[프롤로그]사막을 이겨낸 낙타의 통찰

`낙타는 본래 사막에서 살지 않았다`, 빅데이터라는 모래사막 여정의 시작

by Data writer

황량한 사막을 지나는 낙타의 모습에 시선이 멈췄다. 작열하는 햇빛과 모래뿐인 고요한 사막에서 무거운 혹을 지고 한걸음 한걸음 묵묵히 걸어가는 모습. 낙타의 온화한 표정에 녹아 있는 인고의 세월이 궁금해졌다.




낙타는 원래 사막에서 살지 않았다

낙타의 화석이 처음 발견된 곳은 북미지역. 빙하기가 시작되며 힘센 동물들이 북미로 들어오면서, 낙타는 누구도 접근하지 못할 혹독한 사막으로 발걸음을 옮겼다. 다른 이와의 싸움이 아닌, 혹독한 환경에서 자신과의 싸움을 택한 것이다.




사자와 같은 삶을 살 것인가,

낙타와 같은 삶을 살 것인가?


우리의 삶과 다르지 않다. 비즈니스 세계에서도 마찬가지다. 경쟁이 치열한 곳에서 약육강식의 태도로 생존하는 사 같은 삶이 있는 반면, 니치마켓에서 자신을 넘어서며 새로운 길을 개척해 생존하는 낙 같은 삶이 있다. 사자와 같이 사느냐 낙타와 같이 사느냐의 선택은 각자의 이다.


지나온 나의 경험과 성향으로 미루어 봤을 때, 나에게 맞는 생존 전략은 전자보단 후자에 가까웠다. 수 천 년 동안 낮이면 타는 듯한 더위를 견뎌야 하고 밤이면 감각이 무뎌지는 추위를 견뎌야 하는 사막에서, 악전고투하며 길을 개척해온 낙타의 노하우는 무엇일지 궁금해졌다.



사막에서의 낙타의 통찰


타인의 조바심에 휩쓸리지 않고, 별을 보고 천천히 자신만의 길을 찾고 걸어가는 것. 그게 사막에서 길을 잃지 않는 방법이다


강한 태양이 내리쬐면, 오히려 태양을 바로 마주 본다.

강한 햇볕을 피하려 등을 돌리면 몸의 넓은 부위가 모두 뜨거워진다. 강한 햇볕이 내리쬐면 오히려 태양을 바로 마주 보고 한동안 있는다.


벗어나고 싶은 더위에도, 뛰지 않는다.

목마름과 더위에서 벗어나고 싶어 도망치듯 달렸다면, 낙타는 살아남지 못했을 거다. 한발 한발 신중히 내딛는다.


비가 오길 기다리지 않는다.

비가 오길 기다리기보단 먼 호수의 향을 맡는다. 호수가 어디쯤 있는지 파악하고 매일매일 묵묵히 걸어간다.

삶의 문제를 그대로 직시하고 정타 하는 것. 사막을 이기는 낙타의 노하우였다. 피할 곳 없는 끝없는 사막에서 꼼수란 통하지 않는다. 태양을 피하려다 온몸이 타오른다든가, 뛰어 도망치다 제풀에 지쳐 버린다든가, 비가 오길 기다리다 마음의 평정심만을 잃기가 더 쉽다.


어린 시절 우연히 알게 된 낙타의 삶. 지금까지도 사막과 같은 황량함을 마주하면 때때로 낙타가 떠오른다. 동물인 낙타가 내 인생의 첫 모토가 된거다.



낙타처럼 살겠다던 나는 지금,


흔히들 빅데이터를 사막에 비유한다. 무엇을 볼지 모른다면 아무것도 볼 수 없는 곳. 끈기와 인내심이 없다면 아무것도 볼 수 없는 곳. 낙타와 같이 살겠다던 나는 웃기게도, 업무조차도 끝 없는 사막을 헤매는 일을 하고 있다.

좀 더 자세히 소개하면, 사람들이 소셜 미디어에서 말하거나 검색해본 방대한 텍스트를 분석하여, 인사이트를 발굴하고 새로운 기회를 캐치하는 것이 나의 일이다.

사막에서 길을 잃지 않기 위해선 별(보고자 하는 것)이 있어야 하고, 강한 태양(데이터의 특이점)을 마주했을 땐 직시해야 하며, 호수(인사이트)에 다다르기 위해선 인내심의 한 걸음 한 걸음이 필요하다.


낙타가 사막에서 자신만의 길을 개척해왔듯이, 나만의 일을 해 나가고 싶었다. 낙타와 조금 다른 건 이 일을 즐기고 있다는 것. 일을 하다 보니 더 의미 있는 글을 쓰고 싶어졌고, 알고 싶은 것들이 많아졌다. 나의 호기심이 이왕이면 보다 많은 사람들에게 도움이 되고, 보다 많은 사람들을 즐겁게 할 수 있으면 좋겠다는 마음에 미숙한 필력이지만 브런치를 시작했다.


앞으 텍스트 데이터를 새로운 관점으로 해석해 유익하고 흥미로운 글들을 발행할 예정이다. 구독자의 비즈니스에 도움이 될 수 있다면 좋고, 무엇보다 즐겁게 읽힐 수 있는 글이 되면 가장 좋겠다.







다만, 개인 프로젝트이므로 '데이터 수집-전처리-분석'의 과정을 모두 개인적으로 처리해야 하는데, 개발자는 아닌지라 소셜 데이터를 '빅'하게 수집하는 것은 한계가 존재합니다. 허나 통상적으로 3,000건의 데이터와 300만 건의 데이터 분석 결과 오차율은 3% 미만이라는 점 또한 참고 부탁드립니다.

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