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출근길 버스가 몇 분 뒤 도착하는지 우리는 휴대전화로 확인한다. 어제 계약된 아파트 가격을 지도에서 찾아보고, 아이가 다니는 학교의 학생 수와 학급 수를 확인한다. 이 숫자들의 상당수는 누군가 새로 만들어낸 것이 아니다. 정부와 지방자치단체, 공공기관이 이미 수집하고 공개해온 데이터다.
문제는 데이터가 없다는 데 있지 않았다. 어디에 있는지 몰랐고, 찾더라도 이름을 이해하기 어려웠고, 파일을 열면 열 이름부터 낯설었다. 조금 더 깊이 들어가면 API라는 단어가 나왔고, 수십만 행짜리 CSV가 나타났다. 무료라고 적혀 있어도 상업적으로 써도 되는지는 다시 확인해야 했다. 공개데이터는 오랫동안 묘한 위치에 있었다. 분명 누구나 볼 수 있다고 하는데, 실제로는 아무나 쓰기 어려웠다.
AI가 그 문턱의 상당 부분을 낮췄다. CSV를 대화창에 올리고 어떤 열이 있는지 물을 수 있고, 두 파일을 지역 코드로 연결해 달라고 할 수 있다. 예전에는 명령어를 먼저 배워야 했다면 이제는 무엇을 알고 싶은지 먼저 말할 수 있다.
그런데 여기서 더 어려운 문제가 시작된다. 계산이 맞는 것과 질문에 맞는 계산을 했다는 것은 다른 문제다. 국세청 데이터의 0은 실제 0이 아니라 3 미만 값을 가린 것일 수 있다. 아파트 단지 전체 평균이 올라도 같은 면적의 가격은 그대로일 수 있다. 학급당 학생 수와 교원 1인당 학생 수는 순위가 뒤집힌다. 상관계수가 아무리 커도 원인을 증명하지 않는다. 월말 고용보험 피보험자 수를 12개월 더하면 같은 사람이 열두 번 세어진다. 산수가 맞아도 문장은 틀릴 수 있다.
이 책은 그 판단의 순서를 다룬다. 막연한 현실 질문을 대상, 공간, 시간, 비교, 판정값 다섯 조각으로 나누고, 필요한 값을 적고, 공식 출처를 찾고, 실제로 쓸 수 있는 데이터인지 판정하고, 파일 구조를 읽고, 계산하고, 계산하면 안 되는 예외를 남기고, 원자료 한 행으로 되돌아가 확인한 뒤, 데이터가 허락하는 만큼만 말한다.
다루는 질문은 실제로 생활에서 나오는 것들이다. 우리 동네에 카페가 너무 많은가. 최근 몇 건의 거래로 아파트 가격이 올랐다고 말해도 되는가. 좋은 학군을 숫자 하나로 만들 수 있는가. 임금이 높은 지역과 일자리가 늘어나는 지역은 같은가. 관광객이 늘면 어떤 장사가 좋아지는가. 지역이 사라지는 신호는 무엇인가. 그리고 원하는 데이터가 아예 공개되어 있지 않을 때는 무엇을 해야 하는가.
열여덟 개 장에서 사용하는 데이터는 모두 실제 공식 자료다. 국세청 100대 생활업종, 국토교통부 실거래가, 서울시 상권분석서비스, 학교알리미, 고용노동부 통계, 심평원 질병통계, 기상청 관측자료, 한국관광 데이터랩, 에어코리아 API까지 다룬다. 계산 과정은 재현할 수 있도록 합성 예제로 보여주고, 실제 데이터의 정의와 이용조건은 각 장의 주에 출처를 밝혔다.
부록 네 편은 그대로 업무에 쓸 수 있다. 비개발자 공개데이터 스타터 맵 24종, 데이터 질문 카드, AI 데이터 분석 프롬프트 12개, 그리고 쓰면 안 되는 데이터 판정표 25항목이다.
