“객관적 사실과 데이터에 기반 한 의사결정을 하라”

문석현/ 데이터 스페셜리스트(「빅데이터 마케팅, 데이터는 답을 알고 있다」의 저자)

데이터 마이닝으로 박사 학위를 받은 것으로 알고 있습니다. 이 분야를 전공하게 된 계기가 있었습니까?

원래 저는 전산학, 그러니까 프로그래밍을 전공했습니다. 어려서부터 컴퓨터나 게임을 좋아해서 컴퓨터를 활용한 일들을 해 보고 싶다고 생각을 했었죠. 대학원에서는 생물정보학을 연구 했었는데, 사실 우연한 계기에 데이터 분야를 접하게 됐습니다. 원래 인공지능이나 데이터마이닝 이런 분야에 관심이 있었는데, 지도교수님께서 새롭게 이 분야로 눈을 돌리면서 우연한 기회에 이 분야를 전공하게 됐습니다.

데이터 마케팅 전문가로서 어떤 경력을 쌓았는지 궁금합니다.

대학원에서 박사 학위를 받을 때쯤 연구자로서의 삶에 회의를 느꼈습니다. 제가 하는 연구가 사람들의 삶과 동떨어져 있다는 생각이 많이 들었죠. 사람들의 삶을 바꾸는, 좀 더 실질적인 일을 해 보고 싶었습니다. 그래서 비즈니스를 배워보고 싶다는 생각으로 IT/게임 업계에 취업을 하게 되었고, 그 중에서도 사업/전략기획 직군으로 직장생활을 시작했습니다. 그런데 막상 일을 해 보니 비즈니스 측면에서 데이터가 매우 중요한 역할을 한다는 것을 알게 되었습니다. 특히 제가 공부했던 분야와도 밀접한 관련이 있어서 데이터 마케팅 분야에서 경력을 쌓게 되었습니다.

‘데이터 사이언티스트’가 아니라 ‘데이터 스페셜리스트’라고 알고 있습니다. 어떤 차이가 있나요?

일반적으로 데이터 사이언티스트라고 하면 데이터를 다루는 방법론의 전문가를 의미합니다. 데이터마이닝이나 통계학 등에 해박한 지식을 가진 사람들이죠. 문제는 데이터를 활용하는 데에 있어서 이러한 능력이 기반이 되기는 합니다만, 더 중요한 것은 그것이 비즈니스적으로 어떠한 의미를 가지는 가에 있습니다.

이 영역을 제대로 아우르지 못하면 비즈니스 데이터 분석은 무용지물이 되어버리고 맙니다. 따라서 비즈니스 데이터를 분석해서 실제로 활용할 수 있게 하기 위해서는 데이터 사이언스 측면에서의 지식뿐만 아이라 IT시스템 전반에 관한 지식과 비즈니스를 이해하는 능력까지 필요합니다. 이처럼 폭넓은 분야에서 종합적인 역량을 갖추고 회사가 비즈니스를 하는 데에 있어서 데이터가 주는 이점을 최대한 활용할 수 있도록 조직을 이끌어 나갈 수 있는 사람이 ‘데이터 스페셜리스트’입니다.

데이터 스페셜리스트가 되기 위해서는 IT시스템과 비즈니스를 두루 아우르는 능력이 필요하다고 하셨는데요. 문제는 IT시스템(개발자) 분야에서 이해하는 데이터와 비즈니스(마케팅) 관점에서 보는 데이터의 의미가 사뭇 다르다는 것에 있지 않을까요?

그렇습니다. 기업에서 엔지니어들이 쓰는 용어와 마케터들이 쓰는 용어가 다른 게 사실입니다. 한쪽에서는 시스템도 이해 못하면서 요구사항만 많다고 불평하는가 하면, 또 한쪽에서는 비즈니스 측면에서 원하는 데이터를 왜 바로 내놓지 못하냐고 타박을 합니다. 그래서 무엇보다 양쪽을 다 이해하는 것이 필요합니다. 경험상 엔지니어들이 비즈니스 측면을 이해하는 것이 보다 더 접근하기가 수월합니다. 이를 위해서 엔지니어들이 마케팅이나 사업전략 부문 등에서 일을 해볼 수 기회가 있다면 가장 좋을 것입니다.

현재 국내 기업들의 데이터 마케팅의 수준과 이슈, 향후 발전 방향 등에 대해서 간략하게 말씀해 주십시오.

