사업이 어느 정도 궤도에 오르고 서비스가 안정화되기 시작할 때 data driven 의사결정은 서비스를 최적화시키고 누구에게나 좋은 서비스를 만들 수 있게 도와준다. 하지만 data driven만 고집한다면 좋은 상품을 만들 수 있을지 몰라도 위대한 상품을 만들기는 어렵다. 최적화 위주의 로컬 영역 디자인을 하다보면 필연적으로 어느 순간 한계점에 도달하게 되기 때문에 보다 나은 경험(목표)을 위해서는 부정적 골짜기를 이겨내고 글로벌한 변화를 통해 더 높은 봉우리(목표)로 나아가야 한다. 그리고 이를 위해서는 data driven에서 벗어나 data informed, data aware의 영역으로 다시 나아가 새로운 기회를 포착할 수 있어야 한다.
Data aware(데이터 인식)은 data driven을 포함한 다양한 의사결정의 기준을 이해하고 인정하는 것이다. Data driven은 명확한 질문에 대한 답이 필요할 때 쓰이는 방식이라면, data aware은 문제에 맞는 적절한 데이터 분석 방법을 결정하고 워크샵, A/B test 등 다양한 방법을 이용해 답에 도달한다. 아직도 데이터를 들여다보면 큰 그림을 보기보다는 데이터 자체에 매몰되어 버리는 경우가 많다. 데이터 분석이라는 것은 data analyst가 쓰는 무기 중 하나일 뿐 이에 휘둘리지 않도록 유념해야겠다.
Future Data Analyst