빅데이터, IT업계 사람 중 이 단어를 모르는 사람은 거의 없을 것이다. 조금 더 관심 있는 사람은 구글이나 아마존이 비즈니스에 빅데이터를 활용한다는 사실도 알고 있을 것이다. 실제 빅데이터가 우리 삶을 알게 모르게 바꾸고 있지만, 빅데이터 전문가가 무엇을 하는지는 잘 알지 못한다. 게임회사에서 소셜커머스에 이르기까지 여러 분야에서 다양한 경험을 쌓은 데이터 스페셜리스트 문석현 박사를 만나 빅데이터 세계를 소개한다.
-자기소개를 부탁드린다.
▲더올리비아에서 데이터 스페셜리스트로 일하는 문석현이다. 데이터마이닝으로 박사학위를 받고 인터넷·게임 분야에서 만 8년째 데이터를 활용해서 비즈니스 성과로 연결시키는 일을 해왔다. 네오위즈, 넥슨, 티켓몬스터, 쿠팡을 거치면서 많은 성공과 실패를 경험했고 이를 바탕으로 비즈니스 데이터 분석에 관한 책 ‘빅데이터 마케팅:데이터는 답을 알고 있다’를 썼다.
-데이터 스페셜리스트는 어떤 사람인가.
▲데이터 분석가나 데이터 과학자라고 하면 보통 통계나 데이터 마이닝 기법에 능한 과학자 이미지를 상상하기 쉽다. 하지만 비즈니스 현장에서 일하는 데이터 과학자는 그런 이미지가 아니다. 오히려 비즈니스 영역과 IT 영역을 넘나들며 계속해서 소통하고 그 가운데서 데이터를 어떻게 활용할 것인지를 고민하는데 시간을 보낸다.
저는 데이터 분석가나 데이터 과학자라는 용어 잘 안 쓴다. 동료들도 저를 ‘데이터 스페셜리스트’라고 부른다. 데이터 기반 고객 편의성 증대나 새로운 가치 창출 같은 비즈니스 성과를 끌어올리는 방법을 고민하는 사람이란 의미다. 물론 개발이나 분석도 하지만, 그 이상의 통찰을 필요로 하는 일이다.
-학문 대신 현직으로 뛰어들게 된 계기는 무엇인가.
▲실제 비즈니스를 해보고 싶었다. 연구실에서 했던 연구는 실생활에 잘 적용이 되지 않는 경우가 많았다. 저는 연구가 실제 생활에 적용돼 사람 생활을 바꾸는 것에 관심이 많았기 때문에 교수 대신 비즈니스 세계로 뛰어들게 됐다.
게임회사에서 시작을 하게 된 계기는 지인 소개였다. 대학 친구 가운데 인터넷·게임 비즈니스 분야에서 성공한 친구가 함께 일해 볼 것을 권했다. 당시에는 잘 몰랐지만, 지금 보면 괜찮은 기회였다. 왜냐하면 이 분야 회사들이 IT나 소프트웨어 개발에 관한 한 국내 최고 수준 역량을 보유한 회사이기 때문이다. 소프트웨어 분야에서 역량이 약하면 데이터 분석을 제대로 할 수 없다. 소비재나 카드, 보험 같은 회사도 데이터 분석 열심히 하지만, 그만큼 오래된 분야이기 때문에 혁신적 시도를 하기 어렵다.
-빅데이터가 화두가 되는데, 이 현상에 대해 어떻게 생각하나.
▲크게 두 가지를 이야기하고 싶다. 첫 번째는 이 추세는 일시적 유행이 아니다. 비즈니스에서 생성되는 데이터를 경영에 활용하자는 접근방법은 오래 전부터 있었다. 1990년대 말에서 2000년대 초 사이에서 데이터 웨어하우스(Data Warehouse)라는 키워드로 기업들이 많은 투자를 했던 분야다.
두 번째는 이러한 접근방법이 결코 쉬운 일이 아니다. 그렇게 DW 구축에 막대한 예산을 퍼부어 프로젝트를 진행했던 회사 가운데 구축한 시스템을 제대로 활용해서 비즈니스 성과로 연결시키고 있는 회사는 거의 없다.