이 분야에서 앞서가는 기업들은 꽤 오래전부터 투자를 하고 성과를 내기도 했습니다만, 과학적이고 일반적인 접근방법이라고 하기는 어려웠습니다. 하지만 많은 기업들이 기존의 접근방법으로 한계에 부딪히면서 데이터로 눈을 돌리게 되었습니다. 현재는 온라인 마케팅 캠페인을 할 때에는 기본적인 수준의 정량적인 데이터, 예를 들어 마케팅 캠페인으로 유입된 수치 정도는 다들 파악하고 있습니다.

하지만 그 이상은 잘 안 보고 있죠. 앞으로는 온라인 마케팅으로 유입된 이후에 마케팅 대상자들이 어떤 행동을 하는지를 기업 내부의 데이터와 연계해서 파악하고, 그에 맞는 맞춤형 서비스를 제공하는 개인화 및 타깃팅이 실질적으로 중요한 화두로 떠오를 것으로 보입니다.

데이터 마케팅 분야에 관심을 갖고 있는 이들이 많습니다. 이 분야의 전문가가 되기 위해서 어떤 준비가 필요할까요??

데이터 마케팅 분야는 다양한 지식을 필요로 합니다. 우선적으로 마케팅 분야의 지식이 필요하고요, 데이터를 처리하기 위한 방법론, 이를테면 통계학이나 전산학 측면의 지식도 필요합니다. 게다가 데이터가 생성되고 저장되는 IT 시스템에 관한 지식도 필요합니다. 만약 어느 한 쪽에만 치우쳐 있다면 제대로 된 성과를 낼 수가 없습니다.

마케팅 캠페인만 열심히 하는 사람이라면 실무는 잘 알지만 그 효율을 개선하고 고도화하는 일은 할 수 없습니다. 반대로 통계학 등 데이터 처리하는 방법론만 잘 아는 사람은 현실과 동떨어진 이야기를 하게 됩니다. 그렇게 되지 않도록 다양한 분야에서 경험을 쌓을 필요가 있습니다. 마케팅 실무도 해 보고, SW 개발도 해 보고, 통계학도 공부하고 DBA도 해 보는 등 다방면에서 경험이 필요합니다.

책이나 강연에서 데이터 중심 경영을 강조하셨습니다. 구체적으로 이것이 무엇이고, 왜 중요한가요?

데이터 중심 경영의 핵심은 한 마디로 요약하자면 ‘데이터와 객관적인 사실에 기반한 의사결정’입니다. 회사에서 경영을 하다가 보면 수없이 많은 크고 작은 의사결정에 직면하게 됩니다. 거기서 내린 결정들이 쌓여서 결국 비즈니스의 흥망성쇠를 결정하게 되는 것이죠. 문제는 무엇을 근거로 의사결정을 내릴 것인가 입니다. 기존의 많은 조직들이 경험과 직관에 의존해서 의사결정을 내려왔는데, 이제는 그것만으로는 한계에 다다른 것이죠. 그러면 여기에 대체 무엇이 더해져야 하느냐? 그것이 바로 데이터입니다. 객관적인 사실과 데이터에 기반해서 의사결정을 내리면 자연히 의사결정의 질이 올라갑니다.

때로는 경험에 의한 직관이 데이터 보다 더 큰 성과를 내는 경우도 있는 것 같습니다. 그럼에도 데이터를 가장 우선적으로 고려해야 할 요소인가요?

모든 의사결정을 데이터 가지고 할 수는 없습니다. 가령, 완전히 처음 하는 일 같은 경우에는 참고할 수 있는 데이터가 없습니다. 이런 경우라면 실패해도 타격이 크지 않다는 전제 하에 가급적 빨리 시도해 보는 것이 정답입니다. 대신에 이런 시도에서는 가능한 한 많은 데이터를 얻어야 할 것입니다. 예컨대 과거에 유사한 제품이 없었던 신규 제품을 가지고 마케팅 캠페인을 한다고 하면 어떤 매체가 효율적인지 알 수가 없습니다.

다른 마케팅 캠페인에 관한 데이터가 있다고는 하지만 상황이 다를 수 있으니까요. 그렇다면 우선 시도해 보고 데이터를 남겨서 어떤 방법이 효율이 좋은지를 찾아야 합니다. 그러면 다음부터는 데이터 기반으로 의사결정을 할 수 있게 됩니다.

책에서 강조했던 소프트파워 리더십이란 무엇이고, 이것이 조직에서 왜 중요한가요??

리더십이란 사람들을 움직여서 조직을 이끌고 나가는 것입니 것이냐 하는 점입니다. 구체적으로 이것은 조직 내에서 의사결정이 어떻게 이루어지고 조직 내 소통이 어떻게 이루어지느냐 하는 것인데요. 소프트파워 리더십은 조직원들이 말단까지 자발적으로 움직이게 만드는 것입니다.

