데이터 리터러시란? 성과를 내는 팀이 실천하는 도입 전략
툴은 배웠는데 성과가 없다면, 데이터 리터러시 도입 방식이 틀렸을 수 있습니다. 실무에서 통하는 전략을 알려드립니다
Jun 12, 2025
데이터 리터러시가 중요한 이유
데이터 리터러시(Data Literacy)는 데이터를 단순히 읽고 해석하는 능력을 넘어, 데이터를 바탕으로 문제를 정의하고, 인사이트를 도출해 실질적인 의사결정을 내릴 수 있는 역량을 말합니다.
즉, 숫자를 해석하는 것에서 끝나는 게 아니라 비즈니스 현장에서 데이터를 통해 가치를 창출할 수 있는 능력이죠. 데이터 리터러시는 이제 조직의 경쟁력을 좌우하는 핵심 역량이 되었습니다.
기업가치 최대 5억 달러 차이, 이유는 ‘데이터 리터러시’
Gartner의 연구에 따르면, 데이터 리터러시 점수가 높은 기업은 그렇지 않은 기업에 비해 기업 가치가 3억 2,000만~5억 3,400만 달러 더 높게 평가된다고 합니다. 데이터를 읽고 이해하며 활용할 수 있는 역량이 곧 기업의 경쟁력으로 직결된다는 사실을 보여줍니다.
하지만 데이터의 중요성을 인식하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 실무에 효과적으로 연결하기 위해서는, 현장 맥락에 맞춘 실질적인 데이터 리터러시 교육이 필요합니다.
성과가 높은 팀의 데이터 활용법
문제를 숫자보다 먼저 봅니다
성과를 내는 팀은 먼저 “지금 우리에게 어떤 문제가 생겼는가?”를 생각하고, 그다음 데이터를 통해 원인을 좁혀갑니다. "어디서 고객이 멈췄는가", "왜 전환이 안 되었는가"를 먼저 묻습니다. 이처럼 데이터는 진단의 도구이지, 답 자체가 아닙니다.
데이터를 매일같이 씁니다
이 팀들은 데이터를 한 번 보고 마는 도구로 쓰지 않습니다. 회의, 보고, 실행 계획, 피드백 등 모든 흐름에 자연스럽게 데이터를 녹여씁니다. 삼성SDS처럼 데이터가 일하는 방식 안에 스며든 팀은 그렇지 않은 팀보다 성장 가능성이 약 3배 높다는 결과도 있습니다. 데이터는 쌓는 게 아니라, 계속 쓰면서 의미를 만들 때 힘을 가집니다.
생각 대신 데이터로 말합니다
성과를 내는 팀은 말하는 방식부터 다릅니다. “제 생각에는…”이 아니라 “수치를 보면 이렇습니다”라고 말합니다. 데이터에 맥락을 더해 말하면, 회의는 더 빠르게 끝나고 의사결정도 명확해집니다. 팀 안에는 자연스럽게 데이터로 말하는 문화가 자리 잡습니다.
‘무엇을 바꾸고 싶은가?’가 중요합니다
툴을 잘 다루는 것도 중요하지만, 지금 왜 이 데이터를 보려 하는가를 아는 게 더 중요합니다. 차트를 만드는 기술보다 데이터로 바꾸고 싶은 것이 명확한 팀이 더 빠르게 움직이고, 실행으로 연결됩니다. 성과를 내는 팀은 툴에서 시작하지 않습니다. 바꿔야 할 문제에서 시작합니다.
지금, 우리 팀은 데이터를 전략적으로 쓰고 있나요?
데이터 리터러시를 높이는 기업 교육 도입 3단계
첫째, 문제를 명확히 파악하기
데이터 리터러시 교육의 목적은 실무자가 매일 느끼는 문제를 정확히 짚고, 그 문제를 풀기 위한 실질적인 방법을 배우는 것입니다. “매출이 떨어졌는데 어디서 문제가 생긴 건지 모르겠다”, “리포트는 많은데, 어떤 수치를 봐야 할지 모르겠다”는 질문이 교육의 출발점이 될 수 있습니다. 이런 질문이 없이 기능만 배우게 되면, 실무와 동떨어진 교육이 되고 맙니다.
교육을 설계할 때는 먼저 팀 내에서 자주 반복되는 일, 보고나 회의에서 오가는 질문, 실무자들이 답답함을 느끼는 지점을 수집해야 합니다. 그런 질문과 답답함이 곧 교육의 출발점이 됩니다. 이렇게 실무에서 느끼는 문제를 바탕으로 커리큘럼을 구성하면 교육이 기능 중심이 아니라 실제로 일에 도움이 되는 방향으로 연결됩니다.
