몇개월간 진행한 데이터 분석 결과를 발표하는 자리,
그곳에서는 아래와 같은 현상이 벌어집니다.
왜 이런일이 발생하는 걸까요?

대부분의 데이터 프로젝트에는 많은 사람들의 이해관계가 얽혀있습니다.
프로젝트 단계에서 전문가들은
서로 자신의 전문성을 뽐내고 싶어하죠.

하지만 전체 그림을 보지 않고 각자의 영역에만 집중하다보면
이런 현상이 발생합니다.

"이런 데이터 분석 결과로 무엇을 하라는거지?"
"왜 데이터 품질이 보장되지 않은 상태에서 테스트를 한거야?"
"데이터 구조가 너무 비효율적이야. 왜 이런 데이터를 사용한거지?"

각 전문가들은 서로 다른 영역의 전문가들을 탓하곤 합니다.
하지만 전체적인 그림에서 그들은 모두 옳은 일을 한 것 뿐이죠.

데이터 분석가는 분석 결과를 잘 전달하기 위해 대시보드 제작에
데이터 엔지니어는 데이터 품질을 높이기 위해 데이터 전처리 및 품질 관리에
데이터 과학자는 데이터 모델링과 실험 설계에 최선을 다했습니다.

하지만 각자 모두 각자의 영역에 집중한 나머지,
데이터로 무엇을 하려고 했는지를 기억하지 못했습니다.

데이터 프로젝트는 뚜렷한 목표에서부터 시작되어야 합니다.
그리고 각 단계마다 그 목표를 명확히 상기시키는 것부터 시작되어야 하죠.

데이터를 잘 활용하는 것은
완벽한 데이터를 통해 이루어지는 것이 아닙니다.
부족한 데이터로 목표를 달성하는 것,
그것이 데이터 사이언스의 핵심입니다.

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