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돈이 되는 빅데이터 읽기
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돈이 되는 빅데이터 읽기

  • 이안 셰퍼드
  • |
  • 시그마북스
  • |
  • 2021-04-05 출간
  • |
  • 322페이지
  • |
  • 138 X 216 X 18 mm
  • |
  • ISBN 9791191307153
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북스크린영상으로 만나보는 한 권의 책 이야기

출판사서평




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.


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

도서소개


 

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