모딜리아니 연구실 (Lab, Modigliani)

계속되는 전략실패로 상황이 더욱 악화되고 있는 중에 요즘 유행하는 데이터를 도입해 봐야겠다고 시작할 때는 최소 1년이라는 전환기간이 야속할 정도로 길게 느껴질 수 있다. 디지털 전환과 마찬가지로 융합 전환(IX)의 목적은 고도화된 의사결정 시스템을 구축해서 리스크를 줄이고 성공확률을 높이는 데 있다. 비즈니스 상황이 괜찮고 더 높고 지속적인 성장을 위해서도 해야 하지만, 더 중요한 것은 전략실패의 리스크를 줄이고 대비하기 위함이다. 위기가 발생하면, 조직이나 개인은 당장 문제를 해결하려는 강한 압박감을 느낀다. 예를 들어, 매출이 급격히 떨어지거나 고객 이탈이 늘어나면, 경영자는 불안해지며 신속한 대응을 통해 상황을 반전시키고자 하는 충동에 사로잡히게 됩니다. 이때 시간이 촉박하다는 생각에 충분한 분석 ..

작업을 하는 분석가는 '나는 되게 복잡하고 난이도가 높은 작업을 하고 있어. 이건 마치 수술하는 것 같이 높은 집중력을 요하는 일이야. 나는 이만큼 전문적인 임무를 수행하고 있어'라는 느낌을 가지고 있더라도, 건너편의 실무자가 보기에는 그저 컴퓨터 앞에 하루종일 앉아있는 한 사람일 뿐이다. 데이터 조직은 시간, 비용, 인력 등 리소스가 많이 들어가는 반면, 작업들을 들여다보면 전문용어와 전문도구들이 즐비하기 때문에 다른 실무자들(비전공자들)이 보고 이해하기 어려운 그런 허들이 존재하는 분야다. 이러한 태생적인 기질 때문에 실무자들이 체감할 수 있는 와우포인트가 나오기 전까지는 주위 사람들이 이 팀이 뭐하는지 모르고, 투입대비 효과에 대해서 의심의 눈으로 바라보는 사람들도 많다. 특히 여태까지 데이터의 효..

내가 볼 땐 파란색이 더 나은 것 같아 10년이 훨씬 지났지만 이 순간은 내 기억속에 선명하게 남아있다. 작은 사무실에서 신제품 색상에 대해 얘기하고 있었고, 대표님의 저 한 마디에 신제품의 색깔은 파란색이 되었다. 그때 '내가 잘은 모르지만 이렇게 의사결정이 되는 건 아닌 것 같다.'라는 생각이 들었다. 그리고 '최소한 뭔가 숫자라도 있으면 이것보다 더 낫지 않을까'라는 생각이 나의 디지털전환 전문가로서 커리어의 시작이었다. '뭔가 숫자라도 있으면' 이라는 말이 쉬워보이지만 의사결정을 할 수 있을 만큼의 힘 있는 정보를 만들려면 꽤나 많은 지식, 기술, 노하우가 필요하다. 그러다 보니 어느새 학위도 영어학, 통계학, 심리학, HCI까지 여러 개를 가지게 됐다. 또한 최종적으로 이를 통해서 의사결정을 내..

당신의 영혼을 알게 될 때 당신의 눈동자를 그릴 것이다 이탈리아 화가인 아메데오 모딜리아니(Amedeo Modigliani, 1884. 7 ~ 1920. 1)는 눈을 비워놓은 자화상들이 많다. 눈은 구슬만큼 작아서 전신으로 보면 비중이 매우 적지만 그 사람의 이미지에 매우 큰 영향을 끼친다. 모딜리아니는 초상화 속 사람의 영혼, 어떤 사람인지 알게 되었을 때 캔버스에 비워뒀던 눈을 그린다. 어떤 이는 괴상하게 보이고 어떤 이는 총명하게 보인다. 상대에 대한 자신의 경험, 느낌, 판단이지만 그렇게 작품 속 대상에 대한 작가의 판단과 의지가 오롯이 담긴다. 작품은 그러해야 한다. 만드는 이의 진심(혼)이 담겨야 한다. 있는 그대로 찍어내는 사진과 달라야 한다. 세상은 발전했고 돈을 벌기 위한 제품, 서비스들..

직장에서 능력은 하드스킬과 소프트스킬로 나눌 수 있다. 이는 데이터 전문가뿐 아니라 조직에서 다른 사람들과 함께 일하는 경우 모두 적용된다. 데이터 전문가 직무에서의 하드스킬과 소프트스킬에 대해서 이야기해보자. | 하드스킬 : 학습과 동기하드스킬이기에 당연히 데이터 처리 언어, 다룰 줄 아는 서버 종류 이런 얘기들을 할 수 있지만, 이 기술들을 가지게 되는 근본적인 맥락을 봐야 한다. 기술습득 속도보다 기술발전 속도가 빠르기 때문에 어느 시기(학창 시절)에 또는 어떤 계기(주어진 업무)를 통해 배우고 익힌 그 상태로 머물러 있으면 시간이 흘러 낙오하게 되고, 후임자보다 낮은 혹은 비슷한 수준의 능력을 가지게 되면서 서열의 의미가 없어져 버린다. 결국 무너진 위계를 세우기 위해 능력이 아닌 다른 무언가를 ..

