데이터 분석해보면 서비스 망할지 알 수 있다

사장님만 모를 뿐

많은 사람들이 데이터 분석에 대해 착각하는 것이 있다. 데이터 분석의 핵심은 데이터를 분석하는 것이 아니라 서비스에 대한 고찰에 있다. 예를 들어서 회사에 투자를 할지 정하기 위해 재무제표를 본다고 해보자. 이 회계 데이터는 누구나 볼 수 있다. 하지만 모두가 주식투자를 돈을 버는 것이 아니다. 왜냐하면 그 데이터를 통해 무엇을 이해하는지, 그리고 어떻게 미래를 보는지는 모두 다르기 때문이다

왜 똑같은 데이터를 봐도 어떤 사람은 가치를 얻고, 어떤 사람은 돈을 다 잃어버릴까?

가장 큰 이유로, 모든 사람이 동일한 퀄리티의 데이터를 가지고 있다는 가정이래 그 데이터의 가치는 그 사람이 가지고 있는 세상을 이해하는 프레임이 얼마나 세상에 대한 해석을 돕는지에 달려있다. 더 쉽게 말하면 아무리 좋은 데이터가 주어진다고 하더라고, 그 데이터를 잘 해석할 서비스  구조 이해 프레임워크 및 윈칙이 없다면 말짱 도루묵이라는 것이다.

나는 이러한 개념적 프레임워크를 모든 기획자가 가지고 있을 것이라 생각했지만 그렇지 않았다. 많은 사람들이 자신의 서비스의 구조가 이렇고, 유저 행동 패턴이 이렇고, 서비스의 목표가 이래서 이런 구조로 저런 흐름을 만들어야 한다는 것에  관해 생각을 하지 않는다. 유저 리서치도 좋고 에자일도 다 좋은데, 당신의 서비스가 거시적 관점에서 어떻게 흘러가고 있는지 알고 있어야 하느것 아닌가!

반대로 말하면 좋은 데이터 분석가는 서비스와 유저에 대해 구조적으로 이해하고, 이 구조에서 무엇을 모니터링하고 건드려야 하는지 알아야 한다. 즉, 분석 이전에 서비스와 고객에 대해 깊이 고찰해야 한다. 이런 고찰을 검증해줄 데이터도 다룰 줄 안다고 해보자. 그러면 100이면 100  회사가 잘 성장하고 있는지, 아니면 망할 조짐이 보이는지 가장 처음 알아차리는 사람은 데이터 분석가이다, 문제는 서비스가 망할 것 같아서 아무리 주변에 목이 터저라 말한다고 하더라도 별  효과가 없다는 것이다.

솔직히, 회사가 잘 성장하는 것처럼 보이고, 성과금 파티 할려고 하는데 누군가가 회사 망할것 같다고 초치면 (그게 나야~)누가 그 사람을 좋아하겠는가.

데이터 분석가는 데이터의 흐름에 가장 민감하게 반응하는 만큼 서비스에 좋지 않은 흐름을 미리 알 수 있다. 하지만 그 흐름의 변화가 크게 보면 매출에 단기적으로, 그리고 직접적으로 영향을 주지 않기 때문에  설득하기가 지난하다. 더욱이, 데이터 분석가에게 실행 및 의사결정을 주는 회사는 별로 없다

그래서 내 다년간의 경험과 이직을 통해 느낀 것은 아래와 같다

데이터 분석가가 이직한다고 하면, 서비스가 망해가는지 심각하게 고민해보라