둘째, 상황에 맞는 데이터를 찾고 해석하기
데이터를 다룬다고 해서 도구를 능숙하게 다루는 것만으로는 부족합니다. 중요한 것은 무엇을 보고 판단해야 하는지를 아는 능력입니다. 수치는 많지만, 그중에서 지금 상황에 가장 중요한 지표가 무엇인지 고를 수 있어야 합니다.
예를 들어, “매출이 줄었다”는 현상을 놓고 단순히 매출 그래프만 확인하는 것이 아니라 전환율, 유입 경로, 고객 이탈률 같은 관련 데이터를 함께 들여다보며 원인을 유추하는 힘이 필요합니다. 이처럼 어떤 데이터를 보고, 그 안에서 무엇을 읽어야 할지를 고민하는 사고력은 도구보다 오래 남고, 어떤 상황에서도 응용이 가능합니다.
반복되는 일을 자동화하는 것도 좋지만 그 전에 이 일이 왜 반복되는지, 어떤 데이터를 보면 이 과정을 줄일 수 있을지를 스스로 질문하는 역량이 먼저 갖춰져야 합니다.
셋째, 교육이 끝난 뒤에도 실무에서 공유하기
교육이 끝난 뒤에도 그 효과가 지속되려면 실무자가 배운 내용을 팀 안에서 설명하고, 공유하고, 함께 바꾸는 과정이 필요합니다. 예를 들어, 교육을 들은 사람이 “이번에 보고서를 이렇게 바꿨더니 회의가 훨씬 빨리 끝났다”거나 “지표를 기준으로 판단하니 의사결정이 명확해졌다”고 이야기할 수 있어야 조직 안에서도 데이터 기반의 변화가 퍼져나갑니다.
따라서 교육 안에는 실습뿐 아니라, 실무자가 팀 안에서 작은 발표를 하거나 결과를 공유하는 시간까지 포함되어야 합니다. 이런 구조가 있어야 교육 효과가 개인을 넘어 팀 전체로 이어지고, 조직 문화로 자리 잡게 됩니다.
중앙그룹 교육 사례, 데이터 리터러시로 실무 속 변화를 만들다
중앙그룹은 직책자를 위한 AI 활용 교육을 통해 실무에 바로 적용할 수 있는 데이터 리터러시 역량을 키웠습니다. 이번 프로그램은 프로젝트 관리 능력 향상과 업무 효율 제고를 목표로 미디어·엔터테인먼트 산업의 특성을 고려해 설계되었죠. 총 16시간 동안 진행된 교육은 중급 난이도로 구성되었습니다.
첫째 날에는 생성형 AI의 기본 개념과 프롬프트 엔지니어링 실습을 다뤘습니다. 특히 직책자의 역할에 맞춰 어떤 방식으로 AI를 업무에 적용할 수 있는지 구체적인 가이드가 제공되었습니다. 단순한 활용법을 넘어서, 데이터 기반으로 비즈니스 성과를 내는 전략과 프로세스를 함께 익히는 시간이었습니다.
둘째 날에는 ChatGPT를 활용한 데이터 분석 실습이 진행됐습니다. AI 기반 도구를 통해 데이터를 해석하고 인사이트를 도출하는 방법은 물론, 실무에 맞춘 프로젝트 실습을 통해 데이터 전달력까지 강화할 수 있도록 구성되었죠. 특히 실습 과정에서 도출한 인사이트를 팀원들과 공유하고 피드백을 주고받는 과정이 있었는데요. 데이터 분석을 넘어 문제 해결력과 커뮤니케이션 역량을 함께 기를 수 있는 기회가 되었습니다.
데이터 리터러시 교육 사례는 아래 아티클을 참고해 보세요!
우리 조직은 데이터 리터러시 역량을 제대로 갖추고 있나요?
데이터는 도구일 뿐입니다. 결국 그 도구를 해석하고 판단하는 주체는 사람입니다. 아무리 좋은 툴이 있어도, 무엇을 질문할지 모르면 의미 있는 답은 나올 수 없습니다. 그렇기 때문에 조직이 데이터를 잘 쓰고 있는지를 점검하려면, ‘우리는 지금 어떤 질문을 던지고 있는가’를 먼저 돌아봐야 합니다.
실무자와 리더가 일상에서 데이터를 다루고, 그것을 바탕으로 대화하고, 문제를 해결하는 과정을 반복해야 비로소 팀의 문화가 바뀌게 됩니다. 팀스파르타는 단지 데이터 툴을 가르치는 데 그치지 않고, 교육 이후에도 팀이 스스로 데이터 기반으로 일할 수 있는 구조를 만드는 데 집중합니다.
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