액션 없는 데이터에 가치가 있을까
콘조이스 <무조건 데이터> 연사, 마이티하이브한국 대표 김선영 님 인터뷰
저 데이터 잘 하고 싶은데... 어떻게 하면 돼요?
시작하는 데이터 초보들을 위한 구체적인 투두 리스트.
글로벌 데이터 컨설팅사 마이티하이브 한국 대표 김선영 님이 길라잡이가 되어 주실 예정인데요.
먼저 인터뷰로 김선영 님을 만나 보세요!
반갑습니다! 헤이조이스 멤버들에게 자기소개를 부탁 드려요.
안녕하세요? 마이티하이브 한국 팀을 이끌고 있는 김선영이라고 합니다. 마이티하이브는 기업들이 스스로의 '디지털 퓨쳐'를 그릴 수 있도록 돕는 회사예요. 최근 팬데믹 이후로 인해 전통적으로 오프라인에서 강했던 기업들도 디지털 트랜스포메이션에 대해 많은 관심을 보이며 마이티하이브의 문을 두드리고 있어요.
특히 마이티하이브 한국 팀은 데이터 분야에서 탁월함을 인정받고 있어요. 데이터로 뭔가 하고자 할 때 필요한 모든 것, 즉 데이터를 수집하는 인프라를 갖추는 것부터, 인사이트를 도출하고, 실행으로 연결할 수 있기까지 다양한 서비스를 제공합니다. 거기에 데이터를 활용한 미디어, 크리에이티브, 교육까지 돕고 있어요.
신간 「Do It! 구글 애널리틱스 입문」 저자이시기도 한데요. 책을 쓰신 계기가 궁금해요.
제가 주니어 시절에는 LG라는 좋은 기업을 다녔는데요. 따뜻한 온실 같은 그곳을 떠나며 이런 사명서를 썼어요.
김선영 님 제공나의 사명은
평생 배우고 그것을 익히기를 게을리하지 않은
피터 드러커가 경영학이라는 새로운 학문 분야를 개척하고 전파했듯이
대가로서 인정 받아 관련 컨설팅 회사를 설립하여
기업들에게는 온라인 고객에 대한 확실한 인사이트를 제공하고, 성장 발전하여 고용을 창출할 것이며,
책을 쓰고 강연을 하면서 후학을 양성하고,
더 나아가 사회와 인류의 공영에 이바지할 것이다.
이 내용을 하나하나 이뤄나가는 중인데요. 실제로 컨설팅 회사를 설립했죠. 마이티하이브에 인수되기 전까지 '데이터리셔스'라는 이름의 회사를 창업해 운영했거든요. 고용도 창출했고요! 저희 직원이 30명이 넘으니까요. (웃음) 책을 써서 많은 분들에게 도움이 되는 것도 그 때 세운 목표 중 하나였답니다.
팬데믹 이후로 많은 기업들의 디지털 거점과 온라인 매장이 생겨나고 있는데요. 그 안에서 1번 클릭한 사람과 5번 클릭한 사람의 의도와 행동은 다 달라요. 이처럼 온라인에서 일어나는 행동을 분석하도록 도와주는 도구 중 하나가 구글 애널리틱스(GA)입니다.
물론 GA 말고도 디지털 행동 분석 도구는 많아요. 그런데 GA에 대한 책을 쓴 이유가 있어요. GA는 공짜거든요. (웃음) 진입 장벽이 없어요. 또 전 세계에서 가장 많이 쓰이는 툴이기 때문에 구글링만으로도 많은 정보를 알 수 있고요. 그래서 GA를 통해 데이터 분석 입문의 가이드를 드리고자 책을 썼습니다.
김선영 님에게 데이터란?
저는 데이터란 철저하게 실행을 이끄는 나침반이라고 말씀 드리고 싶어요.
데이터를 실컷 봤는데, 아무것도 하지 않을 거라면, 대체 데이터를 왜 보죠? (웃음) 그 시간에 차라리 다른 돌파구를 찾아서 뭐라도 해 보는 게 낫겠죠. 데이터는 철저하게 실행으로 귀결되어야만 가치가 있어요.
나침반은 방향을 지시하는 도구이죠. 데이터를 잘 보면 내가 제대로 된 방향으로 가고 있는지, 끊임없이 의심하고 점검하고 조정할 수 있어요.
막상 데이터를 활용하려면 쉽지 않아요. 그 이유가 뭘까요?
데이터로 뭔가를 하기 위한 작업은 크게 '셋업랜드'와 '액션랜드'로 영역이 나뉘어요. 준비 영역과 실행 영역이라고 할까요? 기업들이 데이터로 뭔가를 하기 어려운 이유는 소위 '앞단'이라고 말하는 셋업랜드가 길고 힘들기 때문이에요.
김선영 님 제공다들 궁극적으로는 액션랜드로 넘어가고 싶어 하죠. 그래야 이윤을 창출할 수 있으니까요. 하지만 거기까지 가는 데에 많은 허들이 존재해요. 데이터를 수집하기 위해 다양한 부서가 협업하는 과정, 기업 문화, 나아가 역량과 관련된 HR이며 교육까지...
액션 영화를 보면 히어로들이 빌런들을 하나하나 무찌르잖아요. 그런 점에서 데이터를 실행과 연결시키기 위해서 차례차례 허들을 넘어가는 데이터 과학자들도 액션 히어로를 닮았다고 생각해요.
누구나 데이터 과학자가 될 수 있을까요?
데이터 과학자라는 영역은 굉장히 전문적인 영역이에요. 그래서 사실 저는 모두가 데이터 과학자가 되려고 하면 안 된다고 생각해요. 본인의 담당 영역에서 데이터를 찾아 활용하면 돼요.
꼭 규모가 큰 쇼핑몰만 데이터를 활용할 수 있는 게 아니에요. 예를 들어 제가 작은 미용실을 운영하고 있다고 해 볼게요. 그 때에도 데이터는 필요해요. 단골 손님들의 이름은 무엇이고, 언제 방문했고, 이것조차 데이터예요.
결국 모든 분야에서 데이터를 모아 보고, 분석하고, 그것을 기반으로 더 좋은 성과를 내도록 노력할 수 있다는 거죠. 내 지평이 넓어지는 무기 하나를 장착한다고 생각하시면 좋아요.
데이터 자체를 업으로 삼겠다면 통계는 기본이고, 최근에는 AI, 알고리즘 쪽으로 심화 발전하는 영역이라는 점을 고려하셔야 해요. 지금은 많은 주목을 받고 있지만, 사실은 데이터 분석가라는 업 자체는 나중에 AI가 대체할 수 있어요. 과연 데이터 분석가의 미래는 밝을까요? 기계에게 명령어를 던지는 소수의 사람들만 일자리가 보장될 가능성이 높은데, 굳이 그 길을 가야 하는지 잘 고민해 보셔야 해요. 지금 '핫'하다고 영원히 핫하지 않아요. (웃음)
모두가 데이터 과학자가 되는 걸 목표로 하는 게 아니라, 모두가 데이터에 대한 역량과 이해도를 높여서 내 일을 더 잘 하는 것을 지향했으면 합니다.
김선영 님의 강연을 들으면 알 수 있는 것은?
데이터가 나의 무기가 될 수 있으려면 무엇을 해야 하는지 알 수 있어요.
아무래도 데이터 분석을 업으로 하고 있다 보니, 이런 질문을 제일 많이 받아요.
"저 데이터 잘 하고 싶은데, 어떻게 하면 돼요?"
이렇게 시작하시면 된다는 길라잡이를 드리려고 합니다.
▼김선영 님 강연 들으러 가기