이 책은 데이터셋 이름을 외우게 하지 않는다. 목록은 낡지만 절차는 남기 때문이다. 앞으로 더 많은 사람이 같은 AI를 쓰고 같은 공개데이터를 내려받을 것이다. 그래도 결과의 품질은 같지 않을 가능성이 크다. 차이를 만드는 것은 프롬프트의 화려함이 아니라 근거를 확인하는 습관이다. 다음 격차는 데이터를 얻을 수 있는 사람과 없는 사람 사이가 아니라, 근거를 묻는 사람과 그럴듯한 답에서 멈추는 사람 사이에서 생긴다.
서지정보
| ISBN | 9791143819666 |
|---|---|
| 발행처 | 작가와 |
| 웹 공개 | 보이드로그 |
| 출간일 | 2026-09-21 |
| 형식 | EPUB3 |
| 언어 | 한국어 |
| 이용등급 | 제한없음 |
| 정가 | 9,900원 |
전체 목차
- 여는 글. 데이터가 없어서 못 했던 것이 아니었다
- PART 1. 데이터보다 먼저 질문을 바꾼다
- 1장. 코드를 아는 사람에서 질문을 가진 사람으로
- 2장. 공개되어 있다는 말은 마음대로 써도 된다는 뜻이 아니다
- 3장. 검색하기 전에 질문을 다섯 조각으로 나눈다
- PART 2. 파일 하나로 첫 번째 답을 만든다
- 4장. 데이터 포털에서 헤매지 않는 검색법
- 5장. CSV를 올리기 전에 AI에게 먼저 시킬 일
- 6장. 숫자를 답으로 바꾸는 가장 짧은 분석 루프
- PART 3. 답은 데이터를 연결할 때 달라진다
- 7장. 사람이 사는 곳과 돈을 쓰는 곳은 왜 다를까
- 8장. 붐비는 상권과 오래 버티는 상권은 같은가
- 9장. 우리 아파트가 올랐다는 말부터 의심해 본다
- 10장. 좋은 학군을 숫자 하나로 만들지 않는 법
- 11장. 임금이 높은 지역과 일자리가 늘어나는 지역은 같은가
- 12장. 질병과 날씨가 함께 움직인다고 원인인 것은 아니다
- 13장. 관광객이 늘면 어떤 장사가 좋아질까
- 14장. 지역이 사라지는 신호는 하나의 숫자로 오지 않는다
- PART 4. 원하는 데이터가 없을 때가 진짜 실력이다
- 15장. 배달앱 주문 데이터는 공개되어 있지 않다
- 16장. API는 코딩 시험이 아니다
- 17장. AI가 계산을 해도 최종 책임은 데이터에 있다
- PART 5. 한 번의 분석을 나만의 판단 시스템으로 만든다
- 18장. 다음 질문부터는 스스로 데이터 지도를 그린다
- 닫는 글. 다음 격차는 코딩이 아니라 근거를 묻는 능력에서 생긴다
- 부록 A. 비개발자 공개데이터 스타터 맵
- 부록 B. 데이터 질문 카드
- 부록 C. AI 데이터 분석 프롬프트 12
- 부록 D. 쓰면 안 되는 데이터 판정표
- 데이터 출처 및 이용 안내
저자 소개
강지우는 복잡한 분야를 확인할 수 있는 순서로 바꾸는 실용서를 쓰는 필명이다. 연금과 투자, 업무 도구, 농업과 식품처럼 서로 먼 주제를 오가지만 방법은 하나다. 지식의 양보다 무엇을 먼저 확인하느냐가 결과를 가른다고 보고, 흩어진 정보를 손에 쥘 수 있는 절차로 바꾸는 일을 이어 왔다. 개념을 길게 설명하기보다 판단이 갈리는 지점을 앞에 두고, 독자가 직접 대조할 수 있는 표와 순서를 남기는 쪽을 택한다. 결과를 약속하지 않는 대신 무엇을 먼저 확인하면 되는지는 끝까지 밝힌다. 특정 분야의 전문가 자격으로 쓰지 않으며, 금융·건강처럼 판단에 쓰이는 주제는 원 자료의 조건과 범위를 함께 적는다.
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최종 수정일 2026년 9월 28일
이 콘텐츠는 저자가 기획하고 AI 도구를 집필·정리 과정에 활용했습니다. 구성, 사실 확인, 표현, 최종 판단과 출판 책임은 저자와 보이드로그에 있습니다.