밸런스 게임

커리어 시작으로 부터 10주년이 다 되어 가면서 최근들어 생각이 많아졌다. 지난 시간을 돌아봄과 동시에 앞으로를 생각할때, 앞으로의 선택에 있어서 어떻게 가장 좋은 선택을 할지에 대해 생각을 하던중.

지난 시간들은 좀 더 도전적인 선택을 했다고 본다면 앞으로의 선택들은 상대적으로 안정적인 선택을 할것 같다고 보지만, 과거의 경험들을 통해서 배운점은 커리어는 긴 밸런스 게임과 비슷하기에 상황에 따라 방향이 바뀔 수 있다는 것이다.

그래서 내가 어떤 방향으로 선택지를 찾겠다는 선택을 미리 하는 것은 무의미 하다는 생각이든다. 그때 그때, 상황에 따라, 한쪽으로 치우치지 않는 선택을 계속해서 해 나가는 것이 중요한데:

✅ Work vs Life

지속적인 고민이다. 하지만 한가지만을 영원히 추구

할 수는 없다고 본다, 현실적으로. 나의 상황에 맞게 한 부분은 포기해야 하는 상황이 발생하는데, 개인적으로 이른 시기의 커리어에서는 Life 보다 Work에 더 무게중심을 뒀었던 시기가 있었고 현재는 Work 보다 Life에 좀더 치우쳐 져 있지 않나 싶다.

✅Drive vs Driven

프로그램을 진행할때 어떤 프로그램에서는 내가 드라이브를 걸어야 할 때가 있고, 어떤 프로그램에서는 상대적으로 리드를 따라야 할 경우가 있다. 내 우선순위에 맞게 중요하다고 생각하는 프로그램은 어떻게는 리드를

가져오려하는 성향이 있고, 나의 우선순위에 뒷부분에 있는 프로그램들에서는 다른 사람에게 리드를 맡기며 배우고, 모니터링 하는 경우가 많았다. 너무 모든것을 드라이브 하려는 것도 너무 모든것을 맡기려하는 것도 나의 성장을 막는 것이 되지 않나 싶다.

✅자동화 vs 매뉴얼

요즘들어 가장 큰 고민이다. 대부분의 대쉬보드니 데이터 작업들은 데이터 사이언티스트와의 협업, 간단한 SQL 작업, 태블로를 통한 비주얼라이제이션을 통해 이뤄지고 자동화 된다. 시간과 효율성 측면에서 매우 좋지만, 한편으로는 데이터에 깊이 알기가 어렵거나 customize하기가 어려운 경우가 많다. 자동화 트렌드에 따르는 것이 좋은 점도 많지만, 데이터의 종류와 가공방식에 따라 매뉴얼하게 데이터를 만져가면서 분석을 해 나가는 것도 좋은 부분이 있다.

✅ 로직과 본능사이

대부분의 의사결정은 데이터 분석에 의해 이루어지고, 현재까지 쌓인 데이터들을 분석해서 앞으로를 예측하는 방식이 많이 사용된다. 하지만 데이터 자체로만의 분석과 예측이 현실과 다른 부분이 많이 존재한다. 데이터에만 의존하기 보단, 전문가적인 지식과 로직 테스트를 함께 곁들여 사용하는 것이 중요하다. 로직만으로도 안되지만, 데이터 자체만으로도 항상 확신하기엔 어려움이 있다.

see around corners라는 말이 있다. 한쪽으로 편향된 결정을 내리기 보단, 기나긴 커리어의 여정에서 나의

선택과 결정에 대해 조금더 오픈되어 있고 상황과 우선순위에 맞는 결정을 내리다 보면, 한쪽으로 치우쳐진 결정에서부터 오는 리스크에서부터 자유로워 지지 않을까.