Last updated on 4월 22nd, 2022 at 03:12 오후
“충분히 발달한 데이터 분석은 마법과 구별할 수 없다”
서기 208년 겨울, 유비와 손권이 이끄는 10만 연합군은 조조의 80만 대군과 적벽(赤壁)에서 맞닥뜨립니다. 수적 열세로 위기에 몰린 연합군. 연합군의 책사였던 제갈량은 장수인 주유에게 “동짓날에 거센 남동풍을 빌려 오겠’다고 자신합니다.
동남풍이 불어오지 않는다면 조조의 대군을 화공(火功)으로 물리치지 못하는 일촉즉발의 상황. 약속한 날이 되자 제갈량의 ‘예언’대로 남동풍이 불어왔고, 조조의 대군을 물리치는데 성공합니다.
제갈량의 남동풍은 정말 마법이었을까요? 생각보다 팩트는 간단했습니다. 해마다 겨울 동짓날이면 조류와 난류의 기온관계로 인해 며칠 동안 남동풍이 불고 있었고, 오랫동안 다양한 학문에 정통했던 제갈량은 그 사실을 파악하고 있었던 것으로 예상됩니다.
명석한 제갈량이 21세기에 태어났다면 아마 ‘데이터 분석’에 관심을 가졌을 것입니다. 지난 케이스를 기반으로 상황을 예측해 실전에 대입하는 제갈량의 모습은 현재 고객 분석 및 행동 예측을 하는 데 빅데이터를 활용하는 모습과 무척이나 많이 닮아있기 때문입니다.
모두가 ‘제갈량’이 될 수 있는 시대
데이터를 활용한 분석 및 예측은 보다 높은 정확성과 긍정적인 결과를 가져오기 때문에 많은 기업과 산업 분야에서 활용하고 있습니다. 사실 데이터베이스(DB)를 활용하지 않는 기업을 찾는 것이 더 힘들 정도죠.
특히 B2C 마케팅 분야에서 데이터의 중요성은 매우 큽니다. 방대한 고객 데이터를 활용하여 시장 변화에 민감하게 대응해야 하고, 시장으로부터 오는 피드백을 반영하여 수시로 전략을 변경해야 하기 때문이죠.
무엇보다 데이터를 활용해 사용자의 반응을 살피고 사용자 경험을 지속적으로 개선해야만 좋은 피드백과 결과가 뒤따르기 때문에 이에 다양한 채널을 통해 유입되는 고객데이터에서 필요한 데이터만 추출하고, 분석 결과에 맞는 마케팅 전략을 수립해 빠르게 변화하는 소비자의 욕구를 충족시킬 필요가 있습니다.
금융권에서도 빅데이터를 고객 행동 예측이나 비지니스적 가치를 창출하는 데 활용하고 있습니다. 실제로 S 카드사는 고객들이 어디서, 어떤 것을, 어떻게 소비하는가에 관심을 갖고, 성별과 연령, 직업, 거주지, 계절 등 다양한 소비정보를 복합적으로 분석했습니다. 그리고 그 결과를 이를 상품 개발에 적용해 남성과 여성을 기준으로 9개의 트렌드 코드를 도출했습니다.
이후 트렌드 코드에 맞는 맞춤형 혜택을 제공하는 카드를 출시했고, 실제로 첫 카드 상품 출시 2년 만에 누적 발급 500만 장을 돌파했다고 합니다.
데이터는 있는데요, 활용은 어떻게 하나요?
데이터가 있다고 끝이 아닙니다. ‘내가 필요한 정보’만을 방대한 데이터 안에서 뽑아내는 일이 필요합니다. 하지만 막상 데이터 추출을 하려고 하니, 쉬운 것이 하나도 없습니다. 방대한 양의 빅데이터에서 원하는 데이터만 어떻게 뽑아내야 할지 막막하고, 개발자에게 데이터 추출을 요청하자니 커뮤니케이션의 과정 또한 쉽지 않습니다.
이때 필요한 것이 SQL(Structured Query Language)’입니다. 데이터베이스에 저장된 데이터를 꺼내는 데 필요한 것으로 SQL은 데이터베이스가 알아들을 수 있는 유일한 언어입니다(관련 글 추천 : 데이터 분석 정말 공부해야 하나 싶은 당신을 위한 입문 강의 추천).
쉽게 예를 들어볼까요? 도서관(DB)에 있는 책(Data)을 꺼내보려면 어떻게 해야 할까요? “나는 문학 코너에 있는 OO작가의 책들만 꺼내보고 싶어”라고 말하듯 원하는 데이터를 추출하기 위해서는 사용자가 직접 명령을 내려야 합니다. 바로 이때 사용되는 컴퓨터 언어가 SQL입니다.
하지만 언어(SQL)만 알아서는 원하는 책을 직접 꺼내오기 어렵습니다. 도서관에는 셀 수 없이 많은 책이 있으니까요. 이때 필요한 것이 사서(DBMS)입니다.
DBMS란 Database Management System으로, 다수의 사용자가 도서관(DB)에 접근할 수 있도록 해주는 도구의 집합이라고 할 수 있습니다. 이곳의 역할은 우리가 필요한 데이터를 적절하게 이용할 수 있도록 도우며, 이를 통해 우리는 본격적인 데이터 활용을 시작할 수 있습니다.
막막한 ‘용어’들에 어려워하는 당신을 위한 첫 걸음
하지만 낯선 프로그래밍 용어들은 시작하는 초보자들을 겁먹게 만들게 합니다. 더군다나 이런 어려운 문법 학습 위주의 SQL 교육은 다양하게 변화하는 데이터 환경에 적합하지도 않습니다. 문제 해결을 위해 본질로 돌아갑시다.
궁극적으로 우리는 왜 SQL을 다루고자 하는 것일까요? 어마어마한 자료 중 필요한 내용만 꺼내 회의 자료를 만들어야 할 때, 불안해하거나 IT 부서에 자료를 요청해두고 초조하게 기다리는 일을 줄이기 위한 것이 아니던가요?
패스트캠퍼스의 <SQL/DB 올인원 패키지>는 SQL이 처음인 데이터 초보자들의 고민을 한방에 해결해주는 강의입니다. 단순 SQL 쿼리문만 반복해서 학습하는 강의가 아니라, 데이터베이스에 대한 전반적인 이해를 바탕으로 입문자부터 실무 단계까지 꼭 필요한 내용들을 모두 담았기 때문입니다.
이번 커리큘럼의 가장 강력한 장점은 강의와 실습의 유기적인 구성을 통해 원하는 데이터를 SQL 쿼리문으로 정확하게 표현할 수 있다는 점입니다. 단계별 학습을 통한 SQL 문법부터, 학습한 입문자도 MySQL, Oracle, PostgreSQL과 같은 다양한 DBMS의 핵심 기능을 통해 확장된 SQL 활용까지 가능합니다.
누군가는 데이터를 두고 ’21세기의 석유’라고 부르고 있습니다. 연평균 20%가 넘는 성장률에 시장 규모만 60조원을 바라보고 있으니, 이 런 비유가 결코 과하지는 않은 것 같습니다.
하지만 좋은 자원도 채굴 기술이 없으면 아무런 소용이 없겠죠? 실제로 앞서가는 기업들은 데이터라는 자원을 매력있게 만들어 줄 인재 유치에 열을 올리고 있죠. 눈 앞에 펼쳐진 ‘노다지’를 향해 달려갈 시간이 다가오고 있습니다. 그 발걸음에 패스트캠퍼스의 <가장 쉽게 시작하는 데이터 분석, SQL 유치원>이 함께 하겠습니다.
