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상대를 합리적으로 설득하는 막강 데이터력

  저자 : 윤태성
  출판사 : 매일경제신문사
  출판년도 : 2009년 11월
  분야 : 협상/대화법
a4용지 10매내외 핵심요약전문
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상대를 합리적으로 설득하는 막강 데이터력
저자 : 윤태성 / 출판사 : 매일경제신문사
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윤태성 지음
매일경제신문사 / 2009년 11월 / 324쪽 / 12,000원


▣ 저자 윤태성
(주)윤츠(서울 소재)와 (주)오픈놀리지(일본 도쿄 소재) 대표를 맡고 있으며, 카이스트 경영과학과와 기술경영전문대학원에서 강의를 하고 있다. 일본 도쿄대학에서 공학박사 학위를 받고, 일본 도쿄대학, 도쿄공업대학, 도쿄이과대학에서 학생들을 가르쳤으며, 일본 경제산업성경제산업연구소 객원연구원을 지냈다. 지식의 구조화, 재구축, 유통, 활성화로 구성되는 연속 사이클을 지식 비즈니스의 본질이라고 보고 그 실체를 연구하고 있다. 주요 저서에는 『오픈놀리지ㆍ지식은 어떻게 비즈니스가 되는가』, 『테크놀리지 로드맵ㆍ기술지식의 조감과 분석에 의한 신 산업 창조』(일본어, 공저) 외 다수가 있다.


▣ Short Summary
인터넷 검색창만 두들겨도 수만 건의 자료가 쏟아지는 시대다. 그러나 정보의 신속성과 편리성은 충족됐지만 정작 데이터 홍수 속에 필요한 정보만을 골라내는 일은 쉽지 않다. 또한 그것을 활용해 상대방을 설득시키는 일은 더더욱 어렵다. 이 책은 수년간 데이터를 연구해온 저자가 데이터를 보석으로 변화시키기 위한 방법, 즉 '데이터를 느끼기 위한 기술'을 소개하는 책이다.

저자는 모든 일의 중심에 데이터가 있다고 역설한다. 그럼에도 불구하고 현실적으로는 데이터를 중심으로 하는 사고방식이 그다지 중요시되고 있지 않으므로, 일을 보다 더 잘하고 싶다면 데이터를 중심으로 하는 사고방식을 익힐 필요가 있다고 강조하며, 현실적인 예제를 통해 데이터를 느끼기 위한 기술을 상세하게 소개한다. 구체적으로, 데이터를 느끼기 위한 요소뿐만 아니라, 데이터를 느끼지 못하게 하는 장애요인, 데이터의 현실, 데이터 가시화 작업 순서 등을 함께 설명하여 독자들이 자신들이 가지고 있는 소중한 데이터를 값어치 있게 사용할 수 있도록 돕고 있다.


▣ 차례
머리말

Part 1 데이터는 창조의 근원
01 데이터 중심의 사고방식 / 02 찾아주는 능력은 새로운 비즈니스의 소재가 된다
03 보여주는 능력으로 은유적인 표현을 하자 / 04 대화하는 능력으로 언제라도 데이터를 보자
05 데이터를 느끼고 본질을 이해한다

Part 2 데이터의 현실
01 데이터량이 너무 많다 / 02 정말 필요한 데이터가 없다
03 데이터를 분석하는 게 어렵다 / 04 경험을 살려서 데이터를 보고 싶다
05 데이터를 직감적으로 보고 싶다 / 06 데이터의 전체상을 보고 싶다

Part 3 데이터를 느끼는 예
01 부동산 데이터를 보고 좋은 물건을 느낀다 / 02 운동 데이터를 보고 성적을 느낀다
03 재무 데이터를 보고 경영 상황을 느낀다 / 04 서적 데이터를 보고 베스트셀러를 느낀다

Part 4 데이터를 느끼기 위한 데이터 테크
01 데이터 테크란 / 02 T : 데이터는 시간에 따라서 변한다
03 E : 데이터는 반복적으로 변한다 / 04 C : 데이터는 상호 관련되어 있다
05 H : 데이터는 전체적으로 조화를 이룬다

Part 5 데이터를 느끼지 못하게 하는 장애요인
01 명작에는 훌륭한 조연이 있다 / 02 S : 가시화하는 방법이 부족하다
03 H : 데이터량이 너무 많다 / 04 I : 개인의 향상심이 없다
05 M : 수학적으로 분석하는 능력이 약하다

Part 6 데이터 가시화 모델의 예
01 네트워크 모델 / 02 타일 모델
03 꽃 모델 / 04 포도 모델
05 레이더 빔 모델 / 06 히트 맵 모델
07 루프 모델

Part 7 데이터를 느끼고 액션을 취한다
01 건강진단 데이터 / 02 전화통화 데이터
03 기술자료 데이터 / 04 구매행동 데이터
05 특허 데이터 / 06 서적 판매
07 명함 데이터 / 08 업무 내용 데이터
09 교육 데이터 / 10 미국 대통령 선거 데이터
11 경영 데이터 / 12 연습용 데이터

Part 8 가시화 작업 순서
01 데이터를 준비한다 / 02 데이터 전체상을 조감한다
03 데이터를 검색한다 / 04 가시화 모델을 선택한다
05 데이터를 가시화한다 / 06 데이터를 분석한다
07 고도의 검색과 분석을 한다 / 08 결과를 활용한다

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