데이터 엔지니어, 데이터 분석가, 데이터 사이언티스트, 비즈니스 애널리스트 등은  데이터를 다루는 전문지식과 경험을 가진 전문가로 디지털 전환의 핵심이다. 2016년 알파고가 이세돌을 이기면서 빅데이터가 대중적 이슈가 된 후로 기대와 함께 여전히 인기 있는 전문직 중 하나다. 그래서인지 실무에서 데이터 전문가들과 일해보면 (주체적이고 호기심 가득한 전문가들도 있지만) 데이터를 다루는 기술과 지식 자체만으로 인정받고자 하는 경향들이 있다. 즉 요청에 따라 자신이 데이터를 다루는 활동(데이터 처리, 분석, 모델링, 자동화 등) 그 자체로 만족할 뿐, 그 활동으로 변화가 있으면 좋고 없어도 어쩔 수 없다는 마인드다.당신이 가지고 있는 기술과 지식은 재주인가 능력인가각자 할 일만 하면 되는 정서라고 하기에는 고..

모든 혁신은 현상 뒤에 숨겨진 메커니즘을 찾으면서 시작된다. 좋은 전략과 전술은 고객을 정확히 이해에서 나오고, 전략과 전술은 테크닉이 아닌 고객에 대한 이해를 바탕으로 할 때 효과적이다.첫 번째 이야기에서 현상 뒤에 숨겨진 원리를 발견해야 혁신이 가능하다는 얘기를 했다. 그 예시들에 대해서 이번 편, 다음 편에 이야기해 보려. 한다. 첫 번째 얘기는 나이팅 게일이다. 간호사로 잘 알려진 나이팅 게일은 간호학을 발전시킨 동시에 통계학자였다. 1853년부터 1856년까지 영국과 프랑스의 연합군이 러시아와 싸운 크림전쟁에 간호사로 참여한 나이팅게일은 영국군 사망원인을 시각화한 로즈 다이어그램으로 불리는 그래프 등을 활용하여 현상을 해석하는 등 통계학자로서 공헌하며 큰 변화를 이끌어냈다. 당시 전쟁에서 부상자..

바꾸고 싶은 대상을 정했다면 대상과 환경에 대해서 이해할 차례이다. 디지털 전환에서 대상과 환경을 이해한다는 게 무슨 말일까.데이터 사이언스가 구체적으로 뭐야?데이터 사이언스, 데이터 사이언티스트라는 말을 흔히 쓴다. 그런데 쓰는 사람도 듣는 사람도 정확히 데이터 사이언스라는 정의에 대해서 구체적인 이해가 없는 경우가 많다. 대략 데이터를 사용하고 분석을 하거나 모델을 만드는 그런 비슷한 것이라는 정도로 이해한다. 저자도 오랫동안 데이터 사이언티스트는 분석, 모델링, 엔지니어링을 모두 수준급으로 하는 높은 레벨의 데이터 경력자 정도로 이해하고 있었다.인간이 망원경을 가지면서 감각을 넘어서는 세계가 있다는 것을 알았다. 과학의 핵심은 저는 감각을 넘어선 것이라고 생각한다. 감각의 단계에 있을 때 그걸 기능..

많은 회사들이 기술과 인력을 투자해서 제품과 서비스를 만들어서 시장에 내놓는다. 하지만 이 제품을 소개하고 사용할 사람들이 누구인지 대답하지 못하는 경우가 많다. 먼저 만들어 놓은 후 이 서비스를 활용할 누군가를 찾아다니기 바쁘다. 그리고 관심을 보인 사람의 한마디 한마디에 제품의 스펙이 변경되거나 새로 개발되는 경우도 생긴다. 모든 사람들을 만족시키려면 아무도 만족할 수 없고, 단 한 사람을 제대로 만족시키면 모두가 만족한다- 책 '배민다움' 중 -분명 아무 근거가 없더라도 상상으로라도 고객을 정의해 놓는 것이 매우 중요한다. 그 기준이 앞으로의 모든 의사결정에 있어 기본적인 판단 기준이 되기 때문이다. 이 말을 뒤집으면 기준이 없으면 모든 의사결정에 기본적인 판단기준이 없다는 말이 된다. 일단 제품을..

뭔가 변화시키고 싶은 것이 정해졌다면 이제 어떻게 실현시킬지 고민할 차례다. 인간은 많은 발전을 이루면서 많은 문제들을 해결해 왔고, 해결하는 과정은 반드시 의사결정을 거치게 된다. 영화에서 보면 과거에 왕이 무속인의 점괘에 따라 나라일을 결정했던 것이 지금 와서 돌아보면 비논리적이고 우스워보일 수도 있지만, 그 당시에는 왕도 무릎을 꿇고 경청할 만큼 빅데이터만큼이나 의지가 되는 의사결정 방법이었을 것이다.   반대로 옛날에 이미 일종의 데이터 기반 의사결정을 내리는 경우도 볼 수 있다. 조선 시대 세종대왕은 천문학자들의 의견을 경청하며 나라의 중요한 결정을 내렸다. 이는 천문학자들이 별의 움직임을 보고 미래를 예측했는데 일종의 데이터 기반 의사결정이라고 볼 수 있다.  여기서는 다양한 의사결정 방법들 ..