데이타에서 통찰을 뽑아 내는 방법

대학의 연구 뿐만 아니라 기업의 경영활동에서 여러 종류의 데이타를 수집하고 다루게 된다.
기업의 경우 매출액, 시장 점유율, 브랜드인지도, 소비자요구사항, 사람들은 어떻게 생각하더라/쓰더라 등등의 여러 숫자나 또는 정성적인 데이타가 있다. 데이타는 말 그대로 자료이다. 데이타가 어떤 의미를 갖는지가 없으면 그냥 숫자나 기술에 불과하다. 데이타가 먼저가 아니라 해당 목적에 대해서 데이타를 얻었기 때문이다. 따라서 데이타에서 의미를 뽑아 낼 수 있느냐에 따라서 데이타는 꽃이 되기도 하고 아무 의미가 안될 수도 있다.
데이타에서 의미를 뽑아 내려면
데이타에서 의미를 뽑아 내기 위해서는 리서처, 도메인 전문가, 역할전문가 이 세 역할이 필요하다고 생각한다.
데이타를 수집하는 사람은 원래 측정하는 것 자체에 대한 주된 역할을 한다. 데이타를 수집하는 사람은 해당 도메인이나 역할 전문가에 비해서 얻은 데이타가 무슨 의미인지 잘 모를 수 밖에 없다. 데이타를 만지는 사람이 한심해 보일 때 중 하나는, 얻은 데이타를 보고 이게 뭘 의미하는지, 왜 그런지, 그래서 어떻게 해야 하는지를 제대로 보지 못하는 경우이다.
도메인에 대한 전문가가 있다. 예를 들어 인터넷 쇼핑에 대한 데이타라면 쇼핑 자체나 인터넷 쇼핑이란 내용의 전문가를 말한다. 보통 해당 서비스 비지니스 책임자나 제품 관리자들이 이에 해당하는 경우가 많거나 내용에 대한 경험이 많은 사람들이다. 대신 이들은 실제 데이타를 직시 하기 보다는 기존의 경험으로 인해 행성된 틀과 고정관념 때문에 오역을 하거나 혁신을 할 수 있는 측면을 놓칠 수도 있다.
역할 전문가도 있다. 마케팅, 인터렉션 설계, 비지니스 기획, 경영자, 시각 디자이너, 엔지니어 등등 경영활동에서의 역할을 말한다. 이 역할자는 같은 데이타라도 해당 역할에서 어떤 의미를 가지는 지를 볼 수 있는 눈이 있다. 이들도 도멘인 전문가처럼 데이타 자체를 직시하거나 데이타와 경험과의 괴리가 있을 수 있다.
데이타는 데이타를 뽑기 위해서 데이타를 뽑는 것이 아니라 어떤 것을 알아내기 위해서 데이타를 뽑은 것이다. 만약 데이타를 보는 프로그램을 만든다고 할때, 데이타를 처리하는 프로그래머는 데이타 추출에 대한 규칙을 잘 알아야 하고 알게 되지만, 뭐에 써 먹는 것인지를 모르면 이 데이타들은 현란한 그래프와 표로된 숫자들의 나열 그 이상이 아니게 된다.
결국 데이타의 진짜 의미를 알기 위해서는 산업에 대한 도메인 전문가와 각 역할자와 데이타를 수집한 리서처가 모여야만 가능하다.
리서치 회사에 의뢰를 하거나 회사 내부에 리서치 조직이 있는 경우에 리서치가 이 일을 하기도 한다. 그러나 웬만히 산업 및 역할에 대한 내공을 가진 리서처라고 하더라도 이런 협업없이 만들어낸 리서치 보고서는 비싼 종이장에 불과하다. 혼자 다 할 수 없는 세상은 아니다. 같이 해야 한다.