회사에서 데이터 너머를 바라볼 줄 아는 힘

배경

• CEO Staff의 위치를 벗어나 프로덕트 실무로 팀을 이끈지 이제 한 달이 막 지나갔다.
• 정말 많은 일들이 있었고, 이런 일로 팀들간에 조율이 필요할 수도 있겠다도 깨달을 수 있는 시간이었다.
• 그야말로 "너도 옳고, 너도 옳다"라는 형태로 일의 시비를 정할 수 없는 게 이런 상황이구나도 깨달을 수 있는 시간이었다.
• 그러면서 CEO Staff으로 데이터를 바라볼 때 당연하다고 생각했던 것들이 나와서 보니 그렇지 않은 게 많았고, 이를 잊지 않기 위해서 이런 내용을 기록한다.

데이터는 중요하다.

• 최근에 빅테크의 빠른 성장, 그리고 AI의 가능성이 실무에 적용됨에 따라서 데이터의 중요성은 어느 때보다 강조되고, 전공 가릴 것 없이 데이터 활용방안을 공부하고 있다.
• 수학은 가장 명료한 언어이고, 불확실성을 정량적으로 표현할 수 있는 근거를 제공해주고 데이터는 수학을 활용해서 (인지하고 있는 )상황에서 가장 최적의 답을 산출하는데 도움을 준다.
• 이러한 사실은 급변하는 상황에서 빠르게 의사결정을 하고 대량 데이터에 기반해서 Input-Output간의 패턴을 발견해서 자동화하는 추천시스템 등으로 발전해서 현재 실무에 많이 적용되고 있는 것이 사실이다.
• 뿐만 아니라 Operation Research 형태로 최적의 의사결정을 하거나, 또는 EDA(Exploratory Data Analysis)  형태로 인사이트를 찾는 것 역시 스타트업부터 대기업까지 두루두루 많이 활용하고 있다.
• 이전에는 IT부서만이 데이터를 다루고 사업부서는 적절히 자동화된 보고서라든가, 낮은 수준의 활용이 주를 이뤘는데 요즘 사업부서는 SQL Query도 직접 다루고 테이블을 설계하는 경우도 종종 볼 때가 많다.

"데이터도 중요하다"를 이해해야 한다.

• 하지만 내가 CEO Staff으로 일을 해보니, 데이터는 중요하지만, 데이터만이 오롯이 중요하고 데이터에 의해서 모든 의사결정이 이뤄지지 않는 경우가 다반사였다.
• 회사의 모든 전략은 Vision으로부터 시작해서 Mission을 거쳐 Staretegy를 지나 Action으로 이뤄진다. 이런 단어들은 사실 입사해서 잠깐 듣고 지나가는 것처럼 보일 때도 있지만, 회사내에서는 하나의 조직문화로서 모든 의사결정을 하는데 있어 기준이 되곤 한다.

• 어떤 이는 회사가 매출만 내면 되는게 아니냐라고 하지만, 위에 언급한 요소가 결합해서 의사결정의 기준을 만든다.
• 그리고 이들을 실행해나가거나, 또는 수립하는 상황에서 데이터가 중요한 것이지 데이터가 홀로 존재할 수 없다.
• 그럼에도 불구하고 종종 부서간 의견 조율을 하다보면 어느 한 쪽은 사업의 목표만 틀린 근거를 가지고 주장할 때가 있고  또 어떤 부서는 상대방의 의견도출의 배경에 대한 이해 없이 수치적 근거만을 가지고 논쟁을 키울 때가 있다.
• CEO Staff으로 일해보니, 이런 커뮤니케이션 형태 모두 다 잘못되었다는 것을 알 수 있었다. 다들 반쪽짜리 대화만 하고 있기 때문이다.
• 그래서 멘토링을 하러 가면 항상 데이터 이야기에 앞서 내가 했던 업무와 회사의 비전이 어떻게 결합되는지 설명을 하는 편이다.
• 주니어 정도야 그렇게 기술적인 관점의 이야기만 하면 상관없겠지만, 조직장이 되고 또 상위 조직장이 되면 회사 전체의 관점에서 기술을 이야기할 수 있는 역량이 매우 중요하다고 생각한다.
• 특히 전사가 힘을 모아 어떤 공통의 목적을 달성하려고 하다보면 데이터를 모르는 부서가 더 많아서 데이터만을 가지고 오롯이 뭉쳐서 일을 하기 어려운데, 이럴 때는 정말 전사의 방향을 이해하고 데이터도 보고, 데이터로 표현할 수 없는 정성적인 것도 통합적으로 바라볼 수 있는 태도가 없다면, 그 회사는 비효율적인 업무형태를 가지고 비효율의 숙련화를 빠르게 진행중이라고 볼 수도 있다.
• 그래서 초기에는 제목 "데이터도 중요하다"라고 지었다. 오롯이 데이터만으로 일을 하기 어려운게 회사이니까 말이다.