데이터 전문가
요즘 세상은 데이터로 움직인다. 온갖 데이터가 넘쳐난다고 할까. 전에는 필요 없었던 데이터가 지금은 귀한 자산이다. 카카오나 네이버도 그 데이터를 이용하여 사업을 한다. LG 또한 마찬가지다. 고객들의 데이터를 모아 더 나은 제품을 만들려고 노력한다.
그 데이터란 무엇일까. 쉽게 말하면 세탁기를 언제 사용하는지, TV는 무엇을 보는지, 에어컨 온도 조절은 몇으로 하는지 등이 모두 데이터다. 이 데이터들을 모으고 분석하는 업무가 데이터 전문가의 일이다.
L책임님은 약 30년 간 데이터에 대해 연구하시고 분석하였다. 통계학 박사이신 L책임님은 데이터 관련 사내 강사로도 활동하셨다. 사업장에서 제품의 불량률을 점검하고, 데이터를 통해 불량의 원인을 찾아내기도 하신다.
L책임님에게 물어봤다. 가전제품에서 나오는 데이터가 셀 수도 없이 많은데 어떻게 그것을 활용하냐고. 대답은 심플했다. 대부분의 데이터는 쓰레기라고. 그 데이터 중에서 쓸모 있는 것과 쓸모없는 것을 구분해야 하고, 쓸모 있는 것도 변환 과정이 필요하다고 하셨다. 그래서 자신과 같은 데이터 전문가가 존재한다고 하셨다.
제품 생산라인뿐만이 아니라 영업이나 마케팅에서도 데이터는 중요하다. 데이터가 곧 방향성이고 그것을 잘못짚으면 사업이 망한다. 영업팀에서 판매 상황에 대한 데이터 분석이 틀려 엉뚱한 방향으로 마케팅을 한 적이 있다고 하셨다. 발생된 결과의 원인을 잘못 판단한 것이다. 이렇게 되면 시간과 돈뿐만이 아니라 제품, 더 나아가서 회사 이미지도 안 좋아진다.
이때 L책임님께서 데이터를 재분석하여 방향성을 잡은 적이 있다. 그때 데이터 분석이 왜 중요한지를 타 부서에 확실히 인지시켰다. 보통 제품이 안 팔릴 때는 한 가지가 아닌 여러 가지 원인이 있다. 디자인과 성능, 가격 등이 대표적일 것이다. 그런데 이 여러 가지 원인들이 하나로 뭉쳐져 있으니 제대로 안 보이는 것이다. 각각 분리한 다음, 우선순위를 정해서 해결해야 한다. 그리고 해결을 위해서는 돈과 시간이 들어가므로 가성비가 좋은 것을 택해야 된다. 말이 좋아 가성비지, 데이터 전문가는 실제 데이터를 기반으로 하나하나 다 검토 후 해결책을 선택하는 것이다.
AI가 핫 해진 요즘 데이터 전문가는 어떤지 여쭤봤다. 혹시 없어질지도 모르므로. 미래에는 어떻게 될지 아무도 모르지만 지금은 업무가 수월해지고 해석이 깔끔해졌다고 하신다. 예전에는 데이터 분석을 위해 파이선이나 R-Studio 같은 프로그램에서 코딩했다면, 지금은 AI가 다 해준다고 하셨다. 사람은 프로그램 코딩 작업인 How(어떻게) 보다는 목적인 What(무엇을), Why(왜)에 더 신경 쓰면 된다고 하신다.
이제는 누가 AI를 더 잘 쓰냐의 경쟁이다. 데이터 전문가에게 커다란 무기가 주어진 것이다. 데이터 분석의 목적을 명확히 하고, 얻고자 하는 결과가 무엇인지 분명히 안다면 그 미래는 밝을 것이다. 각 분야의 쏟아져내리는 데이터에 대해 누군가는 분석해야 하므로.