How To / 빅데이터 | 애널리틱스 / 애플리케이션
“데이터 통찰(Data Insight)의 중요성에 대한 공감대가 무척 커졌습니다. 문제는 내부에서 통찰을 획득한 이후라도 이를 제 때 쓸 수 있는 조직 내의 활용 체계가 없거나, 더 근본적으로는 통찰력을 얻기 위해 어떤 데이터를 어디서 가져올 것인지를 (그런 데이터가 어딘가 있기는 한 것인지를) 미리 논의하지 않은 채로 기술 도입을 섣불리 논하는 경우가 빈번하다는 점입니다.”
김재우 에반젤리스트는 그간의 자문 경험을 토로하며 이야기를 시작했다. 일단 올해 업체들과의 미팅에 실감한 부분은 데이터 중요성에 대해 인지하는 정도가 예전보다 훨씬 뚜렷하다는 설명이다. 최훈 매니저는 특히 IT 부문 뿐 아니라 전사적 차원에서 이와 같은 경향이 나타나고 있다는 점에 주목할 만하다고 덧붙였다.
“하지만 막상 검토하고 도입하려고 하면 기대치와 내부의 역량, 예산이 충돌하는 기업이 무척 많습니다. 외부의 사례들은 비정형 데이터를 통해 인사이트를 얻는다던데, 막상 확인해보면 외부 데이터는 고사하고 당장 있는 내부 데이터도 분석하지 못하는 현실이 드러납니다. 먼저 내부 데이터를 가지고 연구하자는 결론이 내려지는 경우가 많습니다.”
데이터 유통 구조에 대한 고민이 전혀 마련되지 않은 경우도 비일비재하다는 설명이다. 실시간으로 시장을 빨리 감지하거나 제품에 대한 피드백을 확인하고 이를 현장에 빨리 전달할 수 있는 업무 체계와 조직 운영 방식을 확립하는 것이 선결 조건이다. 즉 조직 내외부의 데이터 유통 구조를 명확히 할 필요가 있다고 김재우 에반젤리스트는 강조했다.
“하지만 실정은 다른 경우가 많습니다. 내부 조직 구조는 그대로 두고 경영진 보고용으로 진행하는 경우입니다. 내부에서 쓸 수 있는 체계가 아직 안 되는 겁니다.”
더 심한 경우도 있다. 빅 데이터 프로젝트에 대해 한참 논의를 진행하다 어떤 데이터를 분석할 것인지를 물으면 실제 어떤 특성의 데이터를 어떻게 어디서 가져 올 것인지가 명확하지 않은 경우다.
“데이터 유통구조, 달리 말해 데이터를 이용한 업무 흐름이 있는지, 그리고 데이터의 존재와 출처는 무엇인지에 대한 논의가 완결되어야 기술 논의를 시작할 수 있습니다. 이 순서가 바뀌어선 안 됩니다.”
기술적 난관에 대한 오해
김재우 에반젤리스트는 이어 기술과 관련해 말을 이어나갔다. 기술과 관련해 정작 어려운 부분은 따로 있다는 설명이었다.