냉장고를 부탁해

냉장고를 부탁해~라는 TV 프로그램이 있다.

연예인 냉장고를 열어서 보여주는 재미도 있지만,

이 프로그램의 핵심은 동일한 냉장고를 열어서 요리사가 알아서 재료를 선택하게 하고

동일한 시간과 동일한 도구를 제공하고 요리를 만들어서 대결을 펼치는 것이다.


모든 조건이 동일하게 주어졌지만,

짧은 15분의 시간후에 나오는 요리는 너무나 다르다.


신선하고 내 입맛에 맞는 재료를 사용한다면 당연히 맛있을 가능성이 높을 것이지만...

도구와 시간은 물론 재료까지 동일하게 주어지는 요리대회에서도 동일한 요리가 나오지 않는다.

요리사의 경험과 아이디어, 감각에 따라 전혀 다른 요리가 나오는 것이다.


데이터 분석에서도 마찬가지이다.

동일한 데이터 소스가 있다고 해도 가공/분석/시각화를 어떻게 하느냐에 따라서 전혀 다른 결과가 나올 수 있다.

얻을 수 있는 인사이트가 완전히 달라질 수 있는 것이다.


아는 만큼 보인다는 말도 있고, 백문이 불여일행(行)이라는 말도 있다.

요리에서와 마찬가지로 데이터 분석에서도 분석자가 가진 경험과 아이디어, 지식의 폭과 깊이에 따라서 전혀 다른 분석결과를 도출 할 수도 있다.

같은 분석자가 지난 달에 했던 분석을 이번 달에 다시하면 더 나은 결과를 얻기도 한다. 한달동안 지력이 더 쌓인 것이다.

이런 일은 실제로 일어났다. 직접 경험하고 적는 글이다.


그러니, 데이터 분석자들은 현업에서 더 많은 경험을 해야 한다.

데이터 자체만이 아닌 현업에서의 실무 경험이 데이터 분석 능력을 몇 십배나 배가시켜 줄 수 있다.


이왕 요리로 비교를 한 김에 한번 더 요리에 빗대어 보자면...

중식만 했던 요리사가 있고, 일식만 했던 요리사가 있고, 일식과 중식을 모두 했던 요리사가 있다면 과연 어떤 요리사가 내어 놓을 수 있는 요리가 다양할까?


재료가 같다고 모두 같은 요리가 나오는 것은 아니다.

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