⬛ 요약은 필연적으로 다크데이터를 만든다. 팀 | 커리어리

⬛ 요약은 필연적으로 다크데이터를 만든다. 팀의 리서처로서 일하면서 리포트를 작성할 때 항상 '요약의 딜레마'에 빠집니다. 유저 퍼널로부터 얻은 정량 데이터든, 인터뷰를 통해 얻은 정성 데이터든 모든 데이터를 팀에 공유할 수는 없습니다. 서로의 시간 절약을 위해 핵심 결론과 인사이트를 추려서 전달하는 것이 굉장히 중요합니다. 그러나 요약을 하다보면 이해관계자들에기 다크데이터가 될 것들이 눈에 보이기 시작합니다. 예를 들어 전체 매출이 늘었지만, 연령대별로 보면 20대 남성 고객이 성장 대부분을 견인했고 나머지 고객의 결제 금액이 줄어들었을 수 있습니다. 이런 경우, 연령대별 매출 변화를 공유하지 않는다면 팀의 심각한 위기를 초래할 수 있습니다. 정성 데이터도 마찬가지입니다. 온-오프라인 도서 플랫폼에서 30대 직장인 사용자가 문학 책을 읽는 것을 즐기지만, 독서 토론 등 누군가와 공유할 수 있는 자리를 위해서만 읽는 경우를 알아냈을 때, 단지 '우리 고객들은 문학책을 좋아해' 라고 데이터를 공유할 수는 없습니다. 그렇게 된다면 사업팀은 저렴하게 E-북의 판권을 대량으로 가져올지도 모르고, 독서 모임에서 쓸 수 없으니 매출로 이어지지 않을 것입니다. 상황이 이렇다보면 모든 데이터를 빠짐없이 공유하고 싶은 유혹에 빠집니다. '요약'이 아니라 '원본' 그 자체를 던져주는 것이죠. 당연히 이런 경우에 해석의 여지는 무한히 많아지고 각 직군이 데이터를 소화하는데 너무 많은 에너지를 쓰느라, 진짜 필요한 일을 하지 못하게 될 것입니다. 데이터를 다루는 직군이라면 '중요한 데이터'와 그렇지 않은 데이터를 나누고, 데이터를 수집 목적에 맞춰 재해석(분석)하는 과정을 두려워하지 않아야 합니다. 세상에 완벽한 데이터는 없으며, 분석가는 이 와중에 생긴 노이즈를 현명하게 처리할 역량이 요구됩니다. 데이터의 수집과정을 공유하고, 한계점을 분명히 드러내야 합니다. 어떤 데이터도 결점은 있습니다. 또한, 데이터는 의사결정의 보조도구일 뿐 모든 결정을 대신해주지 않습니다. 데이터를 다루는 사람은 데이터가 팀의 제품, 비즈니스 전략에 맞춰 좋은 결정을 내릴 수 있도록 보조해야 합니다. 가령 특정 고객은 윤리적인 절차를 위해 귀찮은 기능이 추가되는 것을 원하지 않는다는 데이터가 있어도 투명성과 윤리를 강조하는 서비스라면 이 기능을 빼서는 안됩니다.

2022년 2월 13일 오후 12:12

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