데이터 딜레마 - 3

회사의 관점

앞선 두 글이 개인의 시각에서 바라본 데이터와 관련된 딜레마였다면, 이번 글은 회사의 딜레마가 되겠다. 개인적인 생각에 개인이 겪는 딜레마보다 회사가 겪는 것이 더 위험성이 크다고 보는데, 이유는 간단하게 데이터를 다루는 무언가를 사업체의 규모로 진행을 한다면 정말 많은 비용이 포함되기 때문이다.

먼저 너무나 당연하게도, 한 회사가 얼마만큼 데이터를 잘 사용하는지는 당연히 회사의 관점이나 방향성이 가장 중요할 것이다. 전 글에서 말했듯이 데이터 과학이 회사 내에서 꽃 피우게 하려면 소위 경영진들의 확고한 항해 능력이 정말 중요하다. 회사의 데이터로 무엇을 도출하고 싶은지, 혹은 이것을 어떻게 써야 할지와 같은 확고한 전략이 없다면 아무리 유능한 데이터 전문가들을 고용한들 무슨 소용이 있겠는가.

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내가 좋아하는 구글의 Head of Decision Intelligence로 유명한 Cassie Kozykov가 쓴 글의 표현을 빌리자면, 데이터에 대한 확고한 비전 없이 데이터 인재들을 마구 영입하는 것은, 마약 조직의 두목이 뒷마당에 호랑이를 키우는 것과 같은 이치이다. 둘의 공통점은 뭔가 있어 보이고 남들에게 뽐내기 딱 좋지만, 실상 아무 쓸모가 없다. 웃기게도 현실에선 생각보다 많이 발생하는 일이다.

이런 식의 얘기를 하면 대부분은 규모가 작은 회사에서 그러지 않을까 하고 생각하지만, 작은 회사들은 할당된 버젯이 부족하기에 애초에 대부분 데이터 관련 부서나 사업 시작을 쉽게 하지 못한다. 필자가 느끼기에 대부분의 이런 실수는 대기업 중에서도 데이터를 많이 다루어 보지 않았던 대기업에서 많이 발생한다. 그렇기에 회사는 준비가 되어 있지 않지만 돈이 많기에, 어디서 얕게 흘려들은 소스로 비싼 데이터 사이언티스트를 뽑으려고 하는 경향이 있다. 

이러한 실수는 전 글에서 말한 '다양성'의 딜레마도 범한다고 볼 수 있는데, 전에 말했듯, 데이터 생태계는 수많은 직군이 유기적으로 일을 해야 더 효율적이고 완성도 있는 결과물이 나올 수 있다. 하지만 회사가 무엇을 원하는지도 모르고 무작정 지금 제일 핫한 직업이라는 이유만으로 데이터 사이언티스트를 뽑는다면, 뒷마당에 호랑이를 키우는 것과 무엇이 다르겠는가. 그렇게 된다면 회사 입장에서는 당연히 낭비이고, 데이터 사이언티스트의 입장에서도 방향성이 주어지지 않았으니 시간과 열정 낭비이다. 아, 회사는 어디 가서 우리 데이터 사이언티스트 생겼어! 하고 자랑할 수 있으니, 그렇게 낭비는 아니려나.

다음은 마지막으로, 필자가 느끼는 '직업의 한계점'의 딜레마에 대해 적어보겠다.