Article : 데이터 중심적 사고와 데이터 기반 사고

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데이터 중심적 사고와 데이터 기반 사고

 

 

 

 

<아티클 내용 요약>

데이터는 매력적이고 강력하다. 그렇기에 위험하다. 

많은 사업 조직들은 데이터를 활용한다. 중대한 사업적 결정의 중요한 근거가 되기도 하며, 사업의 내부 운영을 직접적으로 최적화하는 데에 중요한 역할을 수행하기도 한다. 하지만 데이터는 때로 너무 중독적이어서, 모든 것을 과하게 분석하게 만들어 오히려 비효율을 야기하기도 한다. 

 

사업적인 의사결정을 진행할 때 중요한 것 중 하나가 리스크를 완화하는 것이다. 그렇기 때문에 데이터로써 리스크들을 측정하고 이를 사전에 방지하고자 한다. 하지만 사업적인 의사결정에 중요한 것은 리스크 완화뿐만이 아니다. 결국에 달성하고자 하는 '목적과 목표'가 있으며, 그 목적과 목표를 탁월하게 달성하기 위한 방법들에 대해 고안하는 과정에서 데이터가 도움을 주는 것이다. 

 

하지만 종종 조직들은 데이터 측정에 주객전도되거나, '리스크 완화'에만 치중하게 되어 큰 그림을 잊은 채 운영적 비효율을 야기하기도 한다. 

 

 

데이터-드리븐은 무엇인가? : Data-driven vs Data-informed

데이터를 활용한 의사결정에는 크게 두 가지가 있다.

데이터 의존적 의사결정(data-driven)과 데이터 기반(data-informed) 의사결정이다. 

데이터 의존적 의사결정이 흔히 말하는 '데이터 드리븐'이며, 의사결정이 거의 전적으로 데이터에 의해 이루어지는 것을 말한다. 이와 달리, 데이터 기반 의사결정은 데이터 의존적 의사결정보다 좀 더 고차원적인 접근으로, 데이터를 바탕으로 좀 더 넓은 시각으로 판단을 내리는 것을 의미한다. 

 

 

데이터가 잘못 사용되는 사례

한 애널리틱스 회사에서 컨텐츠 최적화 애널리틱스를 제공했는데, 애널리틱스의 알고리즘이 헐벗은 여자 사진을 올리면 클릭률이 오를 것이라고 추천했다고 한다. 성인물이 대개 높은 클릭률을 보이긴 하는데, 이를 일반적인 회사에서 활용하는 것이 맞을까? 

 

합리적인 판단을 하는 사람이라면, 당연히 잘못된 의사결정이라고 생각할 것이다. 성인물을 통한 높은 클릭률은 단발적인 이득일 뿐이며, 그 회사의 브랜드 가치와 사용자의 경험을 크게 해칠 수 있으니 말이다. 즉, 맥락, 의미, 목적이 결여된 채로 데이터와 수치 뻥튀에만 치중되어 의사결정을 내리는 경우 사업의 존속에 부정적인 영향을 끼칠 가능성은 기하급수적으로 커질 수밖에 없다. 

 

 

최적화란 무엇인가?

최적화는 사업이 취할 수 있는 최대 및  최소의 가치값을 찾아 적정한 위치를 유지시키는 과정을 의미한다. 

 

최적화는 거시적인 관점과 미시적인 관점에서 굉장히 큰 의미 차이를 가지고 있다. 

'사업 자체의 가치'에 대한 최적화는 '사업'이라는 함수가 취하는 '전체 범위'에서의 최댓값과 최솟값이다. 하지만 미시적인 관점에서의 최적화는, 현상 유지의 관점에서 부정적인 변화를 최소화시키는 데에 목적을 두고 있다.

즉, 데이터를 활용해 '제한된 범위'에서의 최대/최솟값을 찾는 것이다. 

 

미시적인 관점에서의 최적화는 극대/극소값을 찾는 과정이다.

극값, 극대/극소값이란, '특정 범위 내'에서의 최대/최솟값을 의미한다. 사업이 가지고 있는 데이터는 현재와 가까운 언저리의 다소 짧은 범위의 기간 내 데이터를 다룰 수밖에 없다. 그렇기 때문에 데이터는 사업이 가질 수 있는 폭넓고 무궁무진한 범위에서 극히 일부분만을 다루고 있는 것이다. 

 

데이터는 제한되니 범위에서의 값들을 대표할 뿐 그 자체로서 절대적인 의사결정의 대표성을 지니기에는 장기적인 관점에서 위험성을 가지고 있다. 

 

 

인간은 창의성을 발휘하고, 기계는 검증한다.

데이터 자체에 휩쓸리다 보면, 자칫 근시안적인 변화만을 추구하게 되는 위험에 처하게 될 수 있다. 계속해서 데이터로만 의사결정을 내리는 것은, 현재에 안주한 의사결정을 내리는 것과 다름없다. 그렇게 되면, 더욱 중요하고 큰 기회들을 놓치고 있는 것이다. 

 

데이터를 사용하는 것은 현재에 안주하기 위함이 아니라, 데이터를 통해 '더욱 낫고 똑똑한 의사결정'을 내리기 위함이다. 따라서 사업적으로 가치를 크게 발생시키는 의사결정을 하기 위해서는 다른 방법이 필요하다 

그 방법은, '데이터'는 '가설'을 검증하기 위해 사용하는 것이다. 

 

데이터는 현상을 측정 가능한 값으로서 설명해 주기 때문에 사업에서 필수불가결한 역할을 수행하는 것은 부정할 수 없다. 하지만 현재에 귀속된 '현상'에 대한 설명이기 때문에, 사업이 경쟁 우위를 갖기 위해서는 데이터에 의존하는 것은 많은 제약사항을 발생시킨다. 

 

데이터가 말하는 대로 의사결정을 하는 것이 아니라 그 데이터를 기반으로 탁월하고 새로운 생각들을 만들어내고, 이를 가설화시켜 이를 데이터로 검증시키는 것이 필요하다. 

 

 

 

 

 

<알게 된 개념>

Data-driven에 대해 알게 되었고, 나는 과연 Data-driven을 하는 사람인지 Data-informed를 하는 사람인지를 다시금 생각해 보게 됐다. 

 

프로젝트를 하면서 데이터에 휩쓸려 결과를 내지는 않았는지, 데이터와 그로 인해 나온 결과를 보고 결론을 내지는 않았는지를 되돌아보며 앞으로 어떻게 할 것인지도 생각해 봤다. 물론 지금은 생각만 해서 어떤 결정을 내리고, 어떤 방향으로 나아갈지는 경험을 해봐야 하지만 이번 아티클을 통해 데이터 기반 사고를 하는 분석가가 되기를 노력해야겠다.