0. 들어가며
데이터 공부를 시작하면서 가장 궁금했던 건 "그래서 그렇게 모은 데이터는 어디에 어떻게 쓰이는 건데?"였다. SQL, Postgre 등 데이터를 모으기 위한 문법을 정신없이 찍먹하고 있지만 그렇게 모은 데이터를 어디다가 어떻게 쓰는 건지는 아무도 설명해 주지 않았다. 그걸 모르는 내가 이상한 건가? 나 빼고 다들 데이터 어디다 쓰는지 알고 배우나? 이런 생각이 들 때쯤 데이터리안이 내 알고리즘에 떴고, 그렇게 데이터로 삽질 좀 하신 분의 경험을 책으로 접하게 되었다. 나는 데이터 분석가도 아니고, UX 디자이너도 아니지만 궁금했다. 모아야만 한다는 그 많은 데이터는 잘 모여서 어디로 흘러가는 걸까?
1. 그래서 데이터는 어디다 쓰는 건데?
정답은 없다. 사실 데이터를 모으는 사람도 데이터를 쓰는 사람도 너무 다양한 목적을 가지고 데이터를 모으고 사용하기 때문에, 데이터를 어디다 어떻게 쓰는지에 대한 정답은 없다. 그리고 모아진 데이터에 어떤 기준도 목적도 없는 경우가 많다. 그러니까 결국 데이터가 필요한 사람이 데이터를 찾아다녀야 하고, 내가 원하는 방향으로 데이터를 가공해야 한다. 백엔드 개발자의 역할은 데이터가 모아질 수 있도록 저장고를 만들어주는 것, 프런트 엔드 역할은 데이터가 잘 모일 수 있도록 사용자 필요에 따라 적재적소에 필요한 버튼을 배치하는 것, 그리고 데이터 분석가의 역할은 어떤 데이터가 필요한지 미리 예측하고, 데이터가 쌓여있을 때 그 데이터를 어떻게 활용하면 좋은지, 인사이트를 얻는 것이다. 가입할 때 회원 정보가 저장될 것이고, 그 회원 정보는 또 다른 테이블에 foreign key로 연동되어 필요한 곳을 전해질 것이다. Google Analytics (GA)에도 데이터는 쌓인다. 사용자가 어떤 버튼을 자주 눌렀는지, 어떤 키워드가 인기 있었는지 등등. "데이터는 활용하기 나름이고, UX (개발자, 분석가)는 결정하기 나름"이다.
2. 데이터 기반의 의사결정
데이터를 모았으니, 데이터 기반 의사 결정을 해야한다. 그런데 그게 뭔데? 작가는 "나에게 주어진 데이터를 ... 활용만 해도 데이터 기반의 의사 결정을 하는 것'이라고 말한다. 많은 회사가 데이터 기반의 의사결정을 할 수 있는 사람을 모집하고 있지만 데이터가 뭔지, 데이터를 기반한 의사 결정이 뭔지 정의하고 명확하게 대답을 제시하는 회사는 많지 않다. 그냥 다들 그렇게 해야 한다니까, 나도 그런 사람을 원하는 것뿐이다. 어떤 특별한 데이터를 수집하고 분석해서 의사결정을 하는 것이 아니고 "내가 활용할 수 있는 데이터를 조합하여 지혜를 발휘하여 인사이트를 낸 뒤 그것을 근거로 디자인(개발, 분석 등) 하면 됩니다." 작가는 괜히 거리감 느끼게 만드는 <데이터> <분석> 이런 단어들에 쫄지 말라고 조언한다.
3. 사용자 데이터의 함정
"데이터는 답이 아닌 가설 증명 도구이다. 유일한 답을 제공하지 않습니다." 사용자의 피드백은 항상 반영해야 하는 것일까? 작가는 그렇지 않다고 대답한다. "소수의 니즈를 다수의 니즈로 착각하여 이들의 의견을 전부 수용하면 정작 조용히 잘 이용하던 다수의 사용자를 잃을 수도 있습니다." 데이터에서 정답을 찾으려 하기 보다는 질문을 찾아야 한다. 그리고 그 질문은 사용자를 향해 있어야 한다.
4. 사회생활 다 똑같다
"감사한 일이 세 번이나 있었는데 손에 들어온 데이터는 하나도 없네요. 참으로 이상한 일입니다." 프로젝트에 필요한 데이터를 구하러 이 부서 저 부서 돌아다니던 책 속 가상 상황의 결말이다. 이 상황이 실제 인하우스 통역사로 활동하던 내 상황과 맞닿아 있어서 피식 웃음이 났다. 통역하려면 자료가 필요한데, 총괄부서는 기술부에 물어봐야 한다고 하고 기술부는 사업부에 물어보라고 하고, "아 네네 감사합니다" 하며 돌아다니다 아무것도 얻지 못하고 돌아오던 그 시절의 나를 보는 것 같았다. 가끔 회사에서 사용하는 거대한 용어에 짓눌리는 기분이 들었던 것도 새삼 떠올랐다. "데이터 기반 의사결정" 뭔가 거창해 보이지 않는가? 나에게 엄청난 양의 데이터를 던져주고, 알지 못하는 통계용어를 사용해 가며 분석하고 또 그걸 알아듣게 풀어내야 할 것만 같은 기분이다. 나도 그런 기분이 들어 이 책을 읽게 되었고. 통역할 때도 이런 거대한 수식어에 작아질 때가 많았는데 막상 가까이 가보면 용어 대비 별것 아닌 경우가 많았다. 복잡하게만 느껴졌던 데이터라는 단어가 조금 친숙해진 느낌이다.
5. 꿈이 있는 책
작가는 책 서두에, 이 책의 꿈을 아래와 같이 적어두었다. 그래서 아무 밑줄도 긋지 않고 아껴가며 책을 보다가, 책의 꿈을 이뤄주기 위해 볼팬을 들고 조금 더 적극적으로 읽기 시작했다. 이 책이 더 이상 볼 필요가 없어질 때쯤에는 나도 데이터랑 조금 더 친해져 있길 바라본다.
