 커피숍은 온라인 쿠폰 등을 통해서 쌓는다. 다만 그게 데이터라고 인식하지 못하고, 이용할 생각을 하지 않을 뿐이다.
완벽하게 준비해야만 데이터 기반 기업이 되는 것은 아니다. 생각해보면, 넷플릭스도 시작은 DVD를 우편으로 대여하는 사업이지 않았는가? 어느 정도의 지식과 마인드와 요령만 있다면, 이미 가지고 있는 데이터로도 기업을 이익을 늘릴 수 있다. 특히 소매업체라면 소비자가 원하는 것을 재빨리 상품으로 내놓을 수 있을 것이다. 왜냐하면 21세기에는 과거의 영광에 매달리는 올드한 감각에 의존하는 전략이 더 이상 통하지 않기 때문이다.

데이터가 지배하는 세상에서 어떻게 돈을 벌 것인가?
넘쳐나지만 아직은 쓸모없는 빅데이터를 활용하는,
비전문가도 바로 써먹는 데이터 기술의 모든 것!


『돈이 되는 빅데이터 읽기』의 목적은 간단하다. 데이터로 가능한 일이 무엇인지 알아보고, 데이터 분석 기술이 어떻게 수익을 창출하는지 사례를 살펴보고, 데이터를 통해 실험해볼 수 있는 간단한 방법을 알려주는 것이다. 이것을 위해 전문가급으로 공부를 할 필요는 없다. 데이터를 써먹기 위한 최소한의 용어와 요령만 알면 된다. 이 책을 읽음으로써 당신이 혹은 당신이 속한 기업이 보유한 데이터를 점검하고, 데이터로 할 수 있는 일을 찾으며, 실질적으로 이익의 변화를 이끌어낼 단서를 찾을 수 있을 것이다.
이 책은 3개 파트와 16개 챕터로 이루어져 있다. 파트 1은 데이터 분석에 대한 것이다. 보유한 데이터로 할 수 있는 일, 데이터 분석을 수익으로 전화시킬 수 있는 방법, 분석 기술의 종류를 다룬다. 그리고 현실에서 데이터를 다룰 때의 유의점을 정리한다.
파트 2는 데이터 수집에 대해 다룬다. 기업이 이미 가지고 있는 데이터가 무엇이며, 그것으로 무엇을 할 수 있는지 이야기한다. 고객 이외의 다른 유형 데이터, 즉 재고, 점포, 기업 성과 관련 데이터도 정리한다. 또 기업 밖에서 생성되는 데이터인 고객만족도 조사, 순추천고객지수도 알아본다.
파트 3은 기업의 중심에 데이터를 구축하는 방법을 검토한다. 그것이 기존에 해오던 방식을 뒤엎고 기업 문화를 크게 변화시킬 수 있음도 경고한다. 그렇지만, 상당히 힘든 일이지만, 데이터 중심 기업으로 전환해야만 변화하는 시대에서 실질적인 수익을 얻을 수 있음을 알려준다.

종이책 회원 리뷰 (7건)

●데이터 중심기업이 되어 도전하고 변화하라! ... 돈이 되는 빅데이터 읽기...^^*●
내용 평점5점   편집/디자인 평점5점 | 스타블로거 : 블루스타 북*브 | 2021.05.10
"서로 다른 통계를 조합할때, 의존성 또는 독립성을 인지하고 있어야 한다. 그래야 중요한 사실을 지나치게 과대평가하거나 과소평가하지 않을 수 있다. (146쪽)"

나는 이안 셰퍼드님께서 저술하시고 <시그마북스>에서 출간하신 이책? <돈이 되는 빅데이터 읽기>를 읽다가 윗글에 깊은 인상을 받았다.

아 우리는 확률을 계산하는 간단한 예행연습을 할때에도 위사항을 염두해두어야하는구나 바로 그걸 느꼈다.

이렇게 확률은 빅데이터에서도 중요한 위치를 차지하는 파트라는걸 이책을 통해서도 잘깨달을 수 있었다.

글고 이책의 저자이신 이안 셰퍼드님께서는 다양한 세계적인 소비자 브랜드에서 고위직을 역임한 CEO 겸 CMO이다.
고객충성도 프로그램을 시작하고, 기존 소매업체를 위한 새로운 디지털 수익원을 구축했으며, 감소하는 시장점유율을 뛰어난 성장으로 전환했다.
현재 다양한 소매 및 기술산업의 비상임이사이자 고문으로 활동하며, 가족과함께 옥스퍼드에 살고있다.