왜냐하면 조직 자체가 데이터를 활용해 비즈니스를 개선시키는 방법을 모르기 때문이다. 회사에서 의사결정을 하는 방식 자체가 바뀌지 않으면 안 된다. 물론 이런 측면에서 아직 완전히 성숙했다고 볼 수는 없지만 많은 회사들이 점점 이러한 방향으로 가고 있다. 비즈니스 데이터 분석 분야 전망은 밝다. 잘 하는 기업은 점점 데이터 중요성을 깨달아가고 그렇지 못 한 기업들은 조금씩 도태되고 있다.
-맡은 프로젝트는 어떤 것이 있었나.
▲첫 직장인 게임회사에서는 마케팅 캠페인 성과 분석을 통해 효율적인 채널을 찾아 기업이 자원을 재배치할 수 있게 기여를 했다. 가장 최근에 했던 프로젝트는 소셜커머스에서 진행했던 개인화 프로젝트다. 어떤 사람이 구입한 상품을 분석해 고객 속성을 파악하는 것이다. 고객 특성에 맞게 추천 상품을 내보내 구매 전환율을 높이는 일이다. 또 분석에서 도출된 인사이트를 어떻게 활용하는가에 대한 연구도 했다.
-데이터 스페셜리스트가 되려면 어떻게 해야 하나.
▲데이터 분석에 필요한 역량은 크게 세 가지다. 첫 번째는 IT 시스템과 데이터를 처리하는 방법론, 통계학이나 데이터 마이닝 같은 분야 지식이다. 두 번째는 비즈니스 자체에 관한 이해다. 이를테면 고객이 누구이며 왜 돈을 쓰는지, 회사는 고객 요구를 만족시키기 위해서 무엇을 제공하는지 이러한 부분에 관한 통찰이 전제돼야 한다. 세 번째는 커뮤니케이션 능력이다. 자신의 주장이나 제안을 데이터에 뒷받침해 설득하는 능력이다. 그런 의미에서 자격증이나 석·박사과정이 필수는 아니다. 거기서 배울 수 있는 것은 데이터를 처리하는 방법론인데, 그것만 가지고는 안 되기 때문이다.
-학사 출신이 데이터 스페셜리스트가 되려면 어떤 준비를 해야 하나.
▲어떻게든 비즈니스 현장에서 데이터를 다룰 기회를 최대한 많이 얻을 수 있는 길을 선택해야 한다. 데이터 스페셜리스트는 데이터 처리 지식만 가지고는 될 수 없다. 사람을 설득하는 지혜와 비즈니스에 대한 인사이트도 필요하다. 이런 것은 학교보다는 현장에서 배양되는 능력이다. 꿈이 확고하다면 어떻게든 관련 분야에서 일할 기회를 잡는 노력을 해야 한다.
기업 채용과정에 관여한 적이 있다. 제가 중요하게 생각하는 것은 이 일에 대해 얼마만큼 진지하게 생각하느냐다. 이런 관점에서 공모전이 이 분야에 대한 확실한 의지와 꾸준한 준비를 해왔다는 사실을 어필 할 수 있는 도구다. 입상 여부보다 준비과정에서 사고방식과 일을 어떻게 처리하는지를 본다. 마찬가지로 통계관련 자격증은 취득에서 그치지 말고 배운 것을 실제로 활용해보면 좋다.
-일을 하면서 힘든 점은 무엇인가.
▲열심히 분석해서 내놓은 제안이 조직문화에 의해 거절당할 때다. 경영진이 데이터에 대한 중요성을 정확히 인지를 하고, 지원을 많이 해주는 환경이 필요하다. 데이터 스페셜리스트 작업은 눈에 잘 보이지 않는다. 또 조직이 실패에 대해 수용하는 문화를 가지고 있어야 한다. 실패를 하더라도 원인을 분석하고 다음 시도 때 더 잘할 수 있도록 장려해주는 문화가 필요하다. 설령 연봉이 작더라도 데이터 스페셜리스트가 자유로운 활동이 가능한 환경이 좋다.
-데이터 스페셜리스트를 꿈꾸는 학생들에게 당부하고 싶은 말이 있다면.
▲이 분야 전망은 밝다. 시간이 갈수록 데이터를 모르면 비즈니스를 제대로 할 수 없다. 하지만 이 분야에서 살아남기 위해 많은 노력이 필요하다. 상반된 역량을 요구하기도 한다. 수치로 이야기할 수 있는 이공계 마인드와 다양한 답이 존재할 수 있는 인문학적 마인드를 함께 요구한다. 당연히 공부도 다양하게 해야 한다. 살아남기 만만치 않은 분야라는 점을 명심하고, 역량을 쌓기 바란다.
etnews기자
