데이터 시대의 생존법: 데이터 리터러시(Data Literacy) 활용 및 향상을 위한 5단계

데이터 리터러시

데이터 리터러시(Data Literacy)”라는 개념

‘데이터(Data)’와 ‘리터러시(Literacy)’라는 두 단어가 합쳐져서 만들어진 단어입니다.

데이터(Data)는 수치, 문자, 이미지 등과 같이 특정한 의미를 가진 정보를 말하며, 리터러시(Literacy)는 원래 ‘읽고 쓰는 능력’을 의미하는 단어입니다.

그러나 시간이 흐르면서 이 단어는 보다 넓은 의미로 사용되게 되어, ‘특정한 분야나 기술에 대한 이해와 활용 능력’을 가리키는 용어로 확장되었습니다.

데이터 리터러시 이해를 위한 예시

당신이 아이스크림 가게에 가서 어떤 맛을 선택할지 결정하려고 한다고 상상해 보세요. 거기에는 바닐라, 초콜릿, 딸기 등 여러 가지 맛이 있죠. 어떤 맛을 선택할지 결정하려면 각각의 맛에 대한 정보가 필요합니다.

바닐라는 달지만 부드럽고, 초콜릿은 진하고 맛있으며, 딸기는 상큼하고 달죠. 이런 정보를 알고 있으면 어떤 것을 선택할지 결정하는데 도움이 됩니다.

이렇게 아이스크림 가게에서 맛을 선택하는 것처럼, 데이터 리터러시는 우리 주변의 많은 정보를 이해하고 그 정보를 활용해서 선택을 하는 방법을 가르쳐 줍니다.

예를 들어, 친구가 놀이공원에 가서 롤러코스터를 타고 와서 말합니다. “롤러코스터는 정말 재미있어요! 당신도 한 번 타 보세요!” 그럼 당신은 그 데이터(친구의 경험)을 가지고 결정을 합니다. 롤러코스터를 탈지, 안 탈지 결정하게 되죠.

이렇게 데이터 리터러시는 많은 정보 속에서 우리가 필요한 것을 선택하고, 그것을 어떻게 활용할지를 알려주는 중요한 기술입니다. 어떤 상황에서든, 우리는 정보를 바탕으로 최선의 결정을 내릴 수 있도록 도와주는 것이죠.

데이터 리터러시 란 ‘데이터에 대한 이해와 활용 능력’을 의미합니다.

이는 데이터를 읽고, 이해하고, 분석하고, 그리고 그것을 통해 적절한 결정을 내릴 수 있는 능력을 포함하며, 비즈니스 뿐만 아니라 일상생활에서도 우리의 의사결정을 보다 효과적으로 하도록 돕습니다.

데이터 리터러시를 활용하기, 향상 5단계

데이터에 대한 이해 돕기

첫 단계는 데이터에 대한 이해를 높이는 것입니다. 데이터는 단순히 숫자나 통계가 아닙니다. 그것은 여러분이 소비하는 뉴스, 읽는 기사, 사용하는 앱, 심지어는 찾는 조리법에 이르기까지 모든 정보를 포함합니다.

이런 정보들을 해석하고 이해하는 능력은 여러분의 데이터 리터러시를 향상시키는 핵심적인 요소입니다.

비판적 사고 발달

비판적 사고는 데이터를 해석하고 이해하는 데 중요한 역할을 합니다. 여러분이 데이터를 접하면, 그것이 어디서 왔는지, 어떤 방법으로 수집되었는지, 그리고 그 데이터가 어떤 의미를 가지고 있는지 질문해 보세요.

이러한 과정은 비판적 사고를 발달시키고, 여러분이 데이터를 더 심도있게 이해하는 데 도움이 됩니다.