그리하여 이책에서는?수익을 창출하는 데이터 분석의 모든 것, 가치있는 데이터 어디에서 찾을까?, 데이터 중심 기업구축하기 등 총3개파트 321쪽에 컬쳐 비전문가도 바로 써먹을 수 있는 데이터기술을 각종 도표, 삽화, 막대그래프 등도 제시하면서 알기쉽게 잘설명해주시고있다.

특히, 가치있는 데이터를 찾을때에 먼저 고객부터 시작하라, 충성도 프로그램, 그너머를 생각하라, 재고, 점포, 기업성과도 검토하라, 기업밖에서 관점의 데이터도 검토하라는 말씀이 더욱 확와닿았다.

4차혁명시대를 맞이해 미래유망직종으로 빅데이터
전문가가 각광받고있다.

나는 이책을 읽으면서 이렇게 빅데이터를 비교분석하고 정리하는게 얼마나 중요한 의미를 지니고있는지 확실히 깨닫게 되었다.

그런 의미에서 이책은 평균너머에 숨겨진 데이터 맥락을 이해하는 돈이 되는 비즈니스를 위한 실전 빅데이터 활용법을 알고싶으신 분들께서는 놓치지않고 꼭읽어보시길 권유드리고싶다.

지금도 생각나네...
데이터 중심기업의 의미와 지향해야할 점이 무엇인지 설명해주신 다음의 말씀이...

"데이터 기업이냐 아니냐를 진정으로 구분하는 기준은 문화와 가치, 그리고 경영진의 태도다.
데이터 중심기업이 된다는 의미는 모든 것에 도전한다는 뜻이다. 기술인프라부터 재무평가절차와 직원연수
프로그램까지 확실히 변해서 모든 것이 재창조되어야 할 것이다. (318~319쪽)"

#돈이되는빅데이터읽기 #이안셰퍼드 #시그마북스
#빅데이터 #데이터과학 #리테일기업 #평균의함정
#4차혁명시대 #컬처블룸 #컬처블룸서평단
#빅데이터전문가 #비즈니스 #미래유망직종
#데이터중심기업 #기술인프라 #재무평가절차
#직원연수프로그램 #통계 #확률 #시장점유율
#CMO #CEO #옥스퍼드

(컬처블룸카페의 소개로 출판사로부터 책을 제공받아 읽고 후기 정성껏 써올립니다. 근데, 중학교시절에 도서부장도 2년간 하고 고교 도서반 동아리활동도 하는 등 어려서부터 책읽기를 엄청 좋아하는 독서매니아로서 이책도 느낀그대로 솔직하게 써올려드렸음을 알려드립니다~ ^^*)
이 리뷰가 도움이 되었나요? 접어보기
포토리뷰 돈이되는빅데이터읽기
내용 평점4점   편집/디자인 평점4점 | 스타블로거 : 블루스타 u****1 | 2021.05.07


 

정보가 경쟁력인 시대라 큰기업들은 빅데이터를 활용해서

마케팅 전략도 세우고 여러가지로 활용한다는 말을 들어서

빅데이터는 어떻게 활용하는걸까... 궁금했어요

빅데이터는 슈퍼컴을 활용하거나 데이터 전문가가

통계를 내는걸로만 알았는데

[ 비전문가도 바로 써먹는 데이터 기술 ]

이라는 소제목에 눈길이 가더라구요

가벼운 내용의 책이 아닌만큼 공부하는 기분으로

아.아. 한잔 마시며 책을 펼쳐보았답니다


 

이책은 크게 3파트로 구성이 되어있는데

작은파트에 제목들을 천천히 읽어보니

창업을 했거나 준비하고 있는 사람들에게

도움이 많이 되는 내용들이 담겨있겠구나...

짐작할 수 있었어요

 


 

빅데이터를 처음 접하는 사람에게는 다소 어려울 수 있는 내용인데

시작 페이지에 '이 책을 활용하는 방법'이 따로

정리되어 있어서 좋더라구요

 


 

책의 초반부 절반정도는 데이터의 개념과 데이터를 찾는법 등을 설명하고 있고

후반부에는 기업의 수익창출에 데이터를 활용하는 실전편 같은 내용이 실려있어요

데이터가 자산이 되는 시대이니 만큼

데이터 중심 기업을 구축할 때 핵심이 되는 과정과

실제로 기업에서 어떻게 행할 수 있는지 나와있는데

전반적으로 어려운 내용일 수 있지만

사례연구도 같이 나와있어서 이해하기 쉬웠어요

단순히 평균수치를 나타내는 데이터가 아니라 데이터를 활용해서

기업의 수익창출을 목표로 하고있는 만큼

사업을 하시는 분들에게 좋은 가이드가 되어줄 책이라는 생각이 들어요

 

