기획안 까이기 싫다면 당장 찾아야 할 3가지 무기

데이터가 없는데 어떻게 찾아야 할까?

데이터 기반으로 서비스를 기획해야 한다는 사실을 알지만 막상 쉽지 않은 이유는 도통 데이터가 보이지 않기 때문이다. 돌이켜보면 단 한 번도 데이터가 풍족한 상태에서 서비스를 고민해 본 적이 없었다. 데이터만을 다루는 조직에 와서도 데이터를 살펴보니 파편화되어 있거나 내가 필요로 하는 데이터를 내부에서 찾기란 쉽지 않았다. 이런 경우는 정말 많다.

새로운 서비스나 비즈니스를 기획할 때 내부에 참고할만한 로그 데이터나 유의미한 수치가 없다면 어떻게 해야 할까? 이럴 땐 주로 밖으로 나가 파편화된 증거들을 끌어모으는 지독한 조달자가 되려고 노력했다. 그 파편화된 조각들은 대쵸적으로 외부 데이터, 공공데이터, 현장데이터 안에서 발굴할 수 있다.

1. 공공 데이터는 사공을 쳐내는 방패다.

기획을 시작할 때 가장 먼저 부딪히는 벽은 "그거 정말 문제 있는 거 맞아?"라는 의구심이다. 내 서비스 데이터가 없다면 거시적인 공공 데이터의 통계나 지표를 끌어와 문제의 존재 자체를 객관적으로 증명하는 것이 도움 된다. 존재를 증명했다면 다음은 '트렌드 환상'을 걷어낼 차례다.

CES나 MWC에서 세상을 바꿀 것처럼 떠들던 화려한 콘셉트도 기획자의 책상 위로 오면 철저히 칼질을 당해야 한다. 예를 들어 '자율주행' 서비스가 막상 한국의 법규와 제도라는 '공공 데이터'의 벽에 부딪혀 휴지조각이 되듯 말이다. 트렌드와 현실 사이의 거대한 갭을 규제와 통계로 확인하는 것이 기획의 시작점이다.

나는 문제 실마리에 대한 데이터가 없을 때 공공 데이터를 확인해보기도 하지만 엉뚱한 방향으로 전개될 때 진실을 밝히는 용도로도 공공 데이터를 종종 활용한다. 기획을 현실 가능하게 안착시키는 방패로서 활용하는 것이다. 주로 사용하는 데이터는 공공데이터 포털의 데이터나 통계처, 행안부, 법제처의 데이터들이다.

처음부터 직접 찾는 것도 방법이지만 생성형 AI를 통해 1차적으로 찾아보는 방법도 유용하다. 나의 경우 이런 서비스를 만들고 싶은데 어떤 데이터를 살펴보면 좋을지를 처음부터 생성형 AI와 함께 의논해서 찾아나간 경우가 대부분이다.