데이터 분석 기술 습득

기본적인 데이터 분석 기술을 습득하는 것은 일상생활에서 데이터를 활용하는 데 매우 유용합니다. 예를 들어, 구글 시트나 엑셀과 같은 도구를 사용하여 간단한 데이터 분석을 해볼 수 있습니다. 이를 통해, 여러분이 관심 있는 주제에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

데이터 시각화 이해

데이터 시각화는 복잡한 데이터를 이해하는 데 도움이 되는 강력한 도구입니다. 다양한 차트와 그래프를 이해하고 해석하는 능력은 여러분이 데이터를 더 잘 이해하고 사용하는 데 도움이 됩니다.
또한, 간단한 시각화 도구를 사용해 볼 수도 있습니다. 예를 들어, 구글 데이터 스튜디오나 테이블로와 같은 도구를 사용하여 여러분의 데이터를 시각화해 볼 수 있습니다.

아래에 데이터 시각화에 많이 사용되는 몇 가지 프로그램과 그들의 장점과 단점에대해서 간략하게 작성해보았습니다.

데이터 시각화 프로그램 장점 및 단점
프로그램장점단점
Tableau 1. 사용자 친화적인 인터페이스
2. 큰 데이터 세트를 빠르게 처리
3. 실시간 데이터 분석 및 대화식 대시보드 기능 제공
4. 클라우드 및 온프레미스 버전 제공
1. 고급 기능 사용 시 학습 곡선이 다소 가파름
2. 라이선스 비용이 비쌈
Microsoft Power BI1. 사용자 친화적인 인터페이스
2. MS Office 제품군과 잘 통합됨
3.저렴한 라이선스 비용
1.Microsoft 제품과의 통합이 다소 제한적
2. 복잡한 데이터 모델링에는 한계가 있을 수 있음
Google Data Studio1. 무료로 사용 가능
2. Google Workspace와 잘 통합됨
3. 쉬운 데이터 공유와 협업 가능
1. 다른 Google 제품 외의 데이터 소스와 통합이 제한적
2. 비교적 간단한 시각화 옵션만 제공
R (ggplot2 등)1. 매우 유연하고 강력한 시각화 기능
2. 통계 및 데이터 분석에 우수한 기능
3. 오픈 소스와 무료
1. 초기 학습 곡선이 가파름
2. 고급 시각화를 만드는데 코드 작성이 필요

데이터 리터러시를 일상에 통합

마지막으로, 일상생활에 데이터 리터러시를 통합하는 것이 중요합니다. 이는 여러분이 소비하는 정보에 대한 이해를 돕고, 복잡한 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다. 또한, 이는 여러분이 보다 정보에 능숙한 시민이 되도록 돕습니다.

데이터 윤리를 이해하고 존중하기

데이터 리터러시는 단순히 데이터를 읽고 이해하고 활용하는 능력 이상의 것을 요구합니다. 바로 데이터를 어떻게 적절하고 윤리적으로 활용할 것인지에 대한 이해도 중요한 요소입니다.

예를 들어, 우리가 인터넷을 사용하면서 많은 양의 데이터를 생산하고 공유합니다. 이런 데이터는 우리의 취향, 행동, 심지어 개인적인 정보 까지를 담고 있기 때문에, 이를 어떻게 사용하고 공유 할 지에 대해 신중하게 결정해야 합니다. 또한, 우리가 접하는 다른 사람들의 데이터에 대해서도 존중하고 보호하는 태도가 필요합니다.

결론

데이터 리터러시는 단순히 정보를 읽고 이해하는 능력이 아닌, 그 정보를 효과적으로 활용하고, 윤리적으로 다루는 능력을 의미합니다. 이는 우리가 일상적으로 마주하는 다양한 정보로부터 의미 있는 결론을 도출하고, 최선의 결정을 내릴 수 있게 돕습니다. 우리는 지속적인 데이터 리터러시를 향상시키는 노력을 통해 데이터시대에 경쟁력을 키우고 , 정보에 능숙한 시민이 될 수 있습니다.

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