데이타는 데이타일 뿐이고

사람들이 웹 사이트를 사용할때 마다 웹 브라우저는 사이트에 정보를 요청하면서 자기 정보도 보낸다. 그래서 그 사이트의 서버의 로그라는 것에는 간단한 사용자의 환경과 사용한 웹 페이지가 무엇인지 기록된다.

인터넷 기업중에는 패널들에게 소프트웨어를 깔게 해서 사람들이 웹 사이트를 사용할때 마다 로그를 기록해서 분석을 해주는 회사들이 있다.  그런데 로그 분석한 보고서에는 우리가 원하는 정보가 없는 경우도 있다.

“소프트웨어 까지 깔았으니 이런 데이타가 분명 있을 텐데 왜 보고서가 없을까?”

사람이 하는 일이니 없을 수도 있다.

그런데 여기에 다른 관점에서 생각해보면 이렇다.

“데이타 만지는 사람은  대부분 데이타 자체에 집중 하고 활용이 주된 활동이 아니므로 그게  어디에 어떻게 쓰일지 모른다. 그러니 데이타를 활용한 보고서에 우리가 원하는 내용이 없을 수도 있다”

한번은 어떤 웹 로그 패널을 가진 회사에서 웹 로그를 이용해서 리서치를 해주겠다고 한적이 있었다.

이러 이러한 데이타를 가지고 있으니 필요한 리서치가 있으면 용역을 해줄 수 있다는 것이다.

난 이렇게 물었다.

“그 데이타가 있으면 비지니스에 우리는  뭘 알 수 있을까요? 우리 회사 상황에서 가장 중요하게 해야할  리서치는 뭘까요?? ”

그 임원은 이랬다

“무엇을 해야 할지는 귀사에서 아실테고, 저희는 로그를 이용해서 필요한 리서치를 해드릴 수 있습니다”

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리서치를 한다는 사람들이 이렇다. 경영을, 마케팅을, 제품 기획이나 디자~인을, 엔지니어링을 하는 사람들은 데이타를 활용하지만, 리서치는  그런 사람들이 활용할 수 있도록 데이타를 생성하고 가공하고 해석해서 제공하니 가지고 있는 데이타가 뭐에, 어떻게 쓰일지를 각 역할보다 더 잘알 리가 없다.

물론 마케팅이나 인터넷 제품관리자의 경우에는 필요한 데이타를 이용해서 원래 자기의 목적을 달성하는데 사용한다. 그러나 정작 무슨 데이타가 있는지 모르거나, 그러한 데이타를 어떻게 생산하고 가공하고, 데이타 자체가 무슨 의미인지 모르는 경우도 있다.

그래서 리서처는 경영전략과 마케팅, 제품전략, 제품기획, 디자~인, 엔지니어링에 대해서 그 역할만큼은 아니라 하더라도 그 역할에 대해서 실무 스킬을 가지고 있어야 한다.  그래야 언제 어디에 어떤 데이타를 어떻게 만들어서 어떻게 쓸지 알 수 있다.

통계를 아주잘 하거나 사용성 테스트나 포커스그룹, 설문조사를 아주 잘하는 리서처도 잘 프레임웍되어 있고, 사람들을 주눅들게 하는 통계값들이랑 같이  그럴싸한 도표를 보여주면서도  별 다른 인사이트나 임플리케이션이 없는 보고서를 만들어 낼 수 있다.

데이타는 그냐 재료이다. 그게 음식재료라면 음식이 되어야만 의미가 있다. 국에 들어갈지, 어떤 반찬에 들어갈지에 따라서 활용도 달라진다. 물론 가장 중요한 것은 언제 어떤 음식을 해야 하는지이다.

데이타를 먼저 가지게 될 수도 있고, 필요에 의해서 데이타를 만들 수도 있다. 여기서 데이타는  그 ‘필요’에 대한 ‘최종 목적’을 위해  필요한 것인지 데이타는 그냥 데이타일 뿐이다.

데이타는 정보가 되어야만 의미가 있다. 그렇지 않은 데이타는 아무것도 아니다.

리서치는 데이타를 다루고, 엔지니어는 기술을 다룬다.  데이타는 정보가 되어야만 의미가 있고, 기술은 용도에 쓰여야 의미가 있다.  이런 데이타도 있고, 이런 기능도 있다고 하는 것은 아무것도 없는 것과 같다.

데이타는 데이타일 뿐이고!

불러줘야 꽃이 된다. 쓰이지 않으면 아무것도 아니다.

그럴려면 + 자형이건 T자형이건 간에 자기 역할과 관계된 역할과 도메인을 잘 이해해야 한다.

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