언제나 비판적 시각으로 접근하라 #2
색다른 시선의 시작
과거 그리고 미래
나는 매 강의 혹은 강연을 진행할 때마다 그 주제가 무엇이건 간에 기록의 중요성을 언제나 강조한다.
그러다 보면 어김없이 다음과 같은 질문을 항상 받게 된다.
‘강사님, 과거를 통해 미래를 예측할 수 있나요?’
‘그럼요, 과거는 미래를 보는 창입니다.’
우리가 아는 일반적인 시간의 개념은 과거, 현재, 미래로 구분된다.
그런데 곰곰이 생각해보면 현재라는 시점은 존재하지는 언제나 의문이다.
시간은 멈추지 않고 계속 흘러간다. 단 1초도 멈추지 않는다.
그럼 현재의 개념은 시간적으로 언제를 의미하는 것일까?
1초 전, 1분 전, 1시간 전 아니 하루 전의 일은 모두 과거의 일이 되어 버린다.
반대로 1초 뒤, 1분 뒤, 1시간 뒤 아니 하루 뒤는 미래를 의미한다.
따라서 이런 관점에서 보면 시간적 개념에는 과거와 미래만이 남게 된다. 현재는 없다.
그렇다면 현재는 단순히 공간적인 개념에서만 존재하는 걸까? 이건 사실 물리학자가 아니니 잘 모르겠다.
하여튼 이제 ‘과거를 통해 미래를 예측할 수 있냐’는 질문에 답이 나온다.
시간적 개념으로 접근해서 보면 당신은 미래를 알고 싶은 거고, 이미 알고 있는 건 과거의 일 뿐이니 결론적으로 과거를 통해 미래를 보는 방법 외에는 딱히 없다.
따라서 데이터 분석의 핵심 대상은 앞으로 쌓여갈 미래의 데이터가 아니다.
이미 쌓이고 누적된 과거의 데이터가 중심이 되는 것이다.
그래서 기록은 중요하다. 나의 개인적인 기록이 나의 미래를 예측해 줄 수 있다.
원래 그래?
‘우린 원래 그래요.’
이 말처럼 아주 무책임한 말은 없다.
더욱이 데이터 쟁이에게 ‘원래 그렇다’는 생각 자체는 강하게 얘기하면 죄악과도 같다.
세상에 원래 그런 것은 없다. 과연 모든 현상을 원래 그렇다고 구분 지을 수 있을까? 모든 현상은 처음부터 원래 그랬던 것일까? 만약 원래 그랬다면 그 기준은 누가 정한 것이며, 무엇을 기준으로 원래 그렇다는 것일까?
대다수의 사람들이 동의한 보편적 시각에서 ‘원래 그렇다’는 의미란 것을 안다.
하지만 데이터 분석에 있어 모든 현상이 원래 그랬다면 굳이 분석을 할 필요가 있을까?
어쩌면 우리가 수행하는 데이터 분석은 원래 그런 현상이 잘 못된 것이라고 밝히기 위한 행위일지 모른다.
방향성, 대상, 목표, 규모, 전략 수립 등의 모든 통찰(insight)을 원하는 분석도 보다 나은 내일을 위한 것이라면 아마도 데이터 분석은 예측(foresight)을 위한 행위가 전부라 할 수 있다.
그런데 세상의 모든 현상이 원래 그렇다면 굳이 미래를 예측할 필요가 있을까? 세상은 원래 그런데 말이다.
세상이 원래 그렇지 않다는 것을 증명이라도 하기 위해 우리는 오늘도 데이터 분석을 하고 있을지 모른다.
모든 현상을 원래 그런 현상으로 받아들이지 않는 것이야 말로 진정 색다른 시선이다.
원석의 데이터
데이터 쟁이가 항상 곁에 두고 관찰했던 ‘데이터’를 바라보는 시선부터 조금씩 바꿔보자.
우리는 보통 결론을 정하고 분석을 시작하는 경우가 많다. 아니 대부분의 경우 그렇다.
판매 전략을 새롭게 새우기 위해서, 새로운 시장을 개척하기 위해서, 신제품의 마케팅을 위해서, 영업성과를 분석하기 위해서 등등 대부분의 경우 분석의 목적이 주어진다.
조직생활에서는 어쩔 수 없는 현실이다. 모든 것이 톱니바퀴 굴러가듯 맞물려 돌아가는 조직에서는 개인적인 방향성보다는 조직의 전체적인 방향성을 쫓는 것이 당연하다.
하지만 데이터 과학자가 되기 위한 훈련에서는 그 누구의 간섭도 강요도 받지 않는다.
이럴 때는 결론을 미리 정하지 말자.
즉 내가 결론을 세우고 그 결론을 이루기 위해 데이터를 찾는 어리석음을 범하지 말자는 의미다.
데이터를 보고 그로부터 도출된 결론이 무엇일까 고민하는 훈련을 끊임없이 하는 것이다.
이런 훈련을 거듭하면 많은 이점이 있겠지만 그중에서도 내가 선택할 수 있는 또는 내가 분석할 수 있는 데이터가 무한하다는 이점을 가질 수 있다.
결론이 정해진 상태에서 데이터를 찾으면, ‘개똥도 약에 쓰려면 없다’는 옛말처럼 ‘이런 빅데이터의 시대에 이렇게 데이터가 없었나’ 생각이 들 정도로 데이터 구하기가 어렵다.
결론이 이미 정해진 상태에서 그 결론에 맞추기 위한 데이터를 찾으니 너무나 당연한 이야기다.
그러나 반대의 경우, 데이터를 보고 결론을 찾으면 전혀 반대의 상황이 연출된다.
데이터는 빅데이터 시대에 걸맞게 넘쳐나고 그로부터 발현될 가치는 차고 넘친다.
‘아니 뭐 분석을 하려고 해도 데이터가 있어야 하지 이건 원. 이 놈의 회사는 하나같이 데이터가 전부 쓰레기야.’
‘아닐 걸요? 데이터가 쓰레기가 되고 안 되고는 분리수거하는 우리의 몫이에요. 분리수거 잘하면 버려질 것과 그렇지 않을 것이 좀 더 명쾌히 구분돼요.’
나는 이 데이터를 보고 가치를 발견하는 훈련을 정말 오랜 시간 해왔다.
아마도 내가 가장 많은 시간을 투자하고 살아남기 위해 훈련하는 것 중 최고는 바로 이것일 것이다.
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