그렇게 하려면 ‘왜 그 일을 해야 하는가’라는, 이른바 조직의 비전이 공유되고 공감을 얻어야 합니다. 이를 위해서 여러 가지 방법이 있지만 데이터에 기반해서 객관적으로 조직원들을 설득하고 소통하는 것도 사람들을 자발적으로 움직이게 만드는 효과적인 방법 중 하나입니다.

<책 소개>
「빅데이터 마케팅, 데이터는 답을 알고 있다」

‘빅데이터’라는 키워드가 화두로 떠오르기 시작한 것은 2012년 전후였다. 이때부터 언론에서도 빅데이터라는 단어가 심심치 않게 언급되기 시작했으며, 정부도, 기업도 이 트렌드에 관심을 갖기 시작했다. 특히 이때부터 해외의 사례들도 집중적으로 조명되기 시작했다. 예컨대 구글과 같은 회사가 많은 부분 데이터 기반으로 움직이고 있다는 사실을 알게 됐으며 이런 회사들이 일하는 방식을 벤치마킹해서 우리 기업들도 일을 더 잘 할 방법이 없을까라는 것이 한국사회의 화두로 떠오른 것이다.

하지만 ‘데이터를 경영에 활용하겠다’라는 접근방법은 꽤 오래전부터 있어왔다. 1990년대 말과 2000년대 초를 거치면서 DW(Date Warehouse)라고 하는 키워드가 메가 트렌드를 이루었던 시절이 있다. DW란 한마디로 ‘분석과 경영, 그리고 의사결정에 활용하기 위한 도구로서의 데이터’라고 할 수 있다. 이 시기에 금융기관을 중심으로 DW 인프라에 막대한 예산을 투입했던 적이 있다. 하지만 결과는 좋지 못했다. 많은 회사에서 막대한 돈을 들여 구축한 정보 인프라가 제대로 활용되지 못하고 사장되어가고 갔다. 또 이러한 프로젝트를 주도했던 사람들은 회사 내에서 설 자리를 잃고 회사를 떠나거나 다른 부서로 옮겨야 했다.

그런데 ‘데이터를 경영에 활용하겠다’라는 명제가 다시 화두가 된 이유는 데이터 저장 및 처리 기술의 발달로 예전에는 처리가 불가능했던 대용량의 데이터를 값싼 비용으로 저장하고 분석할 수 있게 되었기 때문이다. 이는 전문지식이 없는 사람의 입장에서 보면 매우 대단한 신기술이 나온 것 같고, 정말 많은 것들이 가능할 것 같은 느낌이 든다. 하지만 이 분야를 잘 알고 있는, 이미 실패를 경험해 본 사람이나 조직의 입장에서는 조심스러울 수밖에 없는 것이다.

그렇다면 예전에는 도대체 왜 실패했던 것일까? 간단하다. 데이터를 쌓아 두기만 했기 때문이다. 데이터를 모으는 것만으로는 아무것도 할 수 없다. 쌓아둔 데이터를 비즈니스에 활용해야 한다. ‘구슬이 서 말이라도 꿰어야 보배’라는 속담이 있는 것처럼, 경영이든 마케팅이든 고객관계관리(CRM)이든 활용할 수 있어야 한다. 이렇게 되려면 단순히 데이터를 가지고 있는 것만으로는 안 된다. 기업이 가지고 있는 데이터가 비즈니스 속으로 자연스럽게 녹아들 수 있도록 분위기가 조성되어야 한다. 하지만 한국의 기업들은 대부분 이 부분은 등한시하면서 정보인프라만 구축해 놓고 뭔가 될 것으로 기대했고, 그래서 결과가 참혹할 수밖에 없었던 것이다.

저자는 직장생활을 하면서 ‘기업이 가지고 있는 데이터를 어떻게 비즈니스에 활용해서 성과로 연결시켜야 하나?’라는 고민만 집중적으로 해 왔다. 그 과정에서 다른 사람들과 마찬가지로 많은 실패를 맛보기도 했지만, 차츰 어떻게 해야 하는지도 알게 되었다. 그래서 그 경험을 다른 사람들과 나누고 싶어 이 책을 냈다. 저자는 엔지니어 출신이지만 책에서는 엔지니어링에 관한 이야기는 의도적으로 뺐다. 이제는 엔지니어들도 비즈니스를 알아야 하고, 비즈니스 하는 사람도 기술을 알아야 하는 시대가 되었기 때문이다. 그것을 이해하는 데에 이 책 속의 이야기가 작게나마 도움이 된다면 그것이 행복이요, 보람일 것이다.

출처 : 한국데이터베이스진흥원

제공 : 데이터 전문가 지식포털 DBguide.net