1-2. 우리는 왜 데이터 효과가 없을까

빅데이터를 소재로 한 많은 성공신화들이 만연하다. 아마존이나 쿠팡처럼 디지털화를 통해서 흑자전환에 성공한 사례들이나 챗 GPT를 시장에 내놓은 Open AI의 급성장 스토리들은 데이터 산업에 종사하지 않는 사람들도 데이터에 대해 관심을 가지게 하기 충분하다. 그런 광고효과 덕분에 실제 거의 모든 분야에 데이터, AI, 머신러닝이라는 단어가 붙기 시작했다. 심지어 YG 엔터테인먼트 같은 데이터와 상관이 없을 것 같은 분야까지 데이터를 활용하고자 하고 있다.

<YG 엔터테인먼트 데이터 사이언티스트 구인광고>

그러한 시도는 흔히 데이터 관련 학과를 나온 인력을 고용해서 데이터를 수집/처리해서 분석을 하거나 모델을 만드는 팀이나 인력을 별도로 구성하는 방식으로 진행된다. 그럼에도 큰 변화나 혁신이 이뤄지지 않는 경우가 여전히 많다. 오히려 오랜 시간이 흐른 뒤에 처음 기대와 달리 가시적인 변화가 이뤄지지 않아서 데이터에 대한 기대가 회의로 바뀌고 더이상 기대는 안되지만 없앨 수는 없는 계륵 같은 조직으로 남는 경우가 더 많다. 여기서는 데이터를 활용하여 가시적인 비즈니스 변화를 만드는 방법을 끊임없이 연구하고 필드에서 실무부서들과 부딪히며 깨달은 노하우들에 대해서 이야기하고자 한다.