[ 본 서평은 시그마북스로 부터 책을 무상으로 제공받아 작성하였습니다 ]

 

 

이 리뷰가 도움이 되었나요? 접어보기
포토리뷰 돈이되는 빅데이터 읽기
내용 평점5점   편집/디자인 평점4점 | 스타블로거 : 수퍼스타 n********1 | 2021.05.07


 

20세기 최고의 자원이랄 수 있는 원유는 인간의 삶을 지금껏 발전시켜 온 원동력이라 할 수 있다.
그러나 원동력으로서의 역할뿐 아니라 그로 인한 환경파괴의 주범이 되기도 했음을 부인할 수는 없다.
즉 화석연료의 사용으로 인한 지구환경의 파괴자로 등극한 원유이지만 시대의 변화는 그 지위를 이제는 원유가 아닌 4차 산업혁명의 핵심이랄 수 있는 빅데이터에 넘겨주고 있다.
아직은 빅데이터에 대한 개념과 이해에서 크게 미치지 못하지만 빅데이터 역시 인간의 삶에 거대한 영향을 미치는 21세기 원유가 될 수 있다는 사실에는 거짓이 없을것 같다.
4차 산업혁명으로 빅데이터, 빅데이터 분석 등의 용어적 표현들이 등장하고 있기에 그러함이 우리 실 생활에 적용되는 과정과 보통 사람들의 의식의 저변에 영향력을 미치는 존재가 되기까지를 살피고 있어 그 책을 만나본다.


이 책 "돈이 되는 빅데이터 읽기" 는 우리가 매일 대하는 보고서에 존재하는 데이터에 대한 인식으로 데이터를 논의하며 기업의 운용 측면에서의 데이터 기반 기업 구축이 전략적 경쟁력 구축으로 자리하게 되며 이 책을 빅데이터와 관련해 데이터 분석, 데이터 수집, 데이터 중심 기업구축이라는 3부분으로 구성해 놓아 데이터의 중요성을 인식하는 기업, 고객들에게 매우 유익한 도움을 줄 수 있을 것으로 판단되는 책이다.
데이터에 대한 정의는 무엇을 정의 하느냐에 따라 달라질 수 있는 개념적 정의라 할 수 있을것 같다.
저자와 같이 기업적 측면에서의 데이터를 정의하면서 '기업에 대해 알고 있는 정보의 집합'을 데이터로 말하고 있는 가운데 데이터 언어로의 활용성에 있어 데이터베이스, 데이터 과학, 컴퓨터용 머신러닝, 인간의 욕구를 따를 수 있는 인공신경망과 데이터 중심 기업에 이르기까지의 내용들을 설명해 나가고 있다.
이러한 데이터를 이해하는데 있어 통계에 대한 지식을 빼 놓을 수는 없기에 통계를 통한 이야기도 만날 수 있다.


수 많은 데이터를 만나면서도 올바르게 활용할 수 없어 사장되는 경우도 심심치 않게 있고보면 데이터를 다루는, 가치 있는 데이터를 어디에서 찾을 것인가에 대한 내용도 눈여겨 보아야 할 부분이다.
이러한 데이터 기반의 변화를 이야기 하는것은 빅데이터 시대의 데이터 혁명을 직면한 상태에서 데이터 기반의 경영혁명에서 승리를 맛보기 위해 필수적으로 고려해야 할 부분들 이기도 하다.
기업, 경영진, 개인으로서도 데이터를 활용하는 측면에서 빅데이터는 돈이 되는 존재라는 사실을 확인할 수 있다.
모두 데이터 과학 역량을 구축하고 수집하며 데이터를 통한 질문과 답변의 결과로 우리 삶의 많은 것들을 바꾸어야 한다.
이 책을 그러한 변화를 앞두고 있는 개인, 기업들을 위한 사례들을 통해 지식을 넓혀주는  빅데이터 실전 가이드 역할을 할 것이라 판단해 본다.

**네이버 카페 컬쳐블룸의 서평으로 제공받아 솔직하게 작성한 리뷰입니다**

이 리뷰가 도움이 되었나요? 접어보기
  •  종이책 상품상세 페이지에서 더 많은 리뷰를 확인하실 수 있습니다. 바로가기

한줄평 (2건)

0/50